基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法

基于离散微粒群优化的MIMO系统多用户盲检测
邱国霞;张志涌
【期刊名称】《南京邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(026)006
【摘要】充分利用移动通信发送信号属于有限字符集的特点,把MIMO(多输入多输出)系统多用户盲检测问题转换为带二值约束的二次规划问题,从而突破信道辨识条件即MIMO信道传递函数必须不可简约且列简化的苛刻限制.采用离散微粒群优化算法求解二次规划问题,利用接收数据阵的补投影算子构成适应度函数.仿真实验表明:不管传统的信道辨识条件是否满足,该算法都具有较低的信号误码率和较好的稳健性.
【总页数】5页(P27-30,35)
【作者】邱国霞;张志涌
【作者单位】南京邮电大学,科技处,江苏,南京,210003;南京邮电大学,自动化学院,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.一种预处理的MIMO MC-CDMA恒模多用户盲检测 [J], 石瑞华;酆广增
2.MIMO系统中基于干扰子空间投影的盲空时多用户检测算法 [J], 姚一佳;朱世华;胡刚;张芳
3.MIMO系统中一种改进的盲MMSE空时多用户检测算法 [J], 于文君;何培宇;黄如浩
4.基于蜜蜂交配优化算法的MIMO-OFDM系统上行多用户检测 [J], 高维;王明月;景小荣
5.MIMO系统中基于斜投影的盲空时多用户检测算法 [J], 黄如浩;何培宇;于文君;高勇
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

CDMA多用户检测器线性统一模型与非线性改进算法探究随着通信技术的不息进步和进步，CDMA（Code Division Multiple Access）无线通信系统在当前的挪动通信领域越来越受到人们的关注和使用。

CDMA技术能够实现多用户同时传输和接收数据的高效通信，因此在4G和5G等挪动通信标准中得到了广泛的应用。

在CDMA系统中，多用户之间通过不同的扩频码来进行区分。

然而，由于用户之间的码间干扰，导致接收端需要对多个用户信号进行检测和分离。

因此，多用户检测器的设计和优化成为了CDMA系统中的一个重要问题之一。

过去的探究中，人们提出了许多不同的多用户检测器，其中最常用的是基于线性统一模型的检测算法。

在线性统一模型下，接收端可以将全部用户信号的检测问题看作一个整体，并通过构造线性方程组来求解。

详尽而言，接收端可以利用线性MMSE（Minimum Mean Square Error）准则和矩阵运算来实现多用户信号的检测和分离。

尽管线性统一模型的多用户检测算法具有简易和高效的优点，但是由于其对信号的线性假设过于简化，往往无法充分思量非线性因素的影响。

因此，为了进一步提高CDMA系统的性能和容量，探究人员开始关注非线性改进算法。

非线性改进算法通过引入非线性处理和优化技术，以更准确地描述CDMA信号的特性，并对其进行有效检测和分离。

其中一种常用的非线性改进算法是基于神经网络的检测器。

神经网络通过模拟人脑的工作原理，能够依据输入信号的非线性特征来进行进修和适应，从而提高检测器的性能。

此外，还有一种非线性改进算法是基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的检测器。

粒子群优化算法通过模拟鸟群或鱼群等自然群体的行为规律，通过不息优化粒子的位置来寻找全局最优解。

在CDMA多用户检测中，粒子群优化算法可以应用于检测器参数的优化和用户信号的最大似然预估。

综上所述，CDMA多用户检测器线性统一模型与非线性改进算法的探究对于提高CDMA系统的性能和容量具有重要意义。

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法
许耀华;胡艳军;张媛媛
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2005(26)7
【摘要】研究了离散粒子群算法,并将其应用于CDMA多用户检测问题,提出一种基于离散粒子群优化算法的CDMA多用户检测的方法.该方法应用一种新的选择和分区搜索的策略,改进搜索的质量和效率.分析以及实验仿真表明该方法具有计算复杂度低且可以得到较好误码率性能的特点,为寻求新的多用户检测方法提供了思路.【总页数】6页(P109-113,122)
【作者】许耀华;胡艳军;张媛媛
【作者单位】安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.CDMA系统中基于噪声ICA的多用户检测方法 [J], 査万纪
2.基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测方法 [J], 王彤;李晓辉
3.基于解相关和MMSE多用户检测方法的多速率CDMA系统性能分析 [J], 秦铭晨
4.基于离散粒子群算法的MC-CDMA多用户检测 [J], 龙银芳;赵知劲;赵治栋
5.基于TD-SCDMA的串行混合的多用户检测方法 [J], 沈爱国
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进粒子群优化算法的CDMA多用户检测孙惠芹;刘南平【摘要】采用改进的粒子群优化算法,引入因子w,利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统.针对不同信噪比和用户数,对其误码率和抗远近效应性能进行仿真分析,证实在CDMA系统中安装基于离散型粒子群优化算法的多用户检测系统具有可行性,且算法效率高,加快了运行的收敛速度.【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(033)004【总页数】4页(P24-27)【关键词】多用户检测;改进的粒子群优化算法;误码率;抗远近效应;信噪比【作者】孙惠芹;刘南平【作者单位】天津职业大学电子信息工程学院,天津300410;天津电子信息职业技术学院电子技术系,天津300350【正文语种】中文【中图分类】TN919宽带CDMA是3G移动通信的重要技术，1979年，Schneider首次提出多用户检测（multi-user detection，MUD）作为通信中抗干扰的关键技术[1]，随后Verdu教授[2]对其进行了全面研究.传统的多用户检测技术由于数据持续传递会导致频谱率的浪费，且通道差异会削弱探测器性能，阻碍了探测器性能的提高.随着人工神经网络、遗传算法和粒子群优化算法等优化算法的发展，将其应用于通信系统的多用户检测中，可显著提升其运行性能[3].采用改进的粒子群优化算法，引入因子w，利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统[4-5]，将其应用于移动通信的多用户检测系统，仿真分析表明，该系统的应用可显著提高算法效率，加快运行的收敛速度.1 CDMA多用户检测器通过检测器的多址干扰技术，MUD可以分析出所有用户中单用户的信号，有效地利用上行链路资源，并能扩大系统的容量，MUD的种类如图1所示.Verdu教授提出的最佳多用户检测（简称OMD）理论中[2]，根据接收到的符号区间[jTb，（j-1）Th]中的信号r（t）的波形，当所有的信号系列具有相同概率传输时，OMD方程可写成式（1）中：b˙是 OMD 的输出向量；b=[b1，b2，… ，bK]是不同用户的数据传输系列；K为用户总数；R=[rij]K×K是每个用户的PN码相关对称矩阵，且rij≠0.W是多址干扰消除了PN码不完全正交时的能量对角矩阵，其对角线元素代表第i个用户接收的能量；y是信号通过匹配滤波器相干处理获得的用户数据.（1）误码率（bit error rate，BER）：单用户情况下，通过匹配筛选接收的信号产生高斯随机变量均值和方差σ2，则单用户的误码率[6]式（2）中：Q（x）=是时间.（2）抗远近效应：Lucas提出用抗远近效应校正MUD的性能[7]，得到当其他用户的能量变化时，用户i的第j个比特的抗远近能力式（3）中：E（i，j）表示第 i个用户的第 j个比特的接收能量，inf表示下确界.2 离散粒子群优化算法粒子群优化算法模仿鸟群飞行觅食的优化问题，作为组合优化问题，Kennedy和Eberhart提出基于概率模型的二进制离散粒子群优化算法（discrete particle swarm optimization，DPSO），以确定“是”或“不是”[8-10].假设m个粒子组成的群x i=[x1，x2，…，xm]在D维的觅食空间，粒子i的信息可以由 D 维向量 x i=[xi1，xi2，…，xiD]T，i∈（1，2，…，m）表示，其中x i是由{1，0}构成的向量，其速率为v i=[vi1，vi2，…，viD]T.首先，随机初始化m个粒子；然后，跟踪个体优化的p id=[pi1，pi2，…，piD]，i∈（1，2，…，m）和全局优化的p g d=[p g1，p g2，…，p g D]T.粒子的速率和位置通过下式更新.式（4）～式（6）中：k是迭代数；r1和 r2是[0，1]区间的随机变量；c1和c2分别是调整全局最优和个体最优的最大速率步伐，也称加速系数；随机数[0，1].实践中，为了避免sigmoid函数饱和，且颗粒可以快速收敛至局部最优，设置c1=c2=2的区间为[-4，+4].3 基于DPSO的改进型MUD模式利用式（6）可以分析基本PSO的MUD，将目标用户的信息比作食物，任意用户的信息比作一只鸟.任何鸟和食物间的距离通过OMD方程量化，搜寻出的最小值作为最优的解决方案，从而最终得到目标用户的信息[11-12]，参数设置如下.系统有k个用户，形成一个k维空间，假设有N个粒子，第i个粒子的位置为bi= [bi1，bi2，…，biK]T，其速率v i=[vi1，vi2，…，viK]T，i∈（1，2，…N），在OMD中，粒子i当前位置的最大概率为式（7）中：f（bi）=2b T Ay-b T ARAb，A表示用户接收信号的幅度；R表示用户PN码相关对称矩阵.当前粒子i的最佳解决方案是p i best=[pi1，pi2，…，piK]T，用标记其相应的位置；粒子群的最佳解决方案为 p gbest=[p g1，p g2，…，p g K]T，用 b p gbest标记它的位置.因此，问题由寻找MUD的最佳向量转化为在离散粒子群中搜寻全局的最佳位置[13-14].图2是基于DPSO的MUD模型.主要步骤如下[15]：（1）初始化粒子，随机产生位置向量元素bi为-1或+1.（2）利用式（7）定义适当函数，并获得个体最优位置pi best和粒子群的全局最优方案p gbest.（3）对所有粒子实施如下的操作.①利用式（4）～式（6）更新所有粒子的位置和速率；②计算每个粒子的适用性，如果粒子i的适用性优于之前的，则更新位置；③如果所有粒子的bp gbest优于之前的位置，则更新为b p gbest.（4）如果满足终止条件，转到步骤（5）；否则转到步骤（3）.（5）输出，并将结果诠释到解决方案中.4 仿真分析设置系统的用户数K=10，粒子数N=12，V max=[-4，+4]，w max=0.9，w min=0.4，c1=c2=2，终止时间t=32.采用Walsh-Hadamard代码，在通道加入AWGN噪声，定义不同的信噪比（SNR）时，MUD的平均误码率为式（8）中：P（i）是用户 i的检测误差率.4.1 BER相对于SNR的性能比较对于固定用户数K=10，让信噪比由-20 dB变化至10 dB，图3和图4显示了基本PSO探测器和DPSO探测器的性能曲线.由图3和图4可知，SNR∈[-20，5]时，DPSO MUD的误码率性能比PSO MUD 更好一些.DPSO的性能曲线光滑、稳定，没有急剧驼峰；此外，DPSO的操作方便.当SNR＞5 dB时，DPSO系统误码率的改善明显优于PSO.SNR越大，DPSO 系统误码率越低，该现象在大多数的MUD个体中是普遍存在的，包括基本PSOMUD和DPSOMUD.当SNR较小时，AWGN是一种连续的、随机的噪声信号，粒子的位置和速率信号在寻找最佳的解决方案时，自身内部以及群间沟通指令是模糊的，会产生激烈的干扰，因此，基本PSOMUD和DPSO MUD有类似的性能表现.当SNR增大，DPSO施加的sigmoid函数将连续信号转换成反映了原始信息的二进制位，由于噪声的能量比信号弱很多，sigmoid函数的错误转换低于PSOMUD，其粒子区间徘徊在[-1，+1].4.2 BER相对于用户数的性能比较如果SNR=10 dB是固定的，用户数量从4增加到16个，图5和图6显示了PSO MUD与DPSO MUD误码率性能.用户数量增加时，DPSOMUD性能超越了PSOMUD，在图6中远近效应也得到显著提高.5 结论与基本的PSO相比较，多用户检测的离散粒子群算法DPSO的收敛性和BER性能得到明显改善，证实了CDMA系统中DPSOMUD是切实可行的，克服了码间串扰以及远近效应，该方案具有可行性与高效性，拓宽了无线通信领域的应用范围.【相关文献】[1]KENNEDY J，EBERHART R C.A discrete binary version of the particle swarm algorithm[J].ICSMC，1997，5：4104—4108.[2]VERDUS.Multiuser Detection[M].Cambridge：Cambridge University Press，1998.[3]VARANASI MK，AAZHANG B.Near-optimum detection in synchronous code-division multiple-accesssystems[J].Commun，1991，39（5）：725—736.[4]陈莉，朱卫东.微粒群优化神经网络及其在环境评价中的运用[J].生态学报，2008，28（3）：138—143.[5]刘建华，杨荣华，孙水华.离散二进制粒子群算法分析[J].南京大学学报：自然科学版，2011，47（5）：87—94.[6]ELRAGALh M.Improvingneural networksprediction accuracy using particle swarm optimization combiner[J].International Journal of Neural Systems，2009，19（5）：387—393.[7]慕彩红，焦李成，王伶.上行链路抗远近效应的半盲MUD[J].信号处理，2004，20（4）：36—38.[8]殷志峰，田亚菲.基于人工鱼群算法的IIR数字滤波器设计[J].信息技术，2006（7）：78—82.[9]黄贤英，张丽芬.基于粒子群优化的模糊聚类算法[J].重庆工学院：自然科学版，2008，22（11）：120—123.[10]李晓磊，邵之江，钱积新.一种基于动物自治体的寻优模式[J].系统工程理论与实践，2002，22（11）：32—38.[11]汪华，邵宇丰，杨济安.第三代移动通信中的多用户检测技术[J].重庆工业高等专科学校学报，2004，19（1）：40—42.[12]曹雪虹，张宗橙.信息论与编码[M].北京：清华大学出版社，2004.[13]吴边，许宗泽.改进的部分并行干扰抵消多用户检测[J].南京航空航天大学学报：自然科学版，2004，36（3）：392—397.[14]LIUh W，LIJ.A particle swarm optimization-based multiuser detection for receive-diversity-aided STBC systems[J].Signal Processing Letters，2008，15：29—32.[15]蒋安平.循环冗余效验码（CRC）的硬件并行实现[J].微电子学与计算机，2007，24（2）：107—112.。

基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术
洪亮
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2008(32)10
【摘要】多用户检测技术的最优解在常规条件下是个NP难解问题,利用量子态并行计算特性和量子纠缠特性能有效获得多用户检测的最优解,现提出了一种基于量子计算理论和遗传算法理论相结合的量子遗传算法的多用户检测技术.仿真结果表明,此方法在误码率方面具有良好的性能并且其抗多址干扰能力和抗远近效应能力明显优于经典遗传算法多用户检测器和传统检测器.
【总页数】4页(P51-54)
【作者】洪亮
【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.DS-CDMA系统中基于Hopfield神经网络的多用户检测技术 [J], 韩静
2.基于PIC的MC-CDMA系统多级型多用户检测技术 [J], 吴晓葵
3.基于伪并行遗传算法的MC-CDMA多用户检测技术研究 [J], 陈国峰;栾英姿;杨宇冰
4.基于宽带CDMA的多用户检测技术 [J], 朱松俭;朱玉颖
5.基于分支定界算法的DS-CDMA UWB系统多用户检测技术研究 [J], 刘南平;徐亮;宋祥波
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于神经网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测
龙银芳;赵知劲;沈雷
【期刊名称】《电子器件》
【年(卷),期】2009(032)005
【摘要】MC-CDMA系统是干扰受限系统,存在多址干扰.本文提出一种基于神经
网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测方法.在粒子位置更新中,随机选择部
分粒子作为Hopfield神经网络的神经元组成的个体,进行神经网络的更新;其他粒
子仍采用原粒子群算法的位置更新策略,从而能加快粒子群算法的收敛速度以及降
低计算复杂度.仿真表明在算法参数相同时,该多用户检测方法在误码率、收敛速度、系统容量、抗远近能力等方面都优于基于粒子群算法的多用户检测和基于神经网络的多用户检测,更加逼近于最佳多用户检测的性能.
【总页数】4页(P985-988)
【作者】龙银芳;赵知劲;沈雷
【作者单位】杭州电子科技大学,杭州,310018;杭州电子科技大学,杭州,310018;杭
州电子科技大学,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用 [J], 王会敏;吕善伟;
贺宁蓉
2.广义回归神经网络在MC-CDMA多用户检测中的应用 [J], 王会敏;吕善伟;王鹏宇
3.小波神经网络在MC-CDMA多用户检测技术中应用研究 [J], 梁娜;晁晖;张超
4.MC-CDMA系统中基于粒子群算法的多用户检测 [J], 刘洪武;冯全源
5.基于离散粒子群算法的MC-CDMA多用户检测 [J], 龙银芳;赵知劲;赵治栋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

CDMA通信系统中的多用户检测
夏鹏飞;李国清
【期刊名称】《现代电信科技》
【年(卷),期】1999(000)003
【摘要】ＣＤＭＡ由于其用户容量大，抗多径衰落能力强以及便于实现软切换等特点而优于其他多址方式，近年来在移动通信系统中越来越得到重视。

但是ＣＤＭＡ通信系统由于存在着严重的多址干扰而限制了其容量的进一步提高。

多用户检测利用每个用户的信息对接收信号进行相关处理作统计判决或是进行干扰对消从而恢复出各个用户的发送序列，多用户检测方法可以使用最优多用户检测器、线性多用户检测器及非纡性多用户检测器等几类。

【总页数】5页(P34-38)
【作者】夏鹏飞;李国清
【作者单位】中国科学技术电子工程信息科学系;中国科学技术电子工程信息科学系
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.5
【相关文献】
1.异步CDMA通信系统中的小波多用户检测器 [J], 林丽莉;仇佩亮;周文晖
2.非理想功率控制和多用户检测在WCDMA高空平台通信系统中的联合应用 [J], 潘文婵;周杰;张海燕
3.码分多址(CDMA)通信系统中的多用户检测技术 [J], 杨华;王文华
4.CDMA移动通信系统中的多用户检测技术 [J], 刘萍
5.在DS-CDMA通信系统中盲多用户检测算法的研究 [J], 栗书萍;王华奎;李艳萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于粒子滤波的CDMA系统多用户检测方法研究的开题报告一、研究背景和意义无线通信技术是一种不断发展的技术，在人们日常生活和工作中得到广泛应用。

CDMA（Code Division Multiple Access）技术是一种数字无线通信技术，它在频域上使用非重叠的通信信道，其多用户接入方式可以让多个用户同时使用同一个频段，从而提高了频率资源利用效率。

然而，在CDMA系统中，由于多用户之间的互相干扰，导致用户间相互干扰的信号难以区分，因此多用户检测成为了CDMA系统中的重要问题。

传统的多用户检测方法，例如ZF（Zero-Forcing）等算法，虽然可以处理一定程度的用户数目，但是当用户数目较多时，复杂度就会急剧增加。

因此，如何设计高效的多用户检测算法，是CDMA系统中的一个重要研究课题。

本研究旨在利用粒子滤波算法，在CDMA系统中实现一种高效的多用户检测方法，从而提高CDMA系统的通信质量和系统的性能。

二、研究内容和方法本研究将基于粒子滤波算法，设计一种CDMA系统的多用户检测方法。

具体研究内容包括：1. 研究粒子滤波算法的原理和实现方法，分析其在CDMA系统中多用户检测的适用性。

2. 建立CDMA系统的模型，包括信号模型、频谱效率和信噪比等参数，用于模拟不同用户数目下的多用户检测问题。

3. 设计并实现基于粒子滤波的多用户检测算法，并与传统的多用户检测方法进行比较和分析。

4. 针对产生的结果，分析粒子滤波算法在CDMA系统中的多用户检测效果，并总结出优化方案。

三、研究预期成果1. 基于粒子滤波算法的CDMA系统多用户检测方法。

该方法可用于解决CDMA系统中的多用户干扰问题，在实验环境和实际应用中均具有一定的可靠性和实用性。

2. 通过对算法实验数据的分析，分析粒子滤波算法在CDMA系统中的性能，进一步优化CDMA系统的通信质量和系统的性能。

四、研究进度安排第1-2个月：文献调研和选题研究；第3-4个月：学习粒子滤波算法原理和实现方法；第5-6个月：建立CDMA系统模型，调试并记录实验数据；第7-8个月：设计并实现基于粒子滤波的多用户检测算法；第9-10个月：对实验数据进行分析，比较和总结，撰写论文；第11-12个月：完成毕业设计论文和论文答辩。