【摘 要】
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信号的最优检测在常规条件下是一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
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学信号处理与传输研究院
【基金项目】
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教育部博士点基金(BJ206006)资助项目
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信号的最优检测在常规条件下是一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。
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