【摘 要】
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为求解冲击噪声环境下鲁棒多用户检测的最优解，基于人工蜂群理论和量子计算，提出一种新的量子蜂群优化算法。该算法使用2种量子觅食行为完成整个量子蜂群的协同合作，快速找到最
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为求解冲击噪声环境下鲁棒多用户检测的最优解，基于人工蜂群理论和量子计算，提出一种新的量子蜂群优化算法。该算法使用2种量子觅食行为完成整个量子蜂群的协同合作，快速找到最优的蜜源位置。在冲击噪声环境下，基于简单量子蜂群算法设计量子蜂群鲁棒多用户检测器，并与基于遗传算法、量子遗传算法和粒子群算法的多用户检测器进行比较。仿真结果表明，该算法能够较好地找到最优解，且误码率较低。
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