[發明專利]基于量子Hopfield神經網絡和量子魚群算法的魯棒多用戶檢測方法

有效

• 申請號: 201410061839.6
• 申請日: 2014-02-24
• 公開（公告）號: CN103795436A
• 公開（公告）日: 2014-05-14
• 發明（設計）人: 高洪元;李晨琬;徐從強;齊研;邵夢琦;高璐
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: H04B1/7105
• 分類號: H04B1/7105;G06N3/00;G06N3/02
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1.一種基于量子Hopfield神經網絡和量子魚群算法的魯棒多用戶檢測方法，其特征在于：

（1）建立魯棒多用戶檢測模型：

對于離散同步CDMA信號模型中的多用戶檢測，接收信號為K個用戶信號與噪聲信號之和，即r=Σk=1KAkbksk+n=SAb+n,]]>sk=1N[s1k,s2k,...,sNk]T,]]>s_jk∈{-1,+1}是用戶k的歸一化特征波形；N是處理增益；b_k∈{-1,+1}和A_k分別是用戶k的數據比特和信號幅值；A＝diag{A₁,A₂,…,A_K}是以{A₁,A₂,…,A_K}為對角線元素的對角矩陣；b＝[b₁,b₂,…,b_K]^T；n＝[n₁,n₂,…,n_N]^T是獨立同分布的沖擊背景噪聲向量，沖擊噪聲環境的去相關魯棒多用戶檢測器為魯棒多用戶檢測問題可由誤差絕對值的冪的倒數的最大化求得，即0.1≤ρ＜2，當用戶數較小時，即當K≤20，ρ從0.1到2之間等間隔Δ取Num個值，在每個取值點使用窮盡搜索方法檢查所搜索到的測試用戶最小誤碼率確定最優ρ值，否則，使用步驟（2）到步驟（8）對每個取值點進行Monte?carlo仿真，根據測試用戶最小誤碼率找到最優ρ值；

（2）激活量子Hopfield神經網絡產生一個次優解：

網絡輸入量子態通過硬判決為二進制狀態，量子神經元輸出為量子態u‾=[u1,u2,...,uK]T=u1u2...uKβ1β2...βKT,]]>-1≤u_i,β≤1，量子Hopfield神經網絡輸出為二進制狀態v＝[v₁,v₂,…,v_K]^T，量子神經元的外部量子輸入即量子偏置，為則第i個量子神經元在t時刻的狀態為當量子神經元i輸入為u_i＝[u_i,β_i]，量子旋轉角度為其中h_it＝(g_l-0.5)C_a/[K(t-1)+i],g_l＝g_K(t-1)+i是由混沌方程產生的混沌隨機數，C_a為縮放因子，需要鉗值在t代表每個神經元的更新次數，若Hopfield神經網絡的能量函數為w＝W/max{|F|₁,|F₂|,…,|F_K|}，I＝F/max{|F|₁,|F₂|,…,|F_K|}，則量子Hopfield神經網絡能量函數為E‾=-12Σi=1KΣj=1Kvitwijvjt-Σi=1KIivit=-12vTwv-ITv]]>其中，w_ij＝w_ji，w_ii＝0，

（3）初始化量子魚群：

種群規模為M，第i個量子人工魚的量子位置為i＝1,2,…,M，k＝1,2,…,K，所有量子人工魚的當前量子位置的量子位均被初始化為第i個量子人工魚第k個量子位的測量方程為xikz=+1,randikz>(yikz)2-1,randikz≤(yikz)2,]]>為均勻分布在[0，1]之間的隨機數，把第一個量子人工魚的位置賦值為量子Hopfield神經網絡的最后輸出值，對其它M-1個量子人工魚量子位置的量子位測量得到位置(i＝2,3,…,M)，量子人工魚的局部最優位置的初值與相同，(i＝1,2,…,M)；

（4）食物濃度函數設置為所有量子人工魚至今所找到的全局最優位置為所有量子人工魚至今所找到的全局第2最優位置為pbz=[pb1z,pb2z,...,pbKz]T;]]>

（5）采用量子人工魚群算法的演進規則對種群進行演化，更新每個量子人工魚到達新的量子位置和位置，第i個量子人工魚從以下3種量子行為中選擇一種量子行為迭代更新該人工魚的所有量子位；

1）量子覓食行為：第i個量子人工魚第k個量子位的量子旋轉角更新為θikz+1=c1(pikz-xikz)+c2(pgkz-xikz),]]>其中c₁和c₂為常數；

2）量子追尾行為：第i個量子人工魚第k個量子位的量子旋轉角更新為其中c₃常數；

3）量子聚群行為：第i個量子人工魚第k個量子位的量子旋轉角更新為θikz+1=c1(pikz-x2kz)+c2(pgkz-xikz)+c4(pbkz-xikz),]]>其中c₄常數；

確定量子旋轉角后第i個量子人工魚第k個量子位的演進為：

yikϵ+1=abs(yikϵcosθikϵ+1-1-(yikϵ)2sinθikϵ+1),]]>

其中abs(·)為取絕對值的函數，確保量子位在[0，1]之間，位置是通過測量方程對量子位置的每一位進行測量得到的，第i個量子人工魚第k個量子位的測量方程為xikz+1=+1,randikz+1>(yikz)2-1,randikz+1≤(yikz)2;]]>

（6）根據食物濃度函數對所有新位置計算食物濃度值，若則否則piz+1=piz,]]>pgz+1=argmaxpi{f(p1z+1),f(p2z+1),...,f(pMz+1)};]]>

（7）如果達到最大迭代代數，算法終止；否則，迭代次數加1，即z＝z+1，返回步驟五繼續進行；

（8）得到的全局最優位置就是檢測多個用戶的發射數據，輸出檢測結果。