基于增强蚁群优化的海量规模MIMO系统快速检测算法

• 作者: 周艳 崔海宁 陈永建
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多输入多输出 蚁群优化算法 粒子群优化算法 路径寻找问题 误码率
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 1208-1212
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.057

摘要

大规模MIMO(multiple-input muhiple-output,多输入多输出)系统的符号向量检测算法计算复杂度较高,对此结合粒子群优化与蚁群优化提出一种低计算复杂度的海量规模MIMO系统快速检测算法.首先,推导出一种新的概率搜索模型,将基于距离的蚁群搜索与基于速度的粒子搜索结合;然后,将ACO(ant colony optimization,人工蚁群优化)距离指标与PSO(particle swarm optimization,粒子群优化)的方向、速度指标结合生成一种新的概率指标,将ACO的信息素更新步骤变为PSO速度的更新;最终,将MIMO检测问题建模为路径寻找问题,寻找MIMO符号检测问题的次优解.对比仿真实验结果表明,本算法的检测性能优于部分传统算法以及其他新颖的MIMO检测算法,在获得与最大似然估计检测法接近的误码率性能下,具有极快的计算速度,适用于海量规模的MIMO系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈永建	肇庆学院电子信息与机电工程学院	16	79	4.0	8.0
2	崔海宁	吉林大学物理学院	9	21	3.0	4.0
3	周艳	肇庆学院电子信息与机电工程学院	10	38	4.0	6.0