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Ant-Colony Based Near-ML Space-Time Multiuser Detection for the STBC Assisted DS-CDMA Uplink

机译:基于蚁群算法的近mL时空多用户检测用于sTBC辅助Ds-CDma上行链路

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摘要

Abstract— In this contribution, a novel Ant Colony Optimization (ACO) based Space-Time (ST) Multiuser Detection (MUD) algorithm was proposed in order to improve the Bit Error Ratio (BER) versus Signal-to-Noise Ratio (SNR) performance achieved by the Space-Time Block Code (STBC) assisted two transmit antenna aided fully loaded DS-CDMA system directly employing an ACO based MUD algorithm. Our simulation results demonstrate that the proposed ACO based MUD algorithm enables the fully loaded system to approach the single user performance associated with a second-order diversity gain. Furthermore, the complexity of the improved ACO based MUD algorithm is a factor of 1018 lower than that of the Maximum Likelihood (ML) MUD, when K = 32 users are supported by the STBC G2 asssited DS-CDMA systems employing Gold codes having a length of 31 chips.
机译:摘要—在这项贡献中,提出了一种新颖的基于蚁群优化(ACO)的时空(ST)多用户检测(MUD)算法,以改善误码率(BER)与信噪比(SNR)时空分组码(STBC)辅助的两个发射天线辅助的满载DS-CDMA系统直接采用基于ACO的MUD算法实现了最佳性能。我们的仿真结果表明,所提出的基于ACO的MUD算法使满载系统能够接近与二阶分集增益相关的单用户性能。此外,当STBC G2辅助DS-CDMA系统支持K = 32个用户并采用具有一定长度的Gold码时,改进的基于ACO的MUD算法的复杂度比最大似然(ML)MUD低1018倍。 31筹码。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2010
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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