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测量仪表相关技术文章基于模拟退火遗传算法解决MC-CDMA系统NP完备问题
MC-CDMA集OFDM和CDMA的优点于一体，具有很大应用潜力。但该系统存在严重的多址干扰，这不仅严重影响了系统的抗干扰性，也严重限制了系统容量的提高。多用户检测技术是消除多址干扰的有效手段，但其算法复杂度较高，建设成本较大，尤其是检测性能最好的最佳多用户检测技术，其算法复杂度随用户数目成指数增长，不适合实际应用。
遗传算法是一种通用的求解最优化问题的智能算法。它的计算性能好，运算量较小。考虑到最佳多用户检测是求二次整数非线性优化问题的全局最优解，因此将解决优化问题的遗传算法应用于最佳多用户检测技术中是行之有效的。
基本遗传算法存在局部搜索能力较弱和收敛速度较慢等问题。模拟退火法是一种模拟高温金属降温的热力学过程的随机组合优化方法。在初始温度足够高、温度下降足够慢的条件下，能以概率1向全局最优值收敛。若将模拟退火应用于遗传算法中，便能克服遗传算法易陷入局部极小点的缺点，使得搜索沿着全局最优化方向发展。本文研究模拟退火遗传算法在MC-CDMA系统多用户检测技术中的应用，利用其求解NP（Non-deterministic Polynomial）完备问题。
1 模拟退火遗传算法