10.3969/j.issn.1673-5439.2011.02.015
基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究
信号的最优检测在常规条件下是-NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,文中提出了新型的量子智能算法,并应用于MIMO-OFDM系统信号检测中:算法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,在遗传算法优化神经网络时采用量子计算操作.由于QGA(量子遗传算法)给RBF网络提供了较好的初始值,故能够使RBF网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码.实验结果表明该方法能够有效地提高系统的信号检测性能,降低误码率.
量子算法、量子遗传算法、RBF神经网络、多输入多输出、正交频分复用、信号检测
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TN929.5
教育部博士点基金BJ206006
2011-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
78-82,93
