MOE盲多用户检测算法中约束向量的研究

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基于多目标检测系统的盲多用户检测算法的改进

ＬｎａｈａＹａｎｉ，Ｈａｎａｇｉｕ，ｏｉｅＪｎＪｊｎＹａ
（ｒｉｅｉｆｈｎ，ｎｔｕｅｏｎｌａｔｒｇａｄｒｃｓｎ，ａｕｎ００５）ＮｏｔＵｎｖｒｔｏｉａＩｓｔｔｆｉａｃｐｕｎｏｅｓｇＴｉａ３０１ｈｓｙＣｉｓｇｉｎｐｉｙ
Ａｂｓｒｔｔａｃ：Ｆｏｒａｐｔｖｅｂｉｕｌｉｓｒｃｎｓａｏｄｕｕｌｏｒｔｅｎｕｔ—ｔｒｔｄｔｃｉｙｔｍ，ｔｒｄａｉｌｎｄｍｔ—ｕｅｏｔｎｔｍｌｓａｇｉｈｍｕｓｄｉｍｌｉａｇｅｅｅｔｏｎｓｓｅｈｅｅ
改进了Ｌ－ＭＡ算法，提高了恒模算法的窗口利ＳＣ
用率，使其对突发的小数据量信号能进行检测。
巴
设计与研发
容易收敛到局部最小点上的问题，在数据量小于窗口长度时检测结果将不能达到收敛。
１自适应盲多用户恒模检测
１１恒模检测算法介绍．
多用户叵模算法分为：线性约束恒模算法，最
ａｅｔｅｓｏｃｍｉｇｆｍｕｔｌｏａｏｖｒｅｃｏｎｆｃｎｅｇｎｅａｄｔｅｄｐｎｅｔｏｅｉｉａｖｃｏｎｒｈｈｒｏｎｓｏｌｐｅｌｃｌｃｎｅｇｎｅｐｉｔｏｖｒｅｃｎｈｅｅｄｎｆｔｎｔｌｅｔｒａｄｔｉｏｈｉ
参数选择的缺点，提出了折中小数据量与收敛步长所需窗口问的矛盾，使用扩展部分数据的方法，提高小数

MOEA-D算法的改进及其在多目标测试用例排序中的应用

MOEA-D算法的改进及其在多目标测试用例排序中的应用摘要多目标测试用例排序（MOTS）作为软件测试中的重要问题之一，旨在将测试用例按照覆盖率、故障检测能力等多维度指标进行排序，以达到自动化选择测试用例的目的。

MOEA/D（Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）算法是一种较为有效的解决MOTS问题的算法，然而，MOEA/D算法中存在一些问题，如权重分配策略、解集过度重叠等，需要进行改进。

本文通过研究MOEA/D算法中的问题，提出改进算法，即MOEA/D-IT，该算法采用非均匀分配策略以解决权重分配问题，并结合均匀分配策略进行解集划分，从而解决解集过度重叠的问题。

最后，将MOEA/D-IT算法应用于实际问题中的MOTS问题，结果表明改进算法在解决MOTS问题方面具有明显优势。

关键词：多目标测试用例排序；MOEA/D算法；权重分配策略；解集过度重叠；MOEA/D-IT算法1. 引言随着软件规模和复杂度的不断提高，软件测试变得越来越重要。

测试用例是评估软件质量和性能的关键因素，测试用例的质量和数量对软件测试的效率和效果有很大的影响。

因此，如何自动化生成高质量的测试用例并选择测试用例来实现全面测试是软件测试研究的重点之一。

多目标测试用例排序（MOTS）作为软件测试中的重要问题之一，旨在将测试用例按照指定的多维度指标进行排序，以达到自动化选择测试用例的目的。

目前，MOTS问题通常被认为是一个多目标优化问题，需要使用多目标优化算法来解决。

MOEA/D（Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）算法是一种基于分解思想的多目标优化算法，该算法将多目标问题转化为多个单目标子问题，并使用进化算法求解。

MOEA/D算法具有许多优点，如快速收敛，较好的解集质量等。

基于动量线性约束恒模算法的盲多用户检测

频率资源；盲多用户检测则可以避免此类问题。如果所期望用
户的时序信息和签名波形是已知的，小输出能量（Ｅ）多最ＭＯ盲
用户检测被证明是收敛到最小均方误差（ＭＭＳ探 Байду номын сангаас 器。为类Ｅ）
这里线性检测可以分解为两个正交分量：个固定的分量一
式中为每个信号的能量，为信号相位，为扩频序列＠ｓ
０引言
直扩码分多址（ＳＣＭＡ）未来无线应用最有前途的技Ｄ—Ｄ是
（长度为，，（）Ｊｂ・为用户的发送信号序列， ≤ｍ≤Ｋ／为复数）１＝单位，（）零均值高斯加性噪声向量，足Ｅ｛（）（）＝ｎｎ是满ｎｎｎ，
Ｓ，一个自适应分量，和即＝。。在正交约束ｓｎ＝下最小ｓ（）０化ＭＯ的代价函数，得到ＭＯ算法Ｅ则Ｅ
比码间干扰（Ｓ）ＩＩ和ＭＡ，Ｉ恒模算法（ＭＡ）Ｃ等盲均衡技术被应用
于多用户检测。是，ＭＡ不总是收敛到某一特定用户。改但Ｃ并为善ＣＭＡ的跟踪能力．性约束恒模算法（ＣＭＡ）用来捕捉线ＬＣ被期望。本文将动量项引入ＬＣＣＭＡ中，其收敛性进行理论上的对
第７第７卷期
２０年７月０８
软件导刊

常模算法及其在盲多用户检测中的应用研究的开题报告

常模算法及其在盲多用户检测中的应用研究的开题报告一、选题背景随着无线通信技术的快速发展，移动通信用户越来越多，用户之间的通信冲突也越来越严重，如何在多用户的情况下实现快速、准确、稳定的通信，一直是无线通信领域的重要研究方向。

盲多用户检测技术就是其中的重要研究内容之一。

盲多用户检测技术旨在实现在不知道信道状态信息的前提下，对多用户信号进行检测，确定信道状态以及各个用户的信息，其重要性已经得到广泛认可。

然而，在处理多用户信号时，传统的线性检测算法存在准确度和计算复杂度方面的问题。

因此，对于多用户信号检测算法的研究，一直是无线通信领域的研究热点。

常模算法是一种应用广泛的非线性分类算法，它具有较好的识别性能、较低的计算复杂度和较强的实时性，因此在盲多用户检测中有着广泛的应用。

因此，本课题将选取常模算法作为研究对象，重点研究其在盲多用户检测中的应用。

二、研究目标本课题主要研究常模算法在盲多用户检测中的应用，具体研究目标：（1）分析盲多用户检测的问题和现有方法的不足之处；（2）研究、分析常模算法的基本原理，及其在分类问题中的应用；（3）探究常模算法在盲多用户检测中的应用，研究其检测效果、计算复杂度等性能。

三、研究内容与方法本课题的研究内容主要包括：（1）多用户信号模型的建立，包括信道模型和用户模型；（2）常模算法基础理论研究，包括算法原理、分类器构造、分类器训练等；（3）常模算法在盲多用户检测中的应用研究，主要包括算法实现、性能分析和实验验证等。

研究方法主要包括理论分析、仿真实验和性能评估。

通过对多用户信号模型和常模算法基础理论进行研究，打下研究基础。

在此基础上，重点研究常模算法在盲多用户检测中的应用，进行算法实现，并通过仿真实验验证算法性能，包括检测效果、计算复杂度、实时性等方面的评估。

四、预期成果及其价值本课题的预期成果包括：（1）在多用户信号检测领域，对常模算法的应用进行深入研究，掌握常模算法的基本原理和应用方法；（2）完成算法实现和仿真实验，验证常模算法在盲多用户检测中的性能，包括检测效果、计算复杂度和实时性等方面的评估；（3）取得对多用户信号检测算法的理解，具备设计和实现盲多用户检测算法的能力；（4）相关研究成果可为无线通信中的多用户信号检测提供参考，有助于改善多用户通信质量，提高通信效率。

基于离散微粒群优化的MIMO系统多用户盲检测

ｏｅｒｃｉｅａａｍａｒ．Ｓｍｕａｉｎｈｗｔａｕｔｏｃｉｖｓｂｔｒｐｒｒａｃｓｗｔｏｅｉｅｏｆｈｅｅｖｄｄｔｔｉｔｘｉｌｔｓｓｏｈｔｏｒｍｅｈｄａｈｅｅｅｔｅｆｍｎｅｉａｌｗｒｂｔｒｒｏｅｏｈ－ｒｔｄｒｂｓｅｓｗｉｏｔｒｇｒｏｔｅｃｎｅｔｎｈｎｌｉｅｔｃｔｎｃｎｉｏ．ａｅａｕｔｓｔｕｅａｄｔｈｏｖｎｉａｃａｅｄｎｉａｉｏｄｔｎｎｏｎｈｏｌｎｉｆｏｉＫｅｒｓＢｉｄｅｕｉｔｎ：ＢｉｄＤｅｅｔｎ；ＭＩＯ；Ｄｉｒｔａｔｌｗｒｌｐｉｚｔｎｙｗｏｄ：ｌｑａｚｉｎｌａｏｌｔｃｏｎｉＭｓｅｅｐｒｃｅｓａｌｔｃｉＴｏｍｉａｉｏ
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第２卷第６６期２００６年１２月
南京邮电大学学报ｌ自然科学版）ＪｕａｆａｎｎｖｒｉｆｏｔａｄＴｌｏｍｕｉｔｎ（ａｕａＳｉｃ）ｏｒｌｍｉｇＵｉｓｙｏｓｎｅｅｍｎｃｉｓＮｔｒｃｅｅｎｏＮｅｔＰｓｃａｏｌｎ
ＰｒｉｌｗａｍｔｚｔｎａｔｅＳｒＯｐｉａｉｏｇＵＧｏｘ．ＨＮｈ－ｎａｙ
，１ｅａｔｎｆｃｅｃｎｅｈｏｇ，．ＤｐｒｔｉｅａｄＴｎｌｙＮ蚰ｊｇＵｉｅｉｆｏｔａｄＴｌｏｕｉｔｎ。ａｊｇ２０，ｍｅｏＳｎｃｏｉｎｖｒｔｏｓｎｅｃｍｍｎｃｉｓＮｎｉ１０３ｎｓｙＰｓｅａｏｎ０

moead算法流程步骤

moead算法流程步骤MOEA/D算法（多目标进化算法基于分解）可是个超有趣的算法呢！一、初始化种群。

这个算法一开始呀，要先创建一个初始种群哦。

就像是召集一群小伙伴来参加一场特别的游戏。

这个种群里的每个个体都像是一个独特的小选手，有着自己的特点。

这些个体的生成通常是随机的，就像在一个大盒子里随机抓取一些小物件一样，每个小物件都代表着一种可能的解。

二、分解多目标问题。

然后呢，它要把多目标问题分解成好多单目标子问题。

这就好比把一个超级复杂的大拼图，拆分成好多小块的拼图。

这样做的好处是，处理起来就没那么头疼啦。

每个子问题都可以单独去研究和解决，就像每个小拼图可以单独去找它该在的位置一样。

三、权重向量生成。

接下来要生成权重向量哦。

这个权重向量就像是每个小选手（个体）的比赛规则一样。

不同的权重向量会引导算法朝着不同的方向去寻找最优解。

它可以帮助算法在多个目标之间找到一个平衡，就像在游戏里，要平衡速度、力量和技巧这些不同的属性一样。

四、邻域关系确定。

再就是确定邻域关系啦。

这就像是在小伙伴们中间建立小团体一样。

每个个体都有自己的邻居，它们之间相互影响、相互交流。

在这个小团体里，大家可以分享信息，互相学习，这样就能让整个种群朝着更好的方向进化。

五、繁殖操作。

然后就到了繁殖操作啦。

这就像是小伙伴们之间互相合作，产生新的小伙伴。

通过交叉和变异这些操作，产生新的个体。

交叉就像是两个小伙伴交换一些特点，变异呢就像是某个小伙伴突然有了一个新的小创意。

六、更新种群。

最后就是更新种群啦。

根据前面那些操作得到的新个体，要看看哪些是比较优秀的，然后把它们留下来，替换掉原来种群里那些不那么好的个体。

就像在比赛中，表现好的选手留下来继续比赛，表现不好的就被淘汰啦。

这样不断地循环，种群就会越来越接近最优解，就像小伙伴们不断成长，变得越来越厉害一样。

基于自适应卡尔曼滤波盲多用户检测的新算法

基于自适应卡尔曼滤波盲多用户检测的新算法
薛奕冰;李建东
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2005(27)7
【摘要】研究在稳态的码分多址(code-division multiple-access, CDMA)系统存在很强的抗多址干扰时,使多用户检测中的最优判决向量的估计保持较高的数值鲁棒性的算法.采用一种新的自适应卡尔曼滤波多用户检测算法估计CDMA系统多用户接收器的最优判决向量,高性能盲自适应多用户检测算法.通过仿真实验,可以看出,该算法收敛速度快、跟踪性能好、数值稳定性好.仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制阵发性多用户干扰,具有很强的抗多址(multiple access interference, MAI)干扰能力和较高的数值鲁棒性.
【总页数】4页(P1284-1287)
【作者】薛奕冰;李建东
【作者单位】西安电子科技大学ISN国家重点实验室宽带无线通信实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学ISN国家重点实验室宽带无线通信实验室,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.基于最小均方误差准则的盲多用户检测新算法 [J], 熊尚坤;陈芳炯;韦岗
2.多径衰落信道中一种新的基于CMA的盲多用户检测算法 [J], 蒋笑冰;薛强;冯玉珉
3.基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法 [J], 高维廷;李辉;翟海天
4.新的基于仿射投影算法的盲多用户检测器 [J], 李辉;于红梅;段航宇
5.一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法 [J], 孟艳;汪晋宽;朱俊;宋昕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多径信道下盲最小输出能量空时多用户检测器

多径信道下盲最小输出能量空时多用户检测器
毛智礼;马三中
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2003(008)001
【摘要】对于天线阵周期扩频CDMA系统,我们提出了三种线性约束最小输出能量盲空时多用户检测器MOE、MOE Capon和MOEMMSE.由于利用了时域扩频码信息,MOE和MOE Capon方法对信道的估计优于MMSE方法.MOEMMSE方法的输出信干噪比接近MMSE方法.
【总页数】4页(P24-26,31)
【作者】毛智礼;马三中
【作者单位】西安邮电学院电信系,陕西,西安,710061;河南新飞电器有限公司空调研究所,河南,新乡,453000
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.533
【相关文献】
1.多径CDMA信道盲空时多用户检测器 [J], 陶乃勇;叶飞;傅海阳
2.一种新的最小二乘盲空时多用户检测 [J], 郑建忠;焦李成;郝继升
3.一种新的盲空时多用户检测器 [J], 王伶;焦李成;刘芳
4.多径CDMA信道下最小均方盲空时多用户检测 [J], 焦李成;郑建忠
5.多径CDMA信道下基于指数加权最小二乘盲空时多用户检测 [J], 郑建忠;焦李成
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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ＭＯＥ盲多用户检测算法基本原理的分析，将ＭＯＥ盲多用户检测算法分为线性约束ＭＯＥ盲多用户检测算法和鲁棒二次约束
ＭＥ盲多用户检测算法两大类。通过仿真实验比较了各种检测器的性能。Ｏ
关键词：小输出能量盲多用户检测器；最约束向量；线性约束；鲁棒二次约束ＤＯＩ１．７／ｉｎ１０－３１０８６２文章编号：０２８３（０８２－０８０８３文献标识码：中图分类号：Ｎ９５：０７８．ｓ．２８３．０．．０３ｊｓ０２２０１０— ３１２０）６０３－６－００ＡＴ１．１
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６２０．４２）８０８４（６
ＣｍｕｅＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔｒｎｉｅｒｎｐｌａｉｓｎｃｏ
ＭＯＥ盲多用户检测算法中约束向量的研究
刘婷，孙云山，张立毅
ＬＩＵＴｉｇ，ＵＮＹｕｓａＺＨＡＮＧＬｉｙ．ｓａｃｏｏｓｒｉｔｅｔｒｎｎＳｎ— ｈｎ，－ｉＲｅｅｒｈｆｃｎｔａｎｖｃｏｉＭＯＥｂｉｍｕｔ — ｓｒｅｅｔｎＣｏｌｎｄｌｉｕｅｄｔｃｉ．ｍｐｔｒｏｕｅ
ｐｕｅｓｍｕｌｒｓｉｉｕＯｔｕｎｒｙＭＯ）ｂｉｄｍｕｉｓｒｄｔｃｒ；ｎｔｉｔｅｔｒｉｅｒｃｎｔｉ；ｂｓｑａｒｔｏｓａｔｙｗｏｄ：ＭｎｍｍｕｐｔＥｅｇ（Ｅｌｌ－ｅｅｅｔｓｃｓａｃ；ｎａｏｓａｔｏｕｔｕｄａｉｃｎｔｉｎｔｕｏｏｒｎｖｏｌｒｎｒｃｒｎ
摘
要：最小输出能量（ｎｍＯｔｕｎｒｙＭＯ）多用户检测是一种简单的不用进行信道估计就可直接获得多用户检测ＭｉｉｕｐｔＥｅｇ，Ｅ盲ｍｕ
器参数的算法，在该算法中，约束向量起着相当重要的作用，它直接影响多用户检测器的最优权矢量。通过对不同约束向量时
ＬＵＴｉｇ，ＵＮＹｕ－ｓａＺＨＡＮＧＬｉｙＩｎＳｎｈｎ， —ｉ
天津商业大学信息工程学院，天津３０３０１４
ＳｈｏｏｎｒｔｎＥｇｅｒｇＴａｊｎｅｉｆＣｍｍｒｅＴａｊ０１４ＣｉａｃｏｌｆＩｆｍａｏｎｉｅｉ，ｉｉＵｉｒｔｏｏｅｃ，ｉｎｉ３０３，ｈｎｏｉｎｎｎｎｖｓｙｎＥｍａ：ｕｉｇ＠１３ｏ — ｉｌｔｔ６．ｍｌｉｎｊｃ
ｏｌ — ｓｒｄｔｃｏｓｗｔｏｔｓｍａｉｇｃａｎｌｐｒｍｅｅｓＩｈｓｌｏｉｍ，ｏｓｒｉｔｖｃｏａａｍｐｒａｔｒｌｅａｓｉｆｍｕｔｕｅｅｅｔｒｉｕｅｔｔｈｎｅａａｔｒ．ｔｉｉｈｉｎｎａｇｒｈｃｎｔａｎｅｔｒｈｓｎｉｏｔｎｏｅｂｃｕｅｔｔａｆｃｓｔｅｏｔｌｗｉｈｅｔｒｏｅｅｔｒ．ｈａｉｒｎｉｌｆＭＯＥｂｉｄｎｔｕｅｅｅｔｎｆｒｄｆｒｎｏｓｒｉｔｖｃｏｆｔｈｐｉｅｇｔｖｅｏｆｄｔｃｏｓｅｂｓｃｐｉｃｐｅｏｅｍａＴｌｍｌ — ｓｒｄｔｃｉｏｉｅｅｔｃｎｔａｎｅｔｒｎｉｏｆｉｎｌｚｄ。ｎｎｈｓａｉ，ｓａａｙｅａｄｏｔｉｂｓｓＭＯＥｂｉｄｌｍｕｔ— ｓｒｄｔｃｏｓｓｌｓｉｅｓｉｅｒｃｎｔｉｔｎｌｕｅｅｅｔｒｉｉｃａｓｉｄａｌａｏｓａｎＭＯＥｌｄｆｎｒｂｉｍｕｔ－ｓｒｄｔｃｏｓｎｌｕｅｅｅｔｒｉａｄｒｂｓｑａｒｔｏｓａｎｎｏｕｔｕｄａｉｃｎｔｉｔＭＯＥｂｉｄｍｕｔｕｅｅｅｔｒ．ａｔｔｅｐｒｏｍａｃｆｓｖｒｌｄｔｃｏｓｓｃｍｐｒｄｂｏｃｒｌｌ — ｓｒｄｔｃｏｓｎｉＡｔｌｓ，ｅｆｒｎｅｏｅｅａｅｅｔｒｏａｅｙｃｍ— ｈｉ
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