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多用户检测中的智能信息处理理论研究

高洪元  
【摘要】:随着无线移动通信技术的快速发展,人们的工作和日常生活变得更加便捷、丰富。无论是第三代还是第四代移动通信系统都需要更大的系统容量,才能为用户提供更丰富的多媒体业务及高速数据传输业务。众所周知,CDMA通信系统是一种严重受干扰限制的系统,多址干扰和远近效应是这种通信系统很难避免的主要干扰。如何有效地抑制多址干扰和远近效应,提高通信系统性能和容量具有很重要的理论价值和现实意义。解决这些问题的一种有效方法就是在接收端使用多用户检测技术,多用户检测不是把多址干扰和远近效应简单地看作干扰噪声来处理,而是把他们作为一种有用的信息,充分地利用各用户间的关联进行联合检测,提高系统的检测性能和系统容量,因此多用户检测成为CDMA通信系统的一个关键技术。 最优多用户检测使用的穷尽搜索方法具有指数级的计算复杂度,这在当前的硬件水平下是不可能实现的。无论DS-CDMA还是MC-CDMA系统的最优或准最优多用户检测都可以看作一个组合优化问题,可以用智能计算方法解决。因此,深入研究智能优化理论,将智能优化的优化机理和多用户检测技术相结合,研究能够抑制多址干扰(MAI)和远近效应并具有低误码率(BER)和低计算复杂度的智能检测方法具有深远的意义,也是本文要解决的主要难题。本文研究了在高斯和冲击噪声环境下DS-CDMA系统和MC-CDMA系统的多用户检测模型,同时深入研究了智能信息处理理论,提出了一系列智能计算新方法,结合工程难题设计了多种基于智能计算的多用户检测方法。 在多用户检测和智能信息处理理论研究方向,本论文的主要内容和创新如下: 1.为了有效控制各个用户的功率,研究了三个测向难题,提出了解决这些技术难题的测向目标函数,并且设计了三种智能计算方法去分别求解目标函数:文化量子算法、差分粒子群算法和文化蜂群算法。所设计的三种测向方法不仅可有效用于多用户检测技术的功率控制,而且还可推广到其它应用测向技术的领域。提出的基于文化量子算法的广义加权子空间拟合测向突破了基于四阶累积量测向的一些局限。提出的基于差分粒子群算法的分数低阶协方差子空间拟合测向方法更适于冲击噪声环境下测向。所提基于文化蜂群算法的非圆极大似然测向方法更有效地利用了信号的非圆信息。 2.针对DS-CDMA系统最优多用户检测器计算量大的缺点,提出了使用智能计算方法解决这个矛盾的三种框架。在每一种框架下,设计了一种新的智能计算方法完成最优多用户检测器的设计。仿真结果表明基于神经网络粒子群、免疫克隆量子算法和克隆量子算法的三种智能多用户检测器都具有结构简单和检测性能优的特点,适用于不同环境下的应用要求。 3.结合神经网络和量子计算的特点,提出了新型的量子神经网络和量子混沌神经网络。所提的量子神经网络和量子混沌神经网络把量子演进机制和神经元的特点较完美的结合起来,具有更好的检测性能。使用所提的量子神经网络和量子混沌神经网络不仅可设计出有效的多用户检测方法,而且还可推广到一些可用Hopfield神经网络解决的组合优化问题。然后,基于量子机制和蛙跳算法的原理设计了量子蛙跳算法,与量子神经网络结合得到一种快速收敛的智能多用户检测方法。 4.在给出了MC-CDMA系统的数学模型基础上,基于随机Hopfield神经网络、量子神经网路和两种群集智能,提出了神经网络鱼群算法多用户检测器和免疫蚁群算法多用户检测器,在多径衰落信道环境下验证了所设计的两种MC-CDMA检测器具有接近最优检测器的优良性能。 5.在讨论了非高斯噪声DS-CDMA和MC-CDMA系统的多用户检测数学模型基础上,给出两种鲁棒多用户检测模型。结合DNA计算、群集智能和免疫系统的相关理论,提出了DNA克隆选择算法和DNA鱼群算法,设计了三种鲁棒多用户检测器以适合不同的冲击噪声背景的检测需要。


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