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基于MMAS的MIMO-OFDM系統(tǒng)上行多用戶檢測

發(fā)布時間:2018-02-25 00:25

  本文關(guān)鍵詞: 多輸入多輸出正交頻分復(fù)用系統(tǒng) 多用戶檢測 最大最小螞蟻系統(tǒng) 信息素 出處:《重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年06期  論文類型:期刊論文


【摘要】:在多輸入多輸出-正交頻分復(fù)用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系統(tǒng)上行多用戶檢測(multi-user detection,MUD)中,針對基本蟻群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索過程中易出現(xiàn)過早停滯及收斂于局部最優(yōu)解等問題,提出一種基于最大最小蟻群系統(tǒng)(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法。該算法在蟻群每次循環(huán)結(jié)束后,僅處于最優(yōu)路徑上的單只螞蟻釋放信息素;同時,通過限制每條路徑上信息素的取值范圍,避免路徑間信息素的差值過大,從而使螞蟻在每次循環(huán)時盡可能地選擇不同的路徑,提高算法的搜索能力。仿真結(jié)果表明,MMAS算法能夠有效降低蟻群陷入局部最優(yōu)解的概率,進(jìn)而提高了檢測性能;同時,隨用戶數(shù)的增加,該算法的計(jì)算復(fù)雜度卻遠(yuǎn)低于最大似然(maximum likelihood,ML)檢測算法,因此,該算法能夠在檢測性能與計(jì)算復(fù)雜度之間取得較好的折中。
[Abstract]:In multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) uplink multiuser detection multi-user detection (mud), the basic ant colony algorithm, ant colony optimization (ACOs), is prone to premature stagnation and convergence to the local optimal solution in the search process. This paper presents a new MUD algorithm based on max-min ant system MMAS. this algorithm releases pheromone only to a single ant on the optimal path after each cycle of the ant colony ends, and limits the value range of pheromone in each path. The difference of pheromone between paths is avoided so that ants can choose different paths as much as possible in each cycle and improve the search ability of the algorithm. The simulation results show that the MMAS algorithm can effectively reduce the probability of ant colony falling into the local optimal solution. At the same time, with the increase of the number of users, the computational complexity of the algorithm is much lower than that of the maximum likelihood like like MLM algorithm. Therefore, the algorithm can achieve a better compromise between detection performance and computational complexity.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)移動通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家科技重大專項(xiàng)(2014ZX03001009-003)~~
【分類號】:TN919.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:1532332

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