Performance Evaluation of a Genetic Algorithm-Based Multiuser Detector

유전자 알고리즘 기반 다중사용자 복조기의 성능 평가

  • Published : 2001.09.01

Abstract

In this paper, we propose a new Genetic Algorithm(GA)-based Multiuser Detector(MUD), and its performance is evaluated by computer simulation compared to both the optimum MUD and the Hopfield neural network(NN) -based MUD when the near-far problem exists. From the results of comprehensive simulation, it is shown that the proposed MUD in this paper can guarantee a close BER performance compared to both the optimum MUD and the Hopfield NN MUD with a considerable reduced complexity under the near-far condition. Furthermore, a more performance improvement than the Hopfield W MUD can be expected when the near-far problem does not exist.

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 한 새로운 다중사용자 복조기를 제안하고, 최적 (optimum) 다중사용자 복조기와 Hopfield신경망 다중사용자 복조기를 비교 대상으로 하여 원근문제가 존재하는 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 비트오율 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 원근문제에 존재하는 채널환경에서는 본 논문에서 제안한 구조는 상당히 적은 계산량으로 최적의 다중사용자 복조기와 Hopfield 다중사용자 복조기와 근접한 성능을 기대할 수 있었고, 원근문제가 존재하지 않는 경우에서는 Hopfield 신경망 구조 보다 우월한 성능향상을 얻을 수 있었다.

Keywords