基于量子免疫优化的盲检测算法

摘要

优化问题在科学研究和工程应用的各个领域具有重要的理论意义和实践价值，近年来，以免疫智能算法和量子计算等为代表的智能算法具有简单通用，鲁棒性好，计算速度快等诸多优点，因此成为解决复杂优化问题的有力工具。在无线通信系统中，盲检测技术不依赖发送训练序列，依靠接收序列就能对发送序列盲估计。本文在研究当前盲检测算法技术发展背景后，针对SIMO系统的盲检测问题，将量子免疫优化算法应用在盲检测中，并且提出了两种新的基于量子免疫盲检测改进算法，通过仿真结果表明：量子免疫盲检测算法及其改进算法均能够取得预期的盲检测效果，同时改进的算法具有更快的收敛速度，具备一定的研究价值。
　　本论文总共分为六章：第一章概述了本课题的研究背景，研究价值以及本文的主要工作。第二章给出了量子信息处理技术和免疫算法原理的介绍，并且具体介绍了量子进化算法和量子免疫算法的基本原理和特点。第三章介绍了基本的盲均衡理论、SIMO系统盲检测模型以及盲均衡的评判指标。第四章提出基于量子免疫优化的盲检测算法模型及流程图，并对该算法的性能进行仿真实验。第五章给出两种基于量子免疫盲检测算法的改进算法——基于自适应交叉变异算子的量子免疫算法(self-adaptive crossover-mutation operator quantum immune algorithm—SCOQIA)和基于动态变旋转角度(dynamic adjusting angle quantum immune algorithm—DAAQIA)的量子免疫算法，并且对这两种改进算法进行了误码率和收敛性方面的性能分析。第六章是总结与展望。

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 研究背景与研究意义

1.3 论文主要工作和结构安排

第二章 免疫算法与量子计算及量子免疫算法

2.1 人工免疫算法原理与应用

2.2 量子信息处理

2.3 量子免疫算法

2.4本章小结

第三章 盲信号处理与盲均衡技术

3.1 盲信号分离(BSS)问题

3.2盲均衡基本原理、分类及应用

3.3本章小结

第四章 量子免疫算法在盲检测中的应用

4.1 基于SIMO系统的盲检测数学模型

4.2 基于量子免疫优化的SIMO系统盲检测算法

4.3 基于量子免疫优化盲检测算法仿真实验

4.4 本章小结

第五章 改进的量子免疫算法在盲检测中的应用

5.1 基于自适应交叉变异算子的量子免疫盲检测算法设计(SCOQIA)

5.2 基于动态变旋转角度的量子免疫盲检测算法(DAAQIA)

5.3 基于改进后的量子免疫优化盲检测算法的仿真实验

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

附录 1攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢