求解多输入多输出检测新算法——遗传粒子群优化

作者：黑永强; 李晓辉; 易克初; 郁光辉

来源：电波科学学报, 2011, (01): 42-49.

DOI：10.13443/j.cjors.2011.01.032

• 粒子群优化
• 遗传算法
• 检测
• 复杂度 particle swarm optimization
• genetic algorithm
• detecting
• complexity

设计两种基于粒子群优化算法(PSO)和基于遗传算法(GA)的多输入多输出(MIMO)系统检测算法。提出一种新的融合GA和PSO进化机制的遗传粒子群进化(GPSO)算法,并将其应用于MIMO系统检测问题求解。新算法改善了初始化种群,并将每一代粒子划为精英粒子、次优粒子和糟糕粒子三部分,对这三种粒子分别采用极值扰动、PSO进化和淘汰策略以改善算法的全局和局部搜索能力,从而加快算法的寻优速率和收敛速度。仿真结果表明:与基于PSO和基于GA的检测算法相比,GPSO的检测算法能够很大程度减少种群规模和迭代次数。而与最优的最大似然译码算法相比,GPSO检测算法能够在计算复杂度和误码性能之间获得很好的折中。

• 出版日期2011
• 单位中兴通讯股份有限公司; 西安电子科技大学