求解多输入多输出检测新算法——遗传粒子群优化

作     者：黑永强 李晓辉 易克初 郁光辉 HEI Yong-qiang;LI Xiao-hui;YI Ke-chu;YU Guang-hui

作者机构：西安电子科技大学ISN国家重点实验室陕西西安710071 深圳市中兴通讯技术有限公司广东深圳518057 

基　　金：国家自然科学基金(60702060) 高等学校学科创新引智计划(B08038) 国家重点实验室专项基金(ISN03080005) 国家重大专项:IMT-A中的增强MIMO技术研发(2009ZX03003-005) 

出 版 物：《电波科学学报》 (Chinese Journal of Radio Science)

年 卷 期：2011年第26卷第1期

页      码：42-49页

摘      要：设计两种基于粒子群优化算法(PSO)和基于遗传算法(GA)的多输入多输出(MIMO)系统检测算法。提出一种新的融合GA和PSO进化机制的遗传粒子群进化(GPSO)算法,并将其应用于MIMO系统检测问题求解。新算法改善了初始化种群,并将每一代粒子划为精英粒子、次优粒子和糟糕粒子三部分,对这三种粒子分别采用极值扰动、PSO进化和淘汰策略以改善算法的全局和局部搜索能力,从而加快算法的寻优速率和收敛速度。仿真结果表明:与基于PSO和基于GA的检测算法相比,GPSO的检测算法能够很大程度减少种群规模和迭代次数。而与最优的最大似然译码算法相比,GPSO检测算法能够在计算复杂度和误码性能之间获得很好的折中。

主 题 词：粒子群优化 遗传算法 检测 复杂度 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-0388.2011.01.008

馆 藏 号：203549312...