基于增强蚁群优化算法与排序的MIMO检测算法

叶卓映

(厦门城市职业学院 电子与信息工程系，福建 厦门 361008)



基于增强蚁群优化算法与排序的MIMO检测算法

叶卓映

(厦门城市职业学院 电子与信息工程系，福建 厦门 361008)

摘要：基于最大似然比的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)检测算法的计算复杂度随着天线阵的规模呈指数级增加，提出一种计算复杂度较优的MIMO检测算法。采用基于对数似然比的排序QR分解技术将信道矩阵分解为正交矩阵与上三角矩阵，相应地修改信号的发射顺序，降低错误判断引起的错误传播效应；为传统人工蚁群优化算法的信息素更新策略引入负信息素概念，有效地控制系统的拥塞；根据优化路径的距离积累了信息素。该方法设计了基于负信息素的信息素更新策略，增加MIMO系统的拥塞控制能力，考虑信道的衰落本性，基于路径的距离积累信息素。为了测试该算法的性能，进行了多组对比实验，结果表明，误码率性能优于其他智能优化算法，且对于64×64等大规模天线阵，该算法的计算复杂度随天线规模增长较小。

关键词：蚁群优化；多输入输出系统；检测排序；计算复杂度；误码率

0引言

多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统采用2N×2N的天线阵发送与接收信号，MIMO具有较高的频谱、能量利用率，应用较为广泛[1]。若天线阵的规模较大，信号检测算法的复杂度呈指数级增加，因此，MIMO系统对信号检测的计算复杂度要求极高[2]。

文献[3]提出一种低复杂度最大似然(maximum likelihood,ML)信号检测算法——双向最大似然检测算法，该算法通过建立可双向最大似然检测的候选发射向量集来缩小ML向量的搜索范围，从而降低信号检测的复杂度。……