基于克隆遗传量子算法的多用户检测

摘要

基于免疫克隆选择理论和遗传量子算法,提出了一种解决CDMA系统多用户检测问题的克隆遗传量子算法.通过使用克隆选择算子和遗传量子算法的理论,新算法能执行随机搜索和经验学习.所提的算法把随机神经网络嵌入到克隆遗传量子算法的每一代中.通过结合随机神经网络到CGQA中,可以加快CGQA的收敛速度、减少计算复杂度.另外,CGQA所提供的好的初值可以改善SHNN的性能,嵌入的SHNN还提高了CGQA的性能.在讨论了使用新算法设计多用户检测器的性能特点后,在CDMA系统进行了计算机仿真并和一些多用户检测器进行了比较.仿真结果证明了文中所提多用户检测器的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于一些应用以前算法的多用户检测器.