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摘要:
In this work, two popular evolutionary algorithms such as genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) based SDMA-OFDM multi user detection (MUD) have been presented which overcome the limitations of classical detectors. They are simple to implement and their complexity in terms of decision-metric evaluations is very less compared to maximum likelihood detection (MLD). These techniques are shown to provide a high performance as compared to the other detectors especially in a rank-deficient scenario where numbers of users are high as compared to the base station (BS) antennas. In this scenario, Zero forcing (ZF) and minimum mean square error (MMSE) based MUDs exhibit severe performance degradation. To investigate almost realistic performance of a wireless communication system, it is important to use a proper channel model. Since the simulation parameters in this work are based on IEEE 802.11n wireless local area network (WLAN) standard, TGn is the channel model used.
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文献信息
篇名 Performance of GA and PSO aided SDMA/OFDM Over-Loaded System in a Near-Realistic Fading Environment
来源期刊 无线工程与技术(英文) 学科 工学
关键词 Space DIVISION Multiple Access (SDMA) Orthogonal Frequency DIVISION Multiplexing (OFDM) GA PSO TGN Channel Model
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 214-220
页数 7页 分类号 TN92
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研究主题发展历程
节点文献
Space
DIVISION
Multiple
Access
(SDMA)
Orthogonal
Frequency
DIVISION
Multiplexing
(OFDM)
GA
PSO
TGN
Channel
Model
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无线工程与技术(英文)
季刊
2152-2294
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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