CN107231214A - 基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法 - Google Patents

基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的是一种基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法。建立最优多用户检测模型；初始化混沌量子神经网络的初始参数，激活混沌量子神经网络获得近似最优解；初始化量子个体，把第一个量子个体的二进制测量态赋值为混沌量子神经网络的输出值；构造适应度函数，计算适应度；使用模拟的量子旋转门演化量子个体的量子态和获得新的测量态；对于每个量子个体的二进制态，激活演化混沌加扰的量子神经网络演进机制产生一个次优解；计算每个量子个体的适应度函数值，找到全局最优解；输出全局最优解作为多用户检测的最优结果。本发明具有非常优秀的抗多址干扰能力和抗远近效应能力，且应用范围广，能够在短时间内获得最优的检测结果。

Description

基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法
技术领域
本发明涉及的是一种最优多用户检测方法。
背景技术
码分多址(CDMA)通信系统是近年来用于数字蜂窝移动通信的一种先进的无线扩频通信技 术，但由于多址干扰和远近效应的存在，使系统性能受到影响。多用户检测方法是解决该问 题的有效方法，在接收端使用多用户检测技术能够有效抑制多址干扰和远近效应对CDMA系统 产生的不利影响，提高通信系统性能和容量。作为CDMA通信系统的一项关键技术，多用户检 测技术不是把多址干扰和远近效应简单的看做干扰噪声进行处理，而是把它作为一种有用的 信息，充分利用各用户之间的关系进行联合检测，提高系统的检测性能和系统容量。
基于人工神经网络的多用户检测方法是一种可快速实现，且在一定程度上能够克服多址 干扰和远近效应不利影响的多用户检测方法。人工神经网络具有自学习、联想记忆、自适应 和非线性逼近等功能，基于人工神经网络设计的多用户检测方法通过训练后可以在不具备对 象先验知识的条件下，仅根据输出数据就可直接进行检测，为解决复杂的多用户检测问题提 供了一条便捷的途径。随着应用的深入和实际问题日益复杂，基于训练序列的多用户检测器 所存在的局限和不足也日益明显，其在实际应用中存在收敛性能差和受训练过程制约的缺点。 如何克服现有神经网络多用户检测方法的局限和不足，是一个具有挑战性的难题。
高洪元等在《计算机工程》(2007,Vol.33,No.10,pp.196-198)上发表的“基于神经网 络量子算法的多用户检测器”中提出了一种Hopfield神经网络和量子搜索算法进而设计新的 多用户检测器，在较短的时间内达到最优，但是仍难以获得最优的抗多址干扰能力和抗远近 效应能力。Xia Junbo等在《2016International Conference on Smart Cityand Systems Engineering》(2016,pp.175-178)上发表的“CDMA Multiuser DetectionBased on Improved Particle Swarm Optimization”中提出了一种基于提高的粒子群算法的多用户检测器，只有 在种群规模和迭代次数足够大的情况下才能获得较好的收敛性能，在低计算复杂度下达不到 最优检测结果。已有文献检索表明，现有多用户检测方法经常会陷入局部极值无法获得全局 最优值，演化时间较长，检测结果的鲁棒性能较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能在最短的时间达到最优的检测性能的基于演化混沌量子神 经网络的最优多用户检测方法。
本发明的目的是这样实现的：
步骤一，建立最优多用户检测模型
1.DS-CDMA多用户检测模型
假定有K个正在通信的用户，则在时刻基站接收到的信号为其中：M为处理数据长度，T为发送信号间隔， Ak(m)为第k个用户到达基站时第m个比特的信号幅值，bk(m)∈{-1,1}为第k个用户发送的第 m个比特信息，为第k个用户的扩频波形，τk∈[0,T)为第k个用户的信号时延，为 功率谱密度为N0/2的高斯白噪声；
对于同步高斯信道τk＝0,k＝1,2,…,K，M＝1；K个用户的匹配滤波器输出的向量形式为 y＝[y1,y2,…yK]T，y＝RAb+n，其中R是不同用户特征波形的相关矩阵, 其元素表示为A＝diag(A1,A2,…,AK)是以{A1,A2,…,AK}为对角线元素的对 角矩阵；b＝[b1,b2,…,bK]T；n＝[n1,n2,…,nK]T为均值为零的高斯噪声向量；
最佳多用户检测器输出向量为：构造最大值函数为
2.MC-CDMA多用户检测模型
假设有K个用户和N个载波在同一时隙被激活，每个用户有独一无二的特征码，用户k传 输的符号经过归一化的扩频码βk＝[β1k,β2k,…,βNk]T进行频域扩频后，由N点的逆傅里叶变换 进行基带调制，在加入循环保护前缀间隔和实现并串转换后，信号从发射天线发射出去，在 基站接收端，接收天线输出的信号经串并转换和去保护前缀后，通过离散傅里叶变换进行解 调，假定第k个用户被激活，基站接收端在一个多载波符号持续期内收到的频域信号为
其中，Hnk为用户k到达基站时在第n个子载波上的信道频域响应，bk(l)∈{-1,1}为第k个用 户在第l个多载波符号期内传输的符号，nnk(l)为第k个用户的第n个子载波在第l个多载波符 号期内接收到的采样噪声，第k个用户的接收信号采样矩阵表达方式为rk＝HkAkbk+nk，式中， rk＝[r1k,r2k,…,rNk]T为第k个用户接收信号的采样向量，Hk＝[β1kH1k,β2kH2k,…,βNkHNk]T为用 户k的等效频域矩阵，噪声分量nk(t)＝[n1k,n2k,…,nNk]T为高斯白噪声，所有K个用户被激活 时，基站接收到的频域信号为其中H＝[H1,H2,…,HK]，b＝[b1,b2,…,bK]T； A＝diag(A1,A2,…,AK)是对角矩阵；
高斯噪声环境下，MC-CDMA最佳多用户检测器就是找出一个信号序列，使给定输出序列 的似然函数最大，其输出表示为：其中Re() 代表取实部运算，则构造MC-CDMA系统的目标函数为
步骤二，初始化混沌量子神经网络的初始参数，把多用户检测的极大似然方程映射为混 沌量子神经网络的能量函数，激活混沌量子神经网络获得近似最优解，对于某一优化问题， 若Hopfield神经网络的能量函数为设 则混沌量子神经网络和演化混沌加扰的量子神经网络的能量函数定 义为其中，wkj＝wjk，wkk＝0，量子神经元输出为量子态矢量u＝[u1，u2，…，uK]T，量子神经网络输出的二进制状态为 v＝[v1,v2,…,vK]T，网络输入量子态通过硬判决为二进制状态，在第t次迭代量子神经网络 输出的量子态矢量为第t次迭代量子神经网 络输出的二进制状态为量子神经元k的外部量子输入又称作 量子偏置定义为Ik，则第k个量子神经元在第t次迭代的状态为
混沌量子神经网络的演化步骤为:
(1)首先初始化混沌量子神经网络的参数，把要解决的优化问题映射到量子空间，初始时， 令t＝0；
(2)更新混沌量子神经网络的动态方程为 其中，wkj表示 量子连接权系数，wkj＝wjk且wkk＝0；是能量函数梯度收敛项的尺度因子，α为 神经网络的衰减因子，0≤α≤1；ek(t)为自反馈连接权；β为时变参量的衰减因子，0≤β≤1； ε表示输出的锐度参数，量子旋转角钳值在[-π/2,π/2]；
(3)判断是否达到终止迭代次数，若是，则令其中，sign2(·)代表二 值判决函数，t1max为每个神经元最大迭代次数，迭代终止，执行下一步骤；否则，迭代次数 加1，返回(2)；
步骤三，初始化量子个体，种群规模为H，在第z次迭代，第i个量子个体的量子态为所有量子个体量子态的量子 位均被初始化为第i个量子个体的第k个量子位的测量方程为 为均匀分布在[0，1]之间的随机数；把第一个量子个体的二进制测量态 赋值为混沌量子神经网络的输出值，对其它H-1个量子个体量子态的量 子位测量得到二进制态
步骤四，构造和计算适应度函数，令计算每 个量子个体的适应度函数值，把所找到的全局最优解记作
步骤五，使用模拟的量子旋转门演化量子个体的量子态和获得新的测量态，第i个量子个 体的第k个量子旋转角为ck为[0,1] 之间的常数,sign3为3值判决输出函数；第i个量子个体的第k个量子旋转门为对量子态测量得到二进制态
步骤六，对于每个量子个体的二进制态，激活演化混沌加扰的量子神经网络演进机制产 生一个次优解；
基于演化混沌加扰的量子神经网络的多用户检测的演化过程具体包括：
(1)演化混沌加扰的量子神经网络初始化，通过参数设置把要解决的最优多用户检测问 题映射到Hopfield神经网络，进一步将Hopfield神经网络映射到混沌量子神经网络，演化 混沌加扰的量子神经网络和混沌量子神经网络的能量函数相同；把量子个体当前的二进制测 量态作为演化混沌加扰的量子神经网络的初始二进制输入；
(2)演化混沌加扰的量子神经网络依次选取量子神经元和其对应的量子偏置以进行异步 更新，初始时，令t＝0；
(3)更新演化混沌加扰的量子神经网络确定量子旋转角，第k个量子神经元在第(t+1)次 迭代的旋转角为其中k＝1,2,...,K， hkt＝(gd-0.5)Ca/[K(t-1)+k],gd＝gK(t-1)+k为根据Logist映射生成的混沌变量， gd＝4gd-1(1-gd-1)，混沌方程的初值是满足约束为g1∈(0,1),g1≠0.5,0.25,0.75的均匀随机数， Ca为正常数，超过区间需要钳值在区间[-π/2,π/2]的边界值，然后按公式 求出第k个量子神经元的量子输入；
(4)按公式其中k＝1,2,...,K，sign2[·]代表二值判决 函数，对与0比较进行判决得到量子神经元的二进制输出值
(5)判断演化混沌加扰的量子神经网络是否达到稳定状态，若否，令t＝t+1，转至步骤 (3)；若是，则停止演化混沌加扰的量子神经网络的运行，获得优秀的二进制近似最优解；
步骤七，根据二进制态，计算每个量子个体的适应度函数值，把所找到的全局最优解记 作
步骤八，判断量子种群中个体是否达到最大迭代次数zmax，是，则迭代停止，输出多用 户检测的最优结果，否则迭代次数加1，返回步骤五。
本发明是通过使用混沌量子神经网络和演化混沌加扰的量子神经网络快速得到最优检测 结果，并使用模拟的量子旋转门演化量子个体，解决现有多用户检测方法在短时间内无法达 到最优检测结果这一技术和理论难题。
本发明在离散Hopfield神经网络的基础上，对量子计算进行深入的分析，引入混沌变异 策略和暂态混沌理论，设计混沌量子神经网络和演化混沌加扰的量子神经网络，突破现有设 计多用户检测器寻优方式的固有模式，在较短的时间内获得最优的检测性能。
本发明针对现有高斯噪声环境下多用户检测方法存在的缺点和不足，利用神经网络的自 学习、联想记忆、自适应和非线性逼近的优点以及量子计算的机理并引入混沌变异策略和暂 态混沌理论，设计混沌量子神经网络和演化混沌加扰的量子神经网络，突破现有多用户检测 器设计方法的固有模式，在短时间获得最优的检测结果，并具有较好的抗多址干扰能力和抗 远近效应能力，能够同时解决DS-CDMA和MC-CDMA系统的多用户检测问题，应用范围广泛。
与现有多用户检测设计方法相比本发明所设计的最优多用户检测方法能够在短时间达 到最优检测性能，具有以下优点：
(1)本发明解决了高斯噪声环境下的多用户检测问题，使用所设计的混沌量子神经网 络和演化混沌加扰的量子神经网络作为寻优策略，所设计的演化混沌量子神经网络最优多用 户检测方法具有实现时间短和检测性能好的优点。
(2)相对于现有多用户检测方法，本发明可同时利用混沌量子神经网络和演化混沌加 扰的量子神经网络的优势，消除了多址干扰和远近效应对DS-CDMA和MC-CDMA系统性能影响 的难题，应用范围广泛。
(3)仿真结果表明，本发明所提出的演化混沌量子神经网络最优多用户检测方法在优 化时能够得到全局最优解，但所需时间远远小于穷尽搜索和其他基于智能计算的多用户检测 方法，说明了所设计的多用户检测方法的有效性和高效性。
附图说明
图1所设计演化混沌量子神经网络多用户检测器示意图。
图2目标用户1的误码率和目标用户1的信噪比的关系曲线。
图3目标用户1的误码率和目标用户1的远近比关系曲线。
图4 10个用户的平均误码率和信噪比的关系曲线。
图5 10个用户的平均误码率和远近比的关系曲线。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述。
步骤一，建立最优多用户检测模型。
1.DS-CDMA(直接序列码分多址)多用户检测模型
考虑DS-CDMA通信系统，假定小区有K个正在通信的用户，则在时刻基站接收到的 信号为其中，M为处理数据长度，T为发送信号间隔。Ak(m)为第k个用户到达基站时第m个比特的信号幅值；bk(m)∈{-1,1}为第k个用户发送的第m个比特信息；为第k个用户的扩频波形；τk∈[0,T)为第k个用户的信号时延；为功率谱密度为N0/2的高斯白噪声。
对于同步高斯信道τk＝0(k＝1,2,…,K)，M＝1；K个用户的匹配滤波器输出的向量形式 为y＝[y1,y2,…yK]T。y＝RAb+n，其中R是不同用户特征波形的相关矩阵, 其元素可表示为A＝diag(A1,A2,…,AK)是以{A1,A2,…,AK}为对角线元素的 对角矩阵；b＝[b1,b2,…,bK]T；n＝[n1,n2,…,nK]T为均值为零的高斯噪声向量。
最佳多用户检测(OMD)就是采用最大似然序列准则找出一个接收信号序列，使给定输出序 列的似然函数最大。最佳多用户检测器输出向量为：构造 最大值函数为
2.MC-CDMA(多载波码分多址)多用户检测模型
考虑一MC-CDMA通信系统的上行链路，假设小区中有K个用户和N个载波在同一时隙被 激活，每个用户有独一无二的特征码。以第k个用户为例，用户k传输的符号经过归一化的扩 频码βk＝[β1k,β2k,…,βNk]T进行频域扩频后，由N点的逆傅里叶(IFFT)变换进行基带调制。在 加入循环保护前缀间隔和实现并串转换后，信号从发射天线发射出去。在基站接收端，接收 天线输出的信号经串并转换和去保护前缀后，通过离散傅里叶变换(FFT)进行解调，假定第k 个用户被激活，基站接收端在一个多载波符号持续期内收到的频域信号为
其中，Hnk为用户k到达基站时在第n个子载波上的信道频域响应；bk(l)∈{-1,1}为第k个用 户在第l个多载波符号期内传输的符号；nnk(l)为第k个用户的第n个子载波在第l个多载波符 号期内接收到的采样噪声。第k个用户的接收信号采样矩阵表达方式为rk＝HkAkbk+nk，式中， rk＝[r1k,r2k,…,rNk]T为第k个用户接收信号的采样向量；Hk＝[β1kH1k,β2kH2k,…,βNkHNk]T为用 户k的等效频域矩阵；噪声分量nk(t)＝[n1k,n2k,…,nNk]T为高斯白噪声。小区中所有K个用户 被激活时，基站接收到的频域信号为其中H＝[H1,H2,…,HK]，b＝[b1,b2,…,bK]T；A＝diag(A1,A2,…,AK)是对角矩阵。
高斯噪声环境下，MC-CDMA最佳多用户检测器(OMD)就是找出一个信号序列，使给定输出 序列的似然函数最大，其输出可表示为：其中Re()代表取实部运算，则构造MC-CDMA系统的目标函数为
步骤二，初始化混沌量子神经网络的初始参数，把多用户检测的极大似然方程映射为混 沌量子神经网络的能量函数，激活混沌量子神经网络获得近似最优解。对于某一优化问题， 若Hopfield神经网络的能量函数为设 则混沌量子神经网络和演化混沌加扰的量子神经网络的能量函数就 可以定义为其中，wkj＝wjk，wkk＝0，量子 神经元输出为量子态矢量u＝[u1，u2，…，uK]T，量子神经网络输出的二进制状态为 v＝[v1,v2,…,vK]T。网络输入量子态通过硬判决为二进制状态，在第t次迭代量子神经网络输出的量子态矢量为第t次迭代量子神经网络 输出的二进制状态为量子神经元k的外部量子输入又称作量 子偏置，可以定义为Ik，则第k个量子神经元在第t次迭代的状态为
混沌量子神经网络的演化步骤为:
(1)首先初始化混沌量子神经网络的参数，把要解决的优化问题映射到量子空间，初始时， 令t＝0。
(2)更新混沌量子神经网络的动态方程为 其中，wkj表示 量子连接权系数，wkj＝wjk且wkk＝0；是能量函数梯度收敛项的尺度因子α为 神经网络的衰减因子(0≤α≤1)；ek(t)为自反馈连接权；β为时变参量的衰减因子 (0≤β≤1)；ε表示输出的锐度参数，量子旋转角需要钳值在[-π/2,π/2]。
(3)判断是否达到终止迭代次数，若是，则令其中，sign2(…)代表二 值判决函数，t1max为每个神经元最大迭代次数，迭代终止，执行下一步骤。否则，迭代次数 加1，返回(2)。
步骤三，初始化量子个体，种群规模为H，在第z次迭代，第i个量子个体的量子态为所有量子个体量子态的量子 位均被初始化为第i个量子个体的第k个量子位的测量方程为 为均匀分布在[0，1]之间的随机数。把第一个量子个体的二进制测量态 赋值为混沌量子神经网络的输出值，对其它H-1个量子个体量子态的量 子位测量得到二进制态
步骤四，构造和计算适应度函数，根据不同的CDMA系统，可以设计使用不同的适应度加 权系数，令计算每个量子个体的适应度函数值。 把至今所找到的全局最优解记作
步骤五，使用模拟的量子旋转门演化量子个体的量子态和获得新的测量态。第i个量子个 体的第k个量子旋转角为ck为[0,1] 之间的常数,sign3为3值判决输出函数。第i个量子个体的第k个量子旋转门为对量子态测量得到二进制态
步骤六，对于每个量子个体的二进制态，激活演化混沌加扰的量子神经网络演进机制产 生一个次优解。
基于演化混沌加扰的量子神经网络的多用户检测的演化过程介绍如下：
(1)演化混沌加扰的量子神经网络初始化。通过参数设置把要解决的最优多用户检测问 题映射到Hopfield神经网络，可进一步将Hopfield神经网络映射到混沌量子神经网络，演 化混沌加扰的量子神经网络和混沌量子神经网络的能量函数相同。把量子个体当前的二进制 测量态作为演化混沌加扰的量子神经网络的初始二进制输入。
(2)演化混沌加扰的量子神经网络依次选取量子神经元和其对应的量子偏置以进行异步 更新，初始时，令t＝0。
(3)更新演化混沌加扰的量子神经网络确定量子旋转角，第k个量子神经元在第(t+1)次 迭代的旋转角为其中k＝1,2,...,K， hkt＝(gd-0.5)Ca/[K(t-1)+k],gd＝gK(t-1)+k为根据Logist映射生成的混沌变量， gd＝4gd-1(1-gd-1)，混沌方程的初值是满足约束为g1∈(0,1),g1≠0.5,0.25,0.75的均匀随机数， Ca为正常数，超过区间需要钳值在区间[-π/2,π/2]的边界值，然后按公式 求出第k个量子神经元的量子输入。
(4)按公式其中k＝1,2,...,K，sign2[·]代表二值判决 函数，对与0比较进行判决得到量子神经元的二进制输出值
(5)判断演化混沌加扰的量子神经网络是否达到稳定状态(可设置每个量子神经元最大 更新次数为t2max)，若否，令t＝t+1，转至步骤(3)；若是，则停止演化混沌加扰的量子神经 网络的运行，获得优秀的二进制近似最优解。
步骤七，根据二进制态，计算每个量子个体的适应度函数值。把至今所找到的全局最优 解记作
步骤八，判断量子种群中个体是否达到最大迭代次数zmax，是，则迭代停止，输出多用 户检测的最优结果，否则迭代次数加1，返回步骤五。
最佳多用户检测器记作OMD，传统多用户检测器记作CD，量子Hopfield神经网络多用户 检测器记作QHNN，本发明所设计的演化混沌量子神经网络多用户检测器记作ECQNN。从仿真 图中可以看出所设计的多用户检测器的抗多址干扰能力和抗远近效应能力优于CD和QHNN， 达到了OMD的抗干扰和抗远近效应的能力。所设计的ECQNN的收敛性能远好于CD和QHNN两 种多用户检测器设计方法。
仿真基于DS-CDMA通信系统，用户数为10，采用31位的Gold序列作为扩频序列，扩频 序列的最大的归一化互相关系数为9/31。在仿真过程中使用的多用户检测器有:最优多用户 检测器(OMD)；传统多用户检测器(CD)；量子Hopfield神经网络多用户检测器(QHNN)；CD和 OMD多用户检测器的模型和参数设置同《计算机工程》(2007,Vol.33,No.10,pp.196-198) 上发表的“基于神经网络量子算法的多用户检测器”；QHNN的参数设置同专利专利文件“基 于量子Hopfield神经网络和量子鱼群算法的鲁棒多用户检测方法”。所设计的演化混沌量子 神经网络多用户检测(ECQNN)的参数设置如下：H＝5， t1max＝40，t1max＝10，zmax＝5，ε＝5，α＝1，β＝0.99，η＝1，ck＝0.1，Ca＝1。

Claims (3)

1.一种基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法，其特征是：
步骤一，建立最优多用户检测模型
1).DS-CDMA多用户检测模型
假定有K个正在通信的用户，则在时刻基站接收到的信号为其中：M为处理数据长度，T为发送信号间隔，Ak(m)为第k个用户到达基站时第m个比特的信号幅值，bk(m)∈{-1,1}为第k个用户发送的第m个比特信息，为第k个用户的扩频波形，τk∈[0,T)为第k个用户的信号时延，为功率谱密度为N0/2的高斯白噪声；
对于同步高斯信道τk＝0,k＝1,2,…,K，M＝1；K个用户的匹配滤波器输出的向量形式为y＝[y1,y2,…yK]T，y＝RAb+n，其中R是不同用户特征波形的相关矩阵,其元素表示为A＝diag(A1,A2,…,AK)是以{A1,A2,…,AK}为对角线元素的对角矩阵；b＝[b1,b2,…,bK]T；n＝[n1,n2,…,nK]T为均值为零的高斯噪声向量；
最佳多用户检测器输出向量为：构造最大值函数为
2).MC-CDMA多用户检测模型
假设有K个用户和N个载波在同一时隙被激活，每个用户有独一无二的特征码，用户k传输的符号经过归一化的扩频码βk＝[β1k,β2k,…,βNk]T进行频域扩频后，由N点的逆傅里叶变换进行基带调制，在加入循环保护前缀间隔和实现并串转换后，信号从发射天线发射出去，在基站接收端，接收天线输出的信号经串并转换和去保护前缀后，通过离散傅里叶变换进行解调，假定第k个用户被激活，基站接收端在一个多载波符号持续期内收到的频域信号为
其中，Hnk为用户k到达基站时在第n个子载波上的信道频域响应，bk(l)∈{-1,1}为第k个用户在第l个多载波符号期内传输的符号，nnk(l)为第k个用户的第n个子载波在第l个多载波符号期内接收到的采样噪声，第k个用户的接收信号采样矩阵表达方式为rk＝HkAkbk+nk，式中，rk＝[r1k,r2k,…,rNk]T为第k个用户接收信号的采样向量，Hk＝[β1kH1k,β2kH2k,…,βNkHNk]T为用户k的等效频域矩阵，噪声分量nk(t)＝[n1k,n2k,…,nNk]T为高斯白噪声，所有K个用户被激活时，基站接收到的频域信号为其中H＝[H1,H2,…,HK]，b＝[b1,b2,…,bK]T；A＝diag(A1,A2,…,AK)是对角矩阵；
高斯噪声环境下，MC-CDMA最佳多用户检测器就是找出一个信号序列，使给定输出序列的似然函数最大，其输出表示为：其中Re()代表取实部运算，则构造MC-CDMA系统的目标函数为
步骤二，初始化混沌量子神经网络的初始参数，把多用户检测的极大似然方程映射为混沌量子神经网络的能量函数，激活混沌量子神经网络获得近似最优解，对于某一优化问题，若Hopfield神经网络的能量函数为设 则混沌量子神经网络和演化混沌加扰的量子神经网络的能量函数定义为其中，wkj＝wjk，wkk＝0，量子神经元输出为量子态矢量u＝[u1，u2，…，uK]T，量子神经网络输出的二进制状态为v＝[v1,v2,…,vK]T，网络输入量子态通过硬判决为二进制状态，在第t次迭代量子神经网络输出的量子态矢量为k＝1,2,...,K，第t次迭代量子神经网络输出的二进制状态为量子神经元k的外部量子输入又称作量子偏置定义为Ik，则第k个量子神经元在第t次迭代的状态为
步骤三，初始化量子个体，种群规模为H，在第z次迭代，第i个量子个体的量子态为i＝1,2,…,H，k＝1,2,…,K，所有量子个体量子态的量子位均被初始化为第i个量子个体的第k个量子位的测量方程为 为均匀分布在[0，1]之间的随机数；把第一个量子个体的二进制测量态赋值为混沌量子神经网络的输出值，对其它H-1个量子个体量子态的量子位测量得到二进制态i＝2,3,…,H；
步骤四，构造和计算适应度函数，令η∈{0,1}，计算每个量子个体的适应度函数值，把所找到的全局最优解记作
步骤五，使用模拟的量子旋转门演化量子个体的量子态和获得新的测量态，第i个量子个体的第k个量子旋转角为i＝1,2,…,H，k＝1,2,…,K，ck为[0,1]之间的常数,sign3为3值判决输出函数；第i个量子个体的第k个量子旋转门为对量子态测量得到二进制态
步骤六，对于每个量子个体的二进制态，激活演化混沌加扰的量子神经网络演进机制产生一个次优解；
步骤七，根据二进制态，计算每个量子个体的适应度函数值，把所找到的全局最优解记作
步骤八，判断量子种群中个体是否达到最大迭代次数zmax，是，则迭代停止，输出多用户检测的最优结果，否则迭代次数加1，返回步骤五。
2.根据权利要求1所述的基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法，其特征是混沌量子神经网络的演化步骤为:
(1)首先初始化混沌量子神经网络的参数，把要解决的优化问题映射到量子空间，初始时，令t＝0；
(2)更新混沌量子神经网络的动态方程为 其中，wkj表示量子连接权系数，wkj＝wjk且wkk＝0；是能量函数梯度收敛项的尺度因子，α为神经网络的衰减因子，0≤α≤1；ek(t)为自反馈连接权；β为时变参量的衰减因子，0≤β≤1；ε表示输出的锐度参数，量子旋转角钳值在[-π/2,π/2]；
(3)判断是否达到终止迭代次数，若是，则令其中，sign2(·)代表二值判决函数，t1max为每个神经元最大迭代次数，迭代终止，执行下一步骤；否则，迭代次数加1，返回(2)。
3.根据权利要求2所述的基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法，其特征是基于演化混沌加扰的量子神经网络的多用户检测的演化过程具体包括：
(1)演化混沌加扰的量子神经网络初始化，通过参数设置把要解决的最优多用户检测问题映射到Hopfield神经网络，进一步将Hopfield神经网络映射到混沌量子神经网络，演化混沌加扰的量子神经网络和混沌量子神经网络的能量函数相同；把量子个体当前的二进制测量态作为演化混沌加扰的量子神经网络的初始二进制输入；
(2)演化混沌加扰的量子神经网络依次选取量子神经元和其对应的量子偏置以进行异步更新，初始时，令t＝0；
(3)更新演化混沌加扰的量子神经网络确定量子旋转角，第k个量子神经元在第(t+1)次迭代的旋转角为其中k＝1,2,...,K，hkt＝(gd-0.5)Ca/[K(t-1)+k],gd＝gK(t-1)+k为根据Logist映射生成的混沌变量，gd＝4gd-1(1-gd-1)，混沌方程的初值是满足约束为g1∈(0,1),g1≠0.5,0.25,0.75的均匀随机数，Ca为正常数，超过区间需要钳值在区间[-π/2,π/2]的边界值，然后按公式求出第k个量子神经元的量子输入；
(4)按公式其中k＝1,2,...,K，sign2[·]代表二值判决函数，对与0比较进行判决得到量子神经元的二进制输出值
(5)判断演化混沌加扰的量子神经网络是否达到稳定状态，若否，令t＝t+1，转至步骤(3)；若是，则停止演化混沌加扰的量子神经网络的运行，获得优秀的二进制近似最优解。
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