基于进化规划和神经网络的多用户检测器

利用两种方法的优点,并将它们应用于CDMA多用户检测中,提出一种基于并行遗传算法和Hopfield神经网络的多用户检测器．该检测器中,进化规划首先给神经网络提供较好的初始值,然后用神经网络实时快速地获得最优解．计算机模拟结果表明：本文所提出的检测器在误码率和“抗远近”效应方面均具有良好的性能。     

编码CDMA系统中的一种迭代多用户接收器

编码CDMA系统中的迭代多用户接收器通过在采用软输入软输出算法的多用户检测和信道译码之间反复传递软信息而提高接收系统性能。最优的软输入软输出多用户检测器具有指数的计算复杂度，文中提出了一种简化的软输入软输出多用户检测算法。仿真结果表明，这种迭代多用户接收器的性能接近基于最优多用户检测的迭代多用户接收器。     

基于神经网络的智能多用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第 3代移动通信系统IMT 2 0 0 0中的一项关键技术。求解最优多用户检测器的目标函数的最小值问题可以转化为求解Hopfield神经网络的能量函数的最小值问题。对两种基于神经网络的智能多用户检测器进行性能分析和计算机仿真 ,通过与最佳多用户检测器和传统检测器的比较 ,证实了这两种神经网络检测器都能较好地实现多用户检测的功能 ,因此 ,神经网络多用户检测技术是一种切实可行的方案     

基于EM迭代算法的CDMA多用户检测

针对CDMA最优多用户检测的难解性,结合CDMA通信的实际特点,利用EM迭代算法适宜组合求解,运算简单等特点,提出了一种基于EM迭代算法的多用户检测方法,仿真实验结果表明本方法大大降低最优多用户检测器的计算复杂度,同时达到了次最优的检测效果。     

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。     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入(CDM A)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测;这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢、易于出现早熟收敛等缺点;计算机仿真结果表明,该检测器的比特误码性能接近最佳检测器。     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测器的指数计算复杂度问题，从组合优化的角度，提出了一种基于遗传算法和局部最小算法的次优多用户检测器，这种多用户检测器，通过遗传算法进行初步选择，再用局部最小算法进行局部优化，可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢，易于出现早熟收敛等缺点，且计算复杂度小，计算机仿真结果表明，该检测器的比特误码性能接近最优多用户检测器。     

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。     

求解一般半正定二次规划的数值稳定方法

针对非光滑优化中捆集算法之二次规划子问题数值求解的困难，详细研究了求解半正定二次规划问题的积极性，提出了一系列矩阵分解的存储方法和校正方法，较好地克服了半正定矩阵奇异性带来的数值求解的困难，在求解捆集算法的半正定二次规划子问题中取得了很好的效果，所提出的算法具有较强的实用性。     

仿生优化算法在多用户检测中的应用

通过将码分多址系统中的最佳多用户检测视作组合优化问题,利用遗传算法、进化规划、克隆选择算法在解决优化问题方面的优势,提出了3种多用户检测方案,并用计算机对所设计的多用户检测器的误码率和收敛性进行仿真.仿真结果证明了所设计的3种检测器的误码率都优于去相关多用户检测器,都是切实可行的方案,实际应用中可根据不同的性能要求进行选择.     

一种新的空间调制QPSK信号检测算法

空间调制(SM)是一种新颖的多天线传输方案,它将激活天线序号与传统的信号调制相结合,共同承载发送信息.由于SM系统的最大似然(ML)最优检测算法既需要检测出激活天线序号又需要检测出发送的信息符号,检测复杂度很高.为此,利用二进制二次规划的全局最优条件,针对空间调制QPSK信号,提出了一种新的最优的ML简化检测算法.新算法在保证了传统ML最优检测性能的前提下,明显降低了算法的复杂度,特别在大天线空间调制系统中具有更加明显的优势.最后通过计算机仿真,验证了新算法的ML最优性.     

凸二次规划的一种宽邻域预估-校正算法

Zhao对线性规划提出了一种基于邻近度量函数最小值的宽邻域预估-校正算法, 并证明了算法的多项式复杂性。基于他的思路,将此方法拓展到凸二次规划,设计了一种新的基于邻近度量函数最小值的宽邻域预估-校正算法。由于新算法的迭代方向向量Δx,Δs不再满足正交性,因此算法的收敛性分析不同于线性规划的情形,同时也证明了新算法具有 已知的最好迭代复杂性Onln(x0)Ts0ε,初步数值实验验证了算法的有效性。     

证券组合模型系数的二次规划求解

首先介绍了证券组合模型系数，认为是二次规划问题，讨论了 Kuhn－ Tucker条件，接着在证券组合模型中证券之间的协方差矩阵为正定矩阵及约束为线性约束的条件下，利用 Kuhn－ Tucker条件将二次规划问题转为简单的线性问题.由于该线性问题的互补性，给出 Lemke转轴算法的理论求解过程.最后给出一实例使得对全过程有更清楚的理解.为证券组合投资的最优化提供科学依据和计算方法.     

求解最大割问题的分枝定界算法

最大割问题是图论中的一个典型的NP困难问题。文中基于最大割问题的半定规划松弛模型，给出了最大割问题的一种二次规划松弛模型，并且理论证明了提出的二次规划松弛模型要优于半定规划松弛模型。在谈模型的基础上，利用分枝定界算法求解最大割问题。对小规模和中等规模的最大割问题分别作数值实验。实验表明分枝定界算法能够给出最大割问题一个好的近似解，是求解中小规模最大割问题的有效方法。     

不定二次规划的全局优化算法

对不定二次规划问题提出了一个新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了不定二次规划的松弛线性规划.通过对松弛线性规划可行域的细分,以及一系列松弛线性规划的求解过程,并通过实例证明了算法能收敛到原问题的全局最优解.     

解半定规划的带筛子的正则化方法

研究了求解半定规划问题的一个带有筛子的正则化方法,该方法是基于经典的二次正则化方法,将半定规划问题转化为目标函数为凸的、可微的无约束优化问题。利用筛选信赖域方法来解这个无约束优化问题,并给出算法及其收敛性分析。     

线性约束下实二次型有定或不定性的一个判别算法

针对经济学中较为常见的判别线性约束下实二次型的正定性问题，研究了实对称矩阵的有关性质，提出了一个判别一般实对称矩阵是（半）正定、（半）负正定或不定矩阵有效而实用的算法，较好地民带线性约束与无约束的实二次型有定或不定性的判别问题，所述算法具有计算量小，数值计算稳定，易于编程实现等优点，最后给出计算实例。     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。