拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

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拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

任诚, 唐普英, 方峻

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任诚, 唐普英, 方峻. 拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 915-917.

引用本文:

任诚, 唐普英, 方峻. 拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 915-917.

REN Cheng, TANG Pu-ying, FANG Jun. Multiuser Detector Based on Particle Swarm Optimization with Stretching Technique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(5): 915-917.

Citation:

REN Cheng, TANG Pu-ying, FANG Jun. Multiuser Detector Based on Particle Swarm Optimization with Stretching Technique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(5): 915-917.

拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

1.
电子科技大学光电信息学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60372002)

作者简介:
任诚(1981-),女,硕士,主要从事计算智能方面的研究;唐普英(1965-),男,博士、副教授,主要从事计算智能及其应用方面的研究;方峻(1980-),男,硕士生,主要从事计算智能方面的研究.

任诚(1981-),女,硕士,主要从事计算智能方面的研究;唐普英(1965-),男,博士、副教授,主要从事计算智能及其应用方面的研究;方峻(1980-),男,硕士生,主要从事计算智能方面的研究.

任诚(1981-),女,硕士,主要从事计算智能方面的研究;唐普英(1965-),男,博士、副教授,主要从事计算智能及其应用方面的研究;方峻(1980-),男,硕士生,主要从事计算智能方面的研究.

中图分类号: TP18

Multiuser Detector Based on Particle Swarm Optimization with Stretching Technique

1.
School of Opto-Electronic Information,University Eletronic Science and Technology of China Chengdu 610054

摘要: 粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。
- 多用户检测 /
- 远近效应 /
- 粒子群优化算法 /
- 拉伸技术
Abstract: Particle Swarm Optimization (PSO) is a new evolutionary algorithm. In this paper, to improve the ability of the PSO algorithm for detecting global values, the Stretching Particle Swarm Optimization(SPSO), proposed by Parsopoulos, is introduced as a key technique to Code-Division Multiple-Access (CDMA) mobile system. We call this approach the SPSO Multi-User Detection (SPSO_MUD), the experimental results indicate that the performance of the SPSO_MUD is more efficient in BER capability, near-far resistance, and enlarging the system capacity than other detectors.
- multi-user detection /
- near-far resistance /
- particle swarm optimization /
- stretching technique

[1]	鲁华祥, 尹世远, 龚国良, 刘毅, 陈刚. 基于深度确定性策略梯度的粒子群算法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 199-206. doi: 10.12178/1001-0548.2020420
[2]	郜东瑞, 周晖, 冯李逍, 张云霞, 彭茂琴, 张永清. 基于特征融合和粒子群优化算法的运动想象脑电信号识别方法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 467-475. doi: 10.12178/1001-0548.2020107
[3]	张新明, 王霞, 涂强, 康强. 趋优算子和Levy Flight混合的粒子群优化算法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 421-429. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.016
[4]	李旻, 咸卫明, 龙兵, 王厚军. 基于特征优选模拟电路故障诊断方法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 557-561. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.015
[5]	敖永才, 师奕兵, 张伟, 李焱骏. 自适应惯性权重的改进粒子群算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 874-880. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.014
[6]	刘强, 马家辰, 谢玮, 马立勇. 混合粒子群优化算法和案例推理方法的多机器人学习 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 137-143. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.023
[7]	王维博, 冯全源. 粒子群优化算法在天线方向图综合中的应用 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 237-241. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.016
[8]	刘旭, 许宗泽. 应用Khatri-Rao积分解的DS-CDMA盲多用户检测 . 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 20-25. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.004
[9]	刘洪武, 冯全源. MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 485-488.
[10]	刁鸣, 高洪元, 马杰, 缪善林. 应用神经网络粒子群算法的多用户检测 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 178-180,281.
[11]	李明, 张勇, 李军权, 张亚芬. 改进PSO-SVM在说话人识别中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1345-1349.
[12]	杨丰瑞. SCDMA系统中MSJD技术的实现方案 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 65-68.
[13]	王传丹, 张忠培, 符初生. MIMO信道自适应迭代干扰抑制技术研究 . 电子科技大学学报, 2005, 34(6): 751-754.
[14]	唐普英, 李志辉, 黄顺吉. 基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2004, 33(5): 499-502.
[15]	杨晓波, 杨新, 范录宏. 多用户检测技术对CDMA系统的影响研究 . 电子科技大学学报, 2003, 32(4): 349-353.
[16]	陈永倩, 唐普英, 肖先赐. 基于并行遗传算法的去相关多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 221-224.
[17]	唐普英, 陈永倩, 黄顺吉. 一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2001, 30(1): 9-12.
[18]	杨东林, 叶梧. Turbo CDMA多用户检测的研究 . 电子科技大学学报, 2000, 29(3): 247-251.
[19]	卜志勇, 尤肖虎, 陈明. 应用贪心算法的次最优MC-CDMA检测机 . 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 238-242.
[20]	唐普英, 杨春华, 黄顺吉. 一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 116-119.

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拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

1. 电子科技大学光电信息学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60372002)

作者简介:
任诚(1981-),女,硕士,主要从事计算智能方面的研究;唐普英(1965-),男,博士、副教授,主要从事计算智能及其应用方面的研究;方峻(1980-),男,硕士生,主要从事计算智能方面的研究.

任诚(1981-),女,硕士,主要从事计算智能方面的研究;唐普英(1965-),男,博士、副教授,主要从事计算智能及其应用方面的研究;方峻(1980-),男,硕士生,主要从事计算智能方面的研究.

任诚(1981-),女,硕士,主要从事计算智能方面的研究;唐普英(1965-),男,博士、副教授,主要从事计算智能及其应用方面的研究;方峻(1980-),男,硕士生,主要从事计算智能方面的研究.

收稿日期: 2005-10-31
刊出日期: 2007-10-15

中图分类号: TP18

关键词:

摘要: 粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。

English Abstract

任诚, 唐普英, 方峻. 拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 915-917.

引用本文:

任诚, 唐普英, 方峻. 拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 915-917.

REN Cheng, TANG Pu-ying, FANG Jun. Multiuser Detector Based on Particle Swarm Optimization with Stretching Technique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(5): 915-917.

Citation:

REN Cheng, TANG Pu-ying, FANG Jun. Multiuser Detector Based on Particle Swarm Optimization with Stretching Technique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(5): 915-917.

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