一种基于自适应免疫遗传算法多用户检测

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1、一种基于自适应免疫遗传算法多用户检测摘要：CDMA通信方式具有通信容量大、抗干扰性强、安全性强等诸多优点，但是CDMA通信系统中的核心问题就是存在多址干扰，本文在免疫遗传算法的基础上，提出了一种将自适应免疫遗传算法应用到多用户检测中去，经过仿真得到了较好的抗多址干扰的能力。关键词：自适应免疫遗传算法；多址干扰；远近效应中图分类号:TP18文献标识码：A文章编号:1007-9599(2012)19-0000-02相对于TDMA和FDMA,CDMA通信方式具有通信容量大、抗干扰性强、安全性强等诸多优点，但是CDMA通信系统

2、中的核心问题就是存在多址干扰，其中多用户检测技术是抑制多址干扰最有潜力的一种方法，已经成为目前3G移动通信中抗干扰的关键技术之一。在CDMA多用户检测领域人们已经做了大量的研究工作,其中免疫遗传算法是一种混合型改进遗传算法[1],它将免疫系统的很多特性例如免疫调节机制、多样性等引入到遗传算法当中，克服了一般遗传算法的很多不足，本文在免疫遗传算法的基础上，提出了一种将自适应免疫遗传算法应用到多用户检测中去，经过仿真得到了较好的效果。一、基于自适应免疫遗传算法的多用户检测免疫遗传算法是将生物自身免疫系统机理特点与遗传算法结

3、合的一种全局优化搜索算法，它具有简单、通用性、鲁棒性强等优点，可以做到种群的多样性与收敛性动态平衡，就有较好的整体收敛能力和收敛速度［1］。为了进一步提高免疫遗传算法的通用性，我们提出了一种自适应的免疫遗传算法（AIA）o这个算法做了两个改进：首先在群体进化提取免疫疫苗的过程中，选择从最佳个体的基因中自适应地提取抗体信息，这个参数是自适应变化的；其次在接种疫苗的过程中，加入一个自适应变化参数a,用来表示接种疫苗个体占总数的百分比。这个参数是随着后代数增加的，最大为1,表示在进化的后期所有个体都接受接种疫苗，接种疫苗个体

4、的百分比也是自适应变化的，它的流程图如图1所示。二、仿真结果分析（一）参数设置设CDMA通信系统中用户数为6个，扩频同时采用最大互相关系数是15/31,长度是31的随机序列。设用户1为期望用户，用户1的信号能量（E1）始终保持不变，信噪比SNR为6dB,用户2〜6的信号能量（Ei）相等并且变化以得到不同的远近效应比［2］。仿真实验中设最大迭代次数为10,种群尺寸为30,选择概率pr为0.3,交叉概率Pc为0.5,变异概率Pm为0.04o免疫概率为1,对所有个体均进行免疫操作。图中采用四种检测器对比，分别是:传统检测器(

5、CD),基于遗传算法的检测器(GA),基于免疫算法的检测器(IA),基于自适应免疫算法的检测器(AIA)o(二)性能对比从仿真结果图2中可以明显对比出，AIA性能都明显优于CD；GA、IA、AIA都体现出误码率随信噪比的增大而逐渐减小的特点，但AIA的减小的速率相对更快。从仿真结果图3中分析看出，随着远近效应的程度加深,AIA相对于其它三种检测器具有更好的抗远近效应能力。(三)计算复杂度对比设用户数用k表示，数据的帧长度用P表示，检测器的计算复杂度一般用解调一比特信息所需的运算次数来表示，若用户数量足够大，有f(k)W

6、cg(k),则f(k)的计算复杂度可以写成0[g(k)][3][5]O种群尺寸用NP表示，迭代次数用Ng表示，遗传算法中每检测一比特信息所需要的计算复杂度表示为0(NPNg)；其中NP和Ng的取值与用户数量k和给定的数据帧长度P的大小是有很大关系[4]。(1)基于遗传算法的多用户检测的计算复杂度为0(k2)；(2)免疫遗传算法因为遗传算法基础上增加了一个免疫算子，所以计算复杂度加0(NPNg)次的运算，免疫遗传算法的计算复杂度应为0(k2)+0(NPNg),忽略后面的计算量，免疫算法同遗传算法有相同数量级的计算量：0(

7、k2)；(1)自适应免疫算法因为遗传算法的基础上增加了一个自适应免疫算子，所以计算复杂度加0(NPNg)次的运算,自适应免疫遗传算法的计算复杂度应为0(k2)+0(NPNg),忽略后面的计算量，自适应免疫算法同遗传算法有相同数量级的计算量：0(k2)；经过对比分析自适应免疫算法基本上同遗传算法和免疫遗传算法有同数量级的计算量：0(唸)。这一点当用户量加大时优势将更加明显。参考文献：[1]罗文坚，曹先彬，王煦法•用一种免疫遗传算法求解频率分配问题[J].电子学报，2003,31(6)：915-917.[2]曹先彬，罗文坚

8、，王煦法.基于免疫网络调节的改进遗传算法[J].髙技术通讯，2000,10：23-27.[3]焦李成.智能多用户检测与自适应处理.国家“863”计划研究报告.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，2000,12.[4]李承恕，赵朝黎•扩展频谱通信[M].北京：人民邮电出版社，1996.[5]黎海涛，徐继麟.多用户检测算法及其