基于增強蟻群優(yōu)化的海量規(guī)模MIMO系統(tǒng)快速檢測算法
[Abstract]:The symbol vector detection algorithm for large scale MIMO (multiple-input multiple-output, multiple input multiple output) systems has a high computational complexity. A fast detection algorithm for large scale MIMO systems with low computational complexity is proposed by combining particle swarm optimization with ant colony optimization. Firstly, a new probabilistic search model is derived, which combines distance based ant colony search with velocity based particle search. Then, combining the distance index of ACO (ant colony optimization, artificial ant colony optimization with the direction of PSO (particle swarm optimization, particle swarm optimization (PSO), the velocity index is combined to generate a new probability index, and the pheromone updating step of ACO is changed into the update of PSO speed. Finally, the MIMO detection problem is modeled as a path finding problem to find the sub-optimal solution of the MIMO symbol detection problem. The simulation results show that the performance of this algorithm is better than that of some traditional algorithms and other novel MIMO detection algorithms. Suitable for massive scale MIMO system.
【作者單位】: 肇慶學院電子信息與機電工程學院;吉林大學物理學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(61179055) 廣東省科技計劃資助項目(2012B040303007) 肇慶學院校級自然科學資助項目(201423)
【分類號】:TN919.3;TP18
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,本文編號:2428190
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