Swarm DS-CDMA多用户检测器输入参数优化

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摘要翻译：
本文从启发式粒子群优化(PSO)的角度研究了直序码分多址（DS-CDMA）上行链路多用户检测问题(MuD)。针对高阶调制和分集开发等未来技术的不同系统改进，给出了一套完整的粒子群优化算法用于MuD问题的参数优化过程，这是本文的主要贡献。此外，通过蒙特卡罗模拟，对PSO-MuD的性能进行了简要分析。仿真结果表明，经过收敛后的PSO-MuD检测器的性能明显优于传统检测器，接近于单用户界(SuB)。最初考虑的是瑞利平坦信道，但结果进一步推广到分集（时间和空间）信道。
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英文标题：
《Input Parameters Optimization in Swarm DS-CDMA Multiuser Detectors》
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作者：
Taufik Abr\~ao, Leonardo D. Oliveira, Bruno A. Angelico and Paul Jean
  E. Jeszensky
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最新提交年份：
2010
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Combinatorics        组合学
分类描述：Discrete mathematics, graph theory, enumeration, combinatorial optimization, Ramsey theory, combinatorial game theory
离散数学，图论，计数，组合优化，拉姆齐理论，组合对策论
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Computation        计算
分类描述：Algorithms, Simulation, Visualization
算法、模拟、可视化
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英文摘要：
  In this paper, the uplink direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) multiuser detection problem (MuD) is studied into heuristic perspective, named particle swarm optimization (PSO). Regarding different system improvements for future technologies, such as high-order modulation and diversity exploitation, a complete parameter optimization procedure for the PSO applied to MuD problem is provided, which represents the major contribution of this paper. Furthermore, the performance of the PSO-MuD is briefly analyzed via Monte-Carlo simulations. Simulation results show that, after convergence, the performance reached by the PSO-MuD is much better than the conventional detector, and somewhat close to the single user bound (SuB). Rayleigh flat channel is initially considered, but the results are further extend to diversity (time and spatial) channels.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1012.4824

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关键词：SWARM warm CDMA War DMA 系统 optimization 分集 results problem