基于自适应免疫进化算法的多用户检测

本文采用自适应免疫进化算法来解决多用户检测问题．通过计算机仿真，无论是抗多址干扰还是抑制远近效应，此方法都明显优于传统检测方法，并且具有与最优检测器接近的误码率性能。     

基于BDD的Grover算法仿真

为了解决仿真量子计算过程中复杂性随量子比特数的增加呈指数级递增的问题,采用二项决策图(BDD)表示矩阵算子仿真Grover提出的量子搜索算法.BDD利用矩阵算子在量子计算过程中呈现出的结构化特性,可以高效地压缩存储空间并实现在压缩数据结构上直接进行矩阵的各种运算.利用改进的BDD实现了仿真过程需要的各种矩阵运算,用C++编写的程序对Grover算法的实例进行仿真,最后从多个角度对违反直观的实验结果进行了分析,阐述了量子算法的内在并行性.     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法。     

量子POVM算法在DS—CDMA多用户检测中的应用

3G与4G移动通信基于码分多址(CDMA)技术．多址干扰(MAI)的存在制约了系统的性能与容量．一个比较好的解决方法是采用多用户检测技术(MUD)．但最优的多用户检测技术由于其复杂性无法实现．现有的多用户检测技术往往基于次优算法．给出一种量子POVM算法．为量子信道提供了一种最优的解决方法。     

Grover量子算法与数据加密标准的安全性分析

讨论了现在流行的DES密码体系的安全机制,详细分析了如何用Grover量子搜索方法进行密钥穷举搜索的攻击.得出理论上Grover量子搜索法对DES的安全机制存在潜在的威胁.     

基于辅助粒子滤波的盲多用户检测快速算法

针对粒子滤波在盲多用户检测中计算复杂的问题，构建了一种低复杂度的辅助粒子滤波盲多用户检测快速算法．在同步快变平衰落信道下，该算法对超过门限数目的粒子进行分类，并以匹配滤波检测器的检测值作为相应类别粒子权系数的加速依据，以不同类别粒子的概率差闽值及匹配滤波检测器的检测值作为粒子滤波所需粒子数目是否足够的判断准则，自动调节不同情况下所需的粒子数目，通过降低粒子数目来降低粒子滤波盲多用户检测算法的计算复杂度．仿真结果表明，辅助粒子滤波快速算法在多用户检测性能上可与原粒子滤波算法相比拟，且计算量可降低30％～40％．     

基于免疫算法的CDMA多用户检测

多用户检测技术是第三代移动通信系统CDMA中的一项关键技术,在多用户检测中求解最佳矢量问题可以转化为在免疫算法中求解具有最高适应度函数的问题。文章提出了一种基于免疫算法的CDMA多用户检测,并与最佳多用户检测和传统检测器进行比较,实验结果表明该方法可获得接近最佳检测的性能。     

基于免疫算法的MC-CDMA多用户检测研究

MC-CDMA是目前最新的移动通信系统,它极大地提高了通信速率和抗频率选择性衰落的性能,但由于受到多址干扰的影响,必须采用多用户检测技术．该文提出了一种基于免疫算法的多用户检测方法,有效消除了多址干扰和远近效应的影响,并能够快速收敛到全局最优解．实验仿真结果表明,基于免疫算法的多用户检测方法无论在信噪比、远近比还是用户数目变化时,其性能均优于同等条件下的解相关和最小均方方法,更接近于最佳多用户检测性能,而且运行时间明显小于最佳多用户检测．     

一种基于卡尔曼滤波的改进多用户检测算法

总结了DS-CDMA系统的异步高斯信道模型和多径衰落信道模型,重点讨论了用状态空间方程表述多径衰落信道模型的方法,并采用卡尔曼滤波的递推算法求出每个用户每条路径上的状态估计。针对期望用户,对属于同一个码元的所有状态估计求和,接着进行最大比合并再判决。最后对两种信道模型进行算法仿真,分析其收敛性和抗“远-近”效应的性能。结果表明本文给出的算法收敛速度快,并且能有效地抑制“远-近”效应。     

基于贪心算法的解相关CDMA多用户检测

多用户检测是第3代移动通信系统码分多址(CDMA)的一项关键技术.在此,提出了一种基于贪心算法的解相关CDMA多用户检测方法.该方法利用解相关检测的输出作为初始解,以加快算法的收敛速度,应用贪心算法进行搜索,解决最佳多用户检测的非线性优化组合问题.在高斯信道和瑞利衰减信道下的仿真结果表明,该方法计算复杂度低,能够得到与最佳检测方法非常接近的误码率性能.     

Grover算法量子处理架构的设计与模拟

针对混合架构经典-量子算法的量子算法处理单元,设计基于Grover算法的量子处理架构.将一种用于量子计算仿真的量子程序设计语言引入Grover量子搜索算法中,并在Linux操作系统中进行执行与模拟.结果表明:所提架构可以提高量子搜索算法的执行性能;利用反馈调节可以有效地实现量子搜索算法的最佳性能.     

基于恒模算法的Hopfield神经网络盲多用户检测算法的研究

将恒模算法与Hopfield神经网络的能量函数相结合,提出了基于连续Hopfield神经网络的盲多用户信号检测算法。     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法.     

一种改进的量子Grover算法

Grover提出的量子算法,在2n个元素的无序数据库中搜索到m个目标解,其搜索时间复杂度为O(2～(1/2)n/m)。但是当目标解m>N/4时,搜索的成功概率迅速下降,且当m=N/2时,算法失效。提出了一种改进算法,当m>N/4时,仅用一次搜索就能以不低于98.01%的成功概率搜索到目标解。     

基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究

信号的最优检测在常规条件下是-NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,文中提出了新型的量子智能算法,并应用于MIMO-OFDM系统信号检测中:算法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,在遗传算法优化神经网络时采用量子计算操作.由于QGA(量子遗...     

恒模多用户检测算法的FPGA实现

介绍了恒模多用户检测算法,通过对算法分析,建立了该算法的实现框架,给出了用FPGA技术实现该算法模块的方案。     

可变旋转轴的Grover改进算法

为提高Grover算法的搜索效率,基于量子并行计算原理,提出了一种改进型的量子搜索算法.该算法在保证搜索成功概率的前提下,能将计算的迭代次数降低到Grover算法的1/3.理论推导和模拟仿真结果表明,该算法能明显降低计算量.     

一种盲自适应RLS多用户检测器

给出了一种盲自适应多用户检测器,该算法是基于一种约束条件的RLS算法。对该算法在多址干扰环境下的收敛特性进行了分析,证明了该算法的有效性,同时证明了该算法的检测向量最终收敛为约束MMSE检测向量,且不需要训练序列。给出了该算法在高斯白噪声信道及瑞利衰落信道下的对比数值仿真结果。     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.