基于GA-IPF的PCMA信号盲分离算法

• 作者: 张珊珊 邓琪 陈刚 鲁华祥
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: PCMA 状态空间分布 粒子滤波 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 196-202
• 页数: 7页
• 字数: 6331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007089

摘要

针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm,GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建立多个状态空间分布以逼近真实后验概率密度;同时引入遗传算法替代重采样产生新粒子,增加粒子多样性,避免了重采样过程中的粒子耗尽问题.仿真实验表明,该算法载噪比为9 dB时,分离准确率达到95％,与QRD-M Gibbs等算法相比,信号捕获能力提高4 dB,且算法复杂度降低近60％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁华祥		46	358	8.0	17.0
13	陈刚		183	1886	20.0	37.0
17	张珊珊		11	56	4.0	7.0
25	邓琪		2	0	0.0	0.0