基于遗传算法优化神经网络的多用户检测

摘要：

利用遗传算法全局搜索能力强和反向传播(BP)算法局部搜索速度快的特点,采取两段式训练方法,既避免陷入局部最小,又加快收敛速度.提出基于遗传算法优化神经网络权值的多用户检测算法.采用实数编码方式,将传统神经网络的能量函数作为适应度函数,选择算子选用轮盘赌算子,交叉算子选用单点交叉算子,变异算子选用正态变异算子.仿真结果表明,该算法的误码率、信干比和信道跟踪能力等方面的性能与传统前馈神经网络多用户检测算法相比均有一定的改善.

关键词：多用户检测、遗传算法、神经网络、收敛速度、误码率

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金资助项目2009011018-4;中国博士后基金资助项目20060390170

在线出版日期：2011-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：207-209