【摘要】：大規(guī)模MIMO(multiple-input multiple-output,多輸入多輸出)系統(tǒng)的符號向量檢測算法計(jì)算復(fù)雜度較高,對此結(jié)合粒子群優(yōu)化與蟻群優(yōu)化提出一種低計(jì)算復(fù)雜度的海量規(guī)模MIMO系統(tǒng)快速檢測算法。首先,推導(dǎo)出一種新的概率搜索模型,將基于距離的蟻群搜索與基于速度的粒子搜索結(jié)合;然后,將ACO(ant colony optimization,人工蟻群優(yōu)化)距離指標(biāo)與PSO(particle swarm optimization,粒子群優(yōu)化)的方向、速度指標(biāo)結(jié)合生成一種新的概率指標(biāo),將ACO的信息素更新步驟變?yōu)镻SO速度的更新;最終,將MIMO檢測問題建模為路徑尋找問題,尋找MIMO符號檢測問題的次優(yōu)解。對比仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法的檢測性能優(yōu)于部分傳統(tǒng)算法以及其他新穎的MIMO檢測算法,在獲得與最大似然估計(jì)檢測法接近的誤碼率性能下,具有極快的計(jì)算速度,適用于海量規(guī)模的MIMO系統(tǒng)。
[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(xué)院電子信息與機(jī)電工程學(xué)院;吉林大學(xué)物理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61179055) 廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012B040303007) 肇慶學(xué)院校級自然科學(xué)資助項(xiàng)目(201423)
【分類號】：TN919.3;TP18

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本文編號：2428190