第2期 高洪元，等：基于免疫进化规划的多用户检测技术研究 ·81· 40,10个用户的信号功率相等，信噪比固定在4dB, 则各检测器的误码率和迭代次数的关系如图2所 10' 示.从图2可以看出，IEP收敛速度远快于单独使用 进化规划的多用户检测器，在迭代4~5次时就基本 102 达到全局最优解，其收敛性能也远好于HNN、PSO 和EP达到OMD 安10 -正p -OMD 10-2 PSO 4 567 89 10 EP EP2 信噪比/dB 10- OMD 图3误码率和信噪比关系曲线 10 Fig.3 Curves of bit error rate versus SNR 0510152025303540 迭代次数 图1误码率和迭代次数关系曲线 10 +t Fig.I Curves of bit error rate with respect to numbers of iteration ★-CD HNN PSO +…EP 10 …o…OMD 0 112 468 HNN 远近比/dB 101 图4误码率和远近比关系曲线 101 Fig.4 Curves of bit error rate versus near-far ratio 0510152025303540 迭代次数 的略偏上方，仿真数据证实了IEP的检测性能有的 已达到最优解，或者以细微的差别接近最优解.这也 图2收敛性能和迭代次数关系曲线 说明了IEP无论抗干扰能力还是抗远近效应能力， Fig.2 Curves of convergence performance with respect 都能在全局迭代5次时就取得近似全局最优解，是 to numbers of iteration 有非常好的多用户检测方法 在考察IEP的抗多址干扰能力时，终止迭代次 4结束语 数为5，设定在严格功率控制下，10个用户的信号功 率相等，并选择每一用户的信噪比从2dB增加到 相对于单一使用进化规划算法相比，本文所设 9dB来逐一检验所选用的6种检测器在不同信噪比 计的混合算法具有对参数选择不敏感，收敛速度快， 下的误码率，所得结果如图3所示.在考察EP抗 收敛性能好，比较适用于工程应用和科学研究，可扩 远近效应能力时，终止迭代次数也设为5，设定用户 展到其他优化问题的求解.进一步的工作可集中在 1为目标用户，其信号能量保持单位能量不变且信 1)为了进一步减少时间，可合理设置制备接种疫苗 噪比SNR(1)固定在5dB,干扰用户210的信号 的比例和神经元更新的次数：2)把所提算法进一步 能量进行变化以得到不同的远近比E/E,通过用 应用到多载波CDMA和超宽带无线通信系统；3)理 户1的误码率来逐一检验所给出的6种检测器抗远 论分析参数的选择对算法性能的影响」 近效应的能力，所得结果如图4所示 参考文献： 从图34可看出，代表IEP检测性能的圆点要 么在代表OMD检测性能的圆中心，要么在圆中心 [1 VERDU S.Minimum probability of error for asyn- 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved. http://www.cnki.net40 ,10 个用户的信号功率相等 ,信噪比固定在 4 dB , 则各检测器的误码率和迭代次数的关系如图 2 所 示. 从图 2 可以看出 ,IEP 收敛速度远快于单独使用 进化规划的多用户检测器 ,在迭代 4～5 次时就基本 达到全局最优解 ,其收敛性能也远好于 HNN 、PSO 和 EP 达到 OMD. 图 1 误码率和迭代次数关系曲线 Fig. 1 Curves of bit error rate with respect to numbers of iteration 图 2 收敛性能和迭代次数关系曲线 Fig. 2 Curves of convergence performance with respect to numbers of iteration 在考察 IEP 的抗多址干扰能力时 ,终止迭代次 数为 5 ,设定在严格功率控制下 ,10 个用户的信号功 率相等 ,并选择每一用户的信噪比从 2 dB 增加到 9 dB来逐一检验所选用的 6 种检测器在不同信噪比 下的误码率 ,所得结果如图 3 所示. 在考察 IEP 抗 远近效应能力时 ,终止迭代次数也设为 5 ,设定用户 1 为目标用户 ,其信号能量保持单位能量不变且信 噪比 SNR(1) 固定在 5 dB ,干扰用户 2～10 的信号 能量进行变化以得到不同的远近比 Ei / E1 ,通过用 户 1 的误码率来逐一检验所给出的 6 种检测器抗远 近效应的能力 ,所得结果如图 4 所示. 从图 3、4 可看出 ,代表 IEP 检测性能的圆点要 么在代表 OMD 检测性能的圆中心 ,要么在圆中心 图 3 误码率和信噪比关系曲线 Fig. 3 Curves of bit error rate versus SNR 图 4 误码率和远近比关系曲线 Fig. 4 Curves of bit error rate versus near2far ratio 的略偏上方 ,仿真数据证实了 IEP 的检测性能有的 已达到最优解 ,或者以细微的差别接近最优解. 这也 说明了 IEP 无论抗干扰能力还是抗远近效应能力 , 都能在全局迭代 5 次时就取得近似全局最优解 ,是 有非常好的多用户检测方法. 4 结束语 相对于单一使用进化规划算法相比 ,本文所设 计的混合算法具有对参数选择不敏感 ,收敛速度快 , 收敛性能好 ,比较适用于工程应用和科学研究 ,可扩 展到其他优化问题的求解. 进一步的工作可集中在 : 1) 为了进一步减少时间 ,可合理设置制备接种疫苗 的比例和神经元更新的次数 ;2) 把所提算法进一步 应用到多载波 CDMA 和超宽带无线通信系统 ;3) 理 论分析参数的选择对算法性能的影响. 参考文献 : [ 1 ] VERDU S. Minimum probability of error for asyn2 第 2 期 高洪元 ,等 :基于免疫进化规划的多用户检测技术研究 ·81 ·