基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究

• 作者: 周敏 李飞 郑宝玉
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 量子算法 量子遗传算法 RBF神经网络 多输入多输出 正交频分复用 信号检测
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 综合
• 页码范围: 78-82,93
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2011.02.015

摘要

信号的最优检测在常规条件下是-NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,文中提出了新型的量子智能算法,并应用于MIMO-OFDM系统信号检测中:算法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,在遗传算法优化神经网络时采用量子计算操作.由于QGA(量子遗传算法)给RBF网络提供了较好的初始值,故能够使RBF网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码.实验结果表明该方法能够有效地提高系统的信号检测性能,降低误码率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑宝玉	南京邮电大学信号处理与传输研究院	283	2852	26.0	40.0
2	李飞	南京邮电大学信号处理与传输研究院	55	356	11.0	16.0
3	周敏	南京邮电大学通信与信息工程学院	5	14	2.0	3.0