刘 婷，张立毅,2，张晋斌

(1.天津商业大学信息工程学院, 天津 300134；2.天津大学电子信息工程学院,天津 300072；3.宜昌测试技术研究所,湖北 宜昌 443003)

1 引言

多用户检测技术是降低多址干扰、克服远近效应的有效方法之一，是码分多址CDMA(Code Division Multiple Access)系统的关键技术。它在传统检测基础上，充分利用多址干扰的先验信息对目标用户进行联合检测，具有较理想的抗多址干扰和抗远近效应能力。Verdú S[1]提出的最优多用户检测技术具有理论上的最佳性能，但计算复杂度随用户数的增加呈指数增长，几乎无法实现。从组合优化的角度考虑，最优多用户检测属于非确定多项式NP(Non-Deterministic Polynomial)问题，经典优化算法对此类大规模复杂优化问题显得无能为力，因此人们往往采用智能优化算法进行求解，如基于鱼群算法的多用户检测器[2]、基于蚁群优化算法的多用户检测器[3]以及基于粒子群优化算法的多用户检测器[4，5]等。

人工蜂群算法ABC(Artificial Bee Colony)是Karaboga D[6]于2005年提出的一种模仿蜂群智能采蜜行为的新型智能优化算法，它通过角色间的转换使算法具有较强的全局和局部搜索能力，增加了找到最优解的概率且在很大程度上避免了早熟现象。由于其具有收敛速度较快、控制参数少、易于实现等优点[7]，被广泛应用于数字滤波器设计[8]、神经网络训练[9]和数据挖掘[10]等领域。标准ABC算法主要用于连续优化领域，为求解组合优化问题，Marinakis Y等[11]于2009年提出了一种称为BinABC的二进制人工蜂群算法。2012年，Liu Ting等[12]将BinABC算法用于求解多用户检测问题，提出了基于BinABC算法的多用户检测方案，但该方案存在收敛速度慢、易早熟等缺点。……