【摘 要】
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该文首先基于卡胡南-洛级数从最大后验概率准则入手导出了最大似然函数.然后,分析了基于似然数最大化的最佳检测器的工作原理,分析表明最佳检测方案可权看作一个有约束的优化
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该文首先基于卡胡南-洛级数从最大后验概率准则入手导出了最大似然函数.然后,分析了基于似然数最大化的最佳检测器的工作原理,分析表明最佳检测方案可权看作一个有约束的优化问题.众所周知,遗传算法和模拟退火算法是求解这类优化问题的两个有效算法.该文较深入地研究了遗传算法和模拟退火算法的特性.进而将这两种算法相互融合形成一种混合遗传算法.研究表明,混合遗传算法能更快地收敛到全局最优点.在此基础上,该文提出了基于混合遗传算法的多用户检测方案,并仔细分析了它在检测多用户信号时的工作原理和性能.该文通过计算机模拟比较了最佳检测器、传统检测器和混合遗传算法检测器的性能.模拟结果表明该文所提出的混合遗传算法检测器的性能远优于传统检测器,较接近于最佳检测器,但它的计算复杂度远低于最佳检测器,因而便于工程实现.
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