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基于智能计算方法的多用户检测算法研究

作　者: 郝红杰
导　师: 许成谦
学　校: 燕山大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 多址干扰多用户检测克隆选择算法概率克隆选择微粒群算法混合蛙跳算法贪婪算法
分类号: TN929.533
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 33次
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内容摘要

多用户检测技术是解决多址干扰问题的最有效途径，是CDMA系统的关键技术之一。它在传统检测技术的基础上,充分利用造成多址干扰的所有用户的信号信息，联合检测期望用户的信息，因而获得了较理想的抗干扰能力，克服了远近效应，削弱了CDMA系统对于功率控制精度的敏感度，可高效利用频谱资源，大幅提高系统容量。S.Verdu提出的最优多用户检测器具有理论上的最优检测性能，但其计算复杂度会随系统用户数的增加呈指数形式增长，难于实时实现。因此，人们开始研究计算复杂度低且与最优多用户检测器性能相近的次优多用户检测器。近年来，采用智能计算方法解决多用户检测问题的方案引起了研究者的广泛关注。本文对智能计算方法及其在多用户检测中的应用进行了深入研究，主要工作如下：(1)对原有克隆选择算法做自适应改进，进而设计新的多用户检测器，并对新检测器的性能进行仿真分析。(2)针对概率克隆选择微粒群算法在解决离散优化问题时效果不佳的缺点进行改进，并将改进后的算法应用于多用户检测，设计基于改进的概率克隆选择微粒群算法的多用户检测方案。通过计算机仿真检验该多用户检测方案的可靠性与有效性。(3)将混合蛙跳算法和贪婪算法与克隆选择算法相融合，提出基于贪婪策略的克隆选择混合蛙跳算法，设计基于贪婪策略的克隆选择混合蛙跳算法多用户检测器，并与其他多用户检测器的性能作分析比较。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 引言  11-12
  1.2 课题研究背景及意义  12-15
    1.2.1 CDMA 系统概述  12-13
    1.2.2 多用户检测研究的必要性  13-14
    1.2.3 多用户检测的发展  14-15
  1.3 智能计算方法  15
  1.4 论文结构及内容安排  15-17
第2章 DS-CDMA 通信系统中的多用户检测  17-31
  2.1 扩频通信  17
  2.2 DS-CDMA 通信系统  17-18
  2.3 多用户检测的数学模型  18-22
    2.3.1 离散时间同步模型  18-19
    2.3.2 离散时间异步模型  19-22
  2.4 多用户检测的性能测度  22-24
    2.4.1 误码率  22-23
    2.4.2 渐进多用户有效性  23-24
    2.4.3 抗远近效应能力  24
  2.5 几种常见的多用户检测器  24-30
    2.5.1 传统检测器  24-25
    2.5.2 最优多用户检测器  25-26
    2.5.3 解相关多用户检测器  26-27
    2.5.4 最小均方误差多用户检测器  27-29
    2.5.5 干扰抵消多用户检测器  29-30
  2.6 本章小结  30-31
第3章改进的自适应克隆选择算法在多用户检测中的应用  31-46
  3.1 克隆选择原理介绍  31-32
  3.2 克隆选择算法  32-38
    3.2.1 克隆选择算法模型  32-34
    3.2.2 克隆选择算法的主要操作  34-37
    3.2.3 克隆选择算法的实现  37-38
    3.2.4 克隆选择算法的优点  38
  3.3 改进的自适应克隆选择算法  38-41
    3.3.1 克隆选择算法的改进  38-40
    3.3.2 改进的自适应克隆选择算法的实现  40-41
  3.4 基于改进的自适应克隆选择算法的多用户检测器  41-42
  3.5 仿真分析  42-45
    3.5.1 误码率分析  42-43
    3.5.2 收敛速度分析  43-44
    3.5.3 抗远近效应能力分析  44
    3.5.4 系统容量分析  44-45
  3.6 本章小结  45-46
第4章改进的概率克隆选择微粒群算法在多用户检测中的应用  46-59
  4.1 微粒群算法  46-50
    4.1.1 微粒群算法模型  46-47
    4.1.2 微粒群算法的实现  47-49
    4.1.3 微粒群算法的优缺点  49
    4.1.4 离散二进制微粒群算法  49-50
  4.2 改进的概率克隆选择微粒群算法  50-54
    4.2.1 概率克隆选择微粒群算法  50-51
    4.2.2 概率克隆选择微粒群算法的改进  51-52
    4.2.3 改进的概率克隆选择微粒群算法的实现  52-54
  4.3 基于改进的概率克隆选择微粒群算法的多用户检测器  54
  4.4 仿真分析  54-58
    4.4.1 误码率分析  54-55
    4.4.2 收敛速度分析  55-56
    4.4.3 抗远近效应能力分析  56-57
    4.4.4 系统容量分析  57-58
  4.5 本章小结  58-59
第5章基于贪婪策略的克隆选择混合蛙跳算法在多用户检测中的应用  59-70
  5.1 混合蛙跳算法  59-62
    5.1.1 混合蛙跳算法原理  59
    5.1.2 混合蛙跳算法的实现  59-61
    5.1.3 混合蛙跳算法的优缺点  61-62
    5.1.4 离散混合蛙跳算法  62
  5.2 贪婪算法  62-63
  5.3 基于贪婪策略的克隆选择混合蛙跳算法  63-65
  5.4 基于贪婪策略克隆选择混合蛙跳算法的多用户检测器  65-66
  5.5 仿真分析  66-69
    5.5.1 误码率分析  67
    5.5.2 收敛速度分析  67-68
    5.5.3 抗远近效应能力分析  68-69
    5.5.4 系统容量分析  69
  5.6 本章小结  69-70
结论  70-72
参考文献  72-77
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  77-78
致谢  78-79
作者简介  79

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