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求解多输入多输出检测新算法——遗传粒子群优化
被引量:
1
1
作者
黑永强
李晓辉
+1 位作者
易克初
郁光辉
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期42-49,共8页
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...
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。
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关键词
粒子群优化
遗传算法
检测
复杂度
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职称材料
题名
求解多输入多输出检测新算法——遗传粒子群优化
被引量:
1
1
作者
黑永强
李晓辉
易克初
郁光辉
机构
西安电子科技大学ISN国家重点实验室
深圳市中兴通讯技术有限公司
出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期42-49,共8页
基金
国家自然科学基金(60702060)
高等学校学科创新引智计划(B08038)
+1 种基金
国家重点实验室专项基金(ISN03080005)
国家重大专项:IMT-A中的增强MIMO技术研发(2009ZX03003-005)
文摘
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。
关键词
粒子群优化
遗传算法
检测
复杂度
Keywords
particle swarm optimization
genetic algorithm
detecting
complexity
分类号
TP929.5 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解多输入多输出检测新算法——遗传粒子群优化
黑永强
李晓辉
易克初
郁光辉
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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