模擬退火遺傳算法在多用戶檢測技術(shù)中的應(yīng)用

基于模擬退火遺傳算法的多用戶檢測器以匹配濾波器的輸出作為模擬退火遺傳算法的初始值，再通過模擬退火遺傳算法的啟發(fā)式搜索，提高多用戶檢測器的抗多址干擾和抗遠近效應(yīng)能力。同時通過模擬退火算法來減輕遺傳算法的選擇壓力，這樣不但可以避免遺傳算法的早熟收斂問題，并且使群體中的最優(yōu)解得到了保留。模擬退火遺傳算法多用戶檢測器的基本操作流程如下：
(1)初始化控制參數(shù)。如群體規(guī)模N、用戶數(shù)K、初始溫度t0、變化系數(shù)?墜、變異概率Pm和交叉概率Pc等。
(2)編碼。解向量b是由{-1,1}組成的二進制序列，無需編碼。
(3)初始化種群。將經(jīng)匹配濾波器并經(jīng)判決后的結(jié)果作為初始種群中的一個個體B1送入模擬退火遺傳算法多用戶檢測器，其余N-1個個體均由其隨機擾動產(chǎn)生。
(4)適應(yīng)度函數(shù)評價。采用與簡單遺傳算法多用戶檢測相同的適應(yīng)度函數(shù)，計算種群中每個個體的適應(yīng)度函數(shù)值f。
(5)交叉。隨機選取兩個個體Bi和Bj進行交叉，產(chǎn)生新個體Bi′和Bj′，計算f(j)和f(i)，并按Metropolis準則計算接收概率，若P=min{1,exp[f(i)-f(j)/tk]}≥random[0,1]，則接收新解，否則保持原狀態(tài)。
(6)對交叉后的個體進行變異操作，按與(5)中同樣的判決方法判斷是否接受變異后產(chǎn)生的新個體。
(7)判斷是否滿足收斂條件。若已經(jīng)達到預(yù)先設(shè)定的最大遺傳代數(shù)，則迭代過程結(jié)束，輸出最優(yōu)解；否則有ti+1=?墜ti,?墜1，并轉(zhuǎn)至(4)進行下一步的迭代尋優(yōu)工作。
　 從上述內(nèi)容可知，與基于復(fù)雜矩陣算法的傳統(tǒng)多用戶檢測器相比,基于模擬退火遺傳算法的多用戶檢測器算法降低了難度。
3 仿真研究
利用MATLAB仿真平臺將基于模擬退火遺傳算法的多用戶檢測器（SAGA）與傳統(tǒng)最佳多用戶檢測器（OMD）、基于遺傳算法的多用戶檢測器（GA）以及其他典型多用戶檢測算法進行性能比較，以誤碼率隨信噪比的變化曲線作為比較參數(shù)。
　 仿真環(huán)境：上行同步的CDMA系統(tǒng),采用BPSK調(diào)制，使用正交Walsh碼作為擴頻碼，其中碼長為16。系統(tǒng)中共有8個用戶且信道信息已知，設(shè)定信道為2徑等增益衰落信道(L=2)，每條徑的幅度服從瑞利分布，相位服從[0,2π]間的均勻分布，使用理想功率控制。遺傳算法中所取各參數(shù)值分別為：種群數(shù)為10，變異概率為0.9，交叉概率為0.1。
圖3比較了各種典型多用戶檢測算法性能。其中最優(yōu)多用戶檢測算法性能最好，但其計算量太大，復(fù)雜度高。圖4比較了最佳多用戶檢測器、遺傳算法多用戶檢測器和模擬退火遺傳算法檢測器的抗干擾性能。結(jié)合圖3和圖4可以看出：本文所采用的基于模擬退火遺傳算法的多用戶檢測器性能優(yōu)于遺傳算法多用戶檢測器和其他次優(yōu)多用戶檢測器,且非常接近最佳多用戶檢測器。

通過將模擬退火算法融入遺傳算法框架中，對基本遺傳算法進行改進，即一方面允許父代參與競爭，將父代群體中最優(yōu)個體和子代群體中最優(yōu)個體組成新的群體并進行退火選擇;另一方面根據(jù)模擬退火思想自適應(yīng)調(diào)整Pc和Pm，從而形成SAGA，然后將其應(yīng)用到多用戶檢測技術(shù)中，有效地解決了移動通信系統(tǒng)中存在的多址干擾等問題。由于其算法性能接近最優(yōu)多用戶檢測器，有效地消除了多址干擾，而且算法難度有所降低，很適合在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用。
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