基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multipleinputmultipleoutput-orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-userdetection，MUD)中，针对基本蚁群算法（antcolonyoptimization,ACO）在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题，提出一种基于最大最小蚁群系统（max-minantsystem,MMAS）的MUD新算法。该算法在蚁群每次循环结束后，仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素；同时，通过限制每条路径上信息素的取值范围，避免路径间信息素的差值过大，从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径，提高算法的搜索能力。仿真结果表明，MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率，进而提高了检测性能；同时，随用户数的增加，该算法的计算复杂度却远低于最大似然（maximumlikelihood，ML）检测算法，因此，该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中。