【摘 要】
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量子信息学是一门新兴的交叉学科，它在信息领域中有着独特的功能，在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高检测精度等方面可突破现有经典信息系统的极限。特别是近年
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量子信息学是一门新兴的交叉学科，它在信息领域中有着独特的功能，在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高检测精度等方面可突破现有经典信息系统的极限。特别是近年来，基于量子并行计算的量子智能算法有效地降低了一些经典难解算法的计算复杂度。而通信系统的低误码率和低计算代价是所有检测技术追求的目标，本论文正是基于这一目标，在研究了MIMO-OFDM系统中的各类经典检测算法后，将量子遗传算法用于MIMO-OFDM系统信号检测，以期达到性能和计算复杂度的良好折衷。
目前提出的检测方案主要有线性检测、非线性检测和最优检测三类。其中，最大似然检测作为一种公认的最优检测技术，在性能上具有明显的优势，但是计算代价较高；线性检测、非线性检测虽然性能较差，但是计算简单，易于实现。本文研究了遗传算法和量子遗传算法，它们能将两者的优点有机的结合。围绕最优检测这一思想，分别提出了基于遗传算法和基于量子遗传算法的MIMO-OFDM系统信号检测方案。本文结合MATLAB仿真，全面分析、比较了各类算法和新算法在性能和计算复杂度等方面的差异。仿真结果表明，文中提出的方法在误码率性能方面明显优于传统的检测算法，并且量子遗传算法的性能优于经典遗传算法。
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