Giảm thiểu MAI trong các hệ thống MC-CDMA bằng cách sử dụng Thuật Toán Truyền Thông Không Dây Dựa Trên Tác Động Xã Hội

Wireless Personal Communications - Tập 101 - Trang 1765-1786 - 2018
Anmol Kumar1, Jyoti Saxena2, Ritesh Kumar3, Rishemjit Kaur3
1IKG Punjab Technical University, Kapurthala, India
2Department of Electronics and Communication Engineering, GZSCCET, Bathinda, India
3Central Scientific Instruments Organisation (CSIO), Chandigarh, India

Tóm tắt

Trong bài báo này, một kỹ thuật tối ưu hóa mới, tức là Thuật Toán Truyền Thông Không Dây Dựa Trên Tác Động Xã Hội (SIWCA), đã được áp dụng cho hệ thống truy cập đa mã phân bổ theo mã (MC-CDMA) nhằm giảm thiểu nhiễu truy cập đồng thời (MAI). MC-CDMA đang được nghiên cứu như một công nghệ thay thế cho hệ thống di động thế hệ thứ tư (4G) cũng như thế hệ thứ năm (5G). MAI đã trở thành một mối quan ngại lớn cho các hệ thống dựa trên CDMA. MAI làm gia tăng tỷ lệ lỗi bit trong hệ thống MC-CDMA, điều này dẫn đến việc giảm hiệu suất của hệ thống. SIWCA dựa trên lý thuyết tác động xã hội của hành vi con người trong xã hội. Phương pháp đề xuất kết hợp các khoa học xã hội với công nghệ truyền thông. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ phát hiện MC-CDMA dựa trên SIWCA có khả năng giảm đáng kể MAI và mang lại hiệu suất gần tối ưu. Hơn nữa, SIWCA được so sánh với các kỹ thuật tối ưu hóa phổ biến như thuật toán di truyền (GA) và tối ưu hóa bầy đàn hạt nhị phân (PSO) cho các tham số khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy SIWCA hội tụ nhanh và hoạt động với số lượng tham số điều khiển ít hơn so với GA và PSO.

Từ khóa

#MC-CDMA #MAI #SIWCA #thuật toán di truyền #tối ưu hóa bầy đàn hạt nhị phân

Tài liệu tham khảo

Hara, S., & Parsad, R. (2003). Multicarrier Techniques for 4G mobile communication. Artech House Inc. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=864018. Yee, N., Linmartz, J., & Fettweis, G. (1993). Multi carrier CDMA in indoor wireless radio networks. http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/1994/ERL-94-6.pdf. Accessed August 30, 2016. Hanzo, L., Yang, L. L., Kuan, E. L., & Yen, K. (2003). Single and multicarrier CDMA: Multiuser detection, space–time spreading, synchronization (Ist ed.). New York: Wiley. Adachi, F., Garg, D., Takoka, S., & Takoka, K. (2005). Broadband CDMA techniques. IEEE Wireless Communications, 12(2), 8–18. https://doi.org/10.1109/MWC.2005.1421924. Sourour, E. A., & Nakagawa, M. (1996). Performance of orthogonal multicarrier CDMA in a multipath fading channel. IEEE Transactions on Communications, 44(3), 356–367. https://doi.org/10.1109/26.486330. Liu, R., Chester, E., & Sharif, B. (2004). Performance of asynchronous multicarrier CDMA multiuser receiver over frequency selective multipath fading channels. IEEE Electronics Letters, 40, 48–49. https://doi.org/10.1049/el:20040045. Gui, X., & Ng, T. S. (1999). Performance of asynchronous orthogonal multicarrier CDMA system in frequency selective fading channel. IEEE Transactions on Communication, 47, 1084–1091. https://doi.org/10.1109/26.774858. Verdu, S. (1988). Multiuser detection. Cambridge: Cambridge University Press. Verdu, S. (1986). Minimum probability of error for asynchronous Gaussian multiple access channels. IEEE Transactions on Information Theory, 32, 85–96. https://doi.org/10.1109/TIT.1986.1057121. Lupas, R., & Verdu, S. (1989). “Linear multiuser detector for synchronous code division Multiple access channels. IEEE Transactions on Information Theory, 35, 123–136. https://doi.org/10.1109/18.42183. Poor, H. V., & Verdu, S. (1997). Probability of error in multiuser detection. IEEE Transactions on Information Theory, 43(3), 858–871. https://doi.org/10.1109/18.568697. Xie, Z., Short, R. T., & Rushforth, C. K. (1990). A family of suboptimum detectors for coherent multiuser communications. IEEE Journal on Selected Areas of Communications, 8, 683–690. https://doi.org/10.1109/49.54464. Latané, B. (1981). The psychology of social impact. American Psychologist, 36(4), 343–356. Nowak, A., Szamrej, J., & Latané, B. (1990). From private attitude to public opinion: A dynamic theory of social impact. Psychological Review, 97, 362–376. Lewenstein, M., Nowak, A., & Latané, B. (1992). Statistical mechanics of social impact. Physical Review, A 45, 763–776. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.45.763. Macaš, M., & Lhotská, L. (2008). Social impact and optimization. International Journal of Computational Intelligence Research, 4, 129–136. Macaš, M., & Lhotská, L. (2007). Social impact theory based optimizer. In F. Almeida e Costa, L. M. Rocha, E. Costa, I. Harvey & A. Coutinho (Eds.), Advances in Artificial Life. ECAL 2007. Lecture notes in computer science (Vol. 4648, pp. 635–644). Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-74913-4_64. Sachhi, C., Donelli, M., D’Orazio, L., Fedrizzi, R., & De Natale, F. G. B. (2007). Genetic algorithm based MMSE receiver for MC-CDMA receiver transmitting over time-varying mobile channels. Electronics Letters, 43(3), 172–173. https://doi.org/10.1049/el:20072626. Li, A. Juntti, M.J., & Latva-aho, M. (2005). Genetic algorithm based frequency domain multiuser detection for MC-CDMA systems. In Proceedings of IEEE CWC 2005. https://doi.org/10.1109/VETECS.2005.1543453. Hung, H. L., & Wen, J. H. (2010). An adaptive multiuser detector for MC-CDMA communication systems using evolutionary computation technique. Wireless Personal Communications, 53, 613–633. https://doi.org/10.1007/s11277-009-9722-3. Gao, H., & Diao M. (2009). Quantum particle swarm optimization for MC-CDMA multiuser detection systems. In Proceedings of IEEE international conference on artificial intelligence and computational intelligence 2009. https://doi.org/10.1109/AICI.2009.469. Zhao, N., Wu, Z., Zhao, Y., & Quan, T. (2010). A population declining mutated ant colony optimization multiuser detector for MC-CDMA. IEEE Communication Letters, 14(6), 497–499. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2010.06.100157. Bhondekar, A., Kaur, R., Kumar, R., Vig, R., & Kapur, P. (2011). A novel approach using dynamic social impact theory for optimization of impedance-Tongue (iTongue). Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 109, 65–76. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2011.08.002. Kaur, R., Kumar, R., Gulati, A., Ghanshyam, C., Kapur, P., & Bhondekar, A. P. (2012). Enhancing electronic nose performance: A novel feature selection approach using dynamic social impact theory and moving window time slicing for classification of Kangra orthodox black tea (Camellia sinensis). Sensors and Actuators B Chemical, 166–167, 309–319. https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.02.067. Macas, M., Bhondekar, A. P., Kumar, R., Kaur, R., Kazulek, J., Gerla, V., et al. (2013). Binary social impact theory based optimization and its applications in pattern recognition. Neurocomputing, 132, 85–96. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.03.063. Kaur, R., Kumar, R., Bhondekar, A. P., & Kapur, P. (2013). Human opinion dynamics: An Inspiration to solve complex optimization problems. Scientific Reports, 3, 3008. https://doi.org/10.1038/srep03008. Song, Y., Hu, Z., Leng, X., & Tian, H. (2015). Friendship influence on mobile behavior of location based social network users. IEEE Journal of Communication and Networks, 17(2), 126–132. https://doi.org/10.1109/JCN.2015.000026. Jiang, C., Chen, Y., & Liu, K. J. R. (2014). Evolutionary dynamics of information diffusion over social networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 62(17), 4573–4586. https://doi.org/10.1109/TSP.2014.2339799. Vegni, A., & Loscri, V. (2015). “A survey on vehicular social networks. IEEE Communication surveys and Tutorials. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2453481. Jiang, Y., & Jiang, J. C. (2014). Understanding social networks from a multiagent perspective. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 25(10), 2743–2759. https://doi.org/10.1109/TPDS.2013.254. Peng, S., Wang, G., & Xie, D. (2017). Social influence analysis in social networking big data: Oppurtunities and challenges. IEEE Network, 31(1), 11–17. Khan, M. S., Abdul Wahab, A. W., Harwan, T., Mujtaba, G., Danjuma, S., & Algaradi, M. A. (2016). Virtual community detection through the association between prime nodes in online social networks and its application to ranking algorithms. IEEE Access, 4, 9614–9624. Zhang, Z., Sun, R., Wang, X., & Zhao, C. (2017). A situational analytical method for user behavior pattern in multimedia social networks. IEEE Transactions on Big Data. https://doi.org/10.1109/TBDATA.2017.2657623. Williams, N. L. & Mitchell, M. (2005). Investigating the success of spatial co-evolutionary learning. In Proceedings of the genetic and evolutionary computation conference (GECCO).