[发明专利]量子神经网络用于多用户检测的方法

摘要

量子神经网络多用户检测的方法涉及在经典计算机上仿真实现该方法，该方法将量子神经网络构成多用户检测器，网络核心采用反馈型量子神经元简化多用户检测器的结构，网络演化利用量子并行计算特性进行快速寻优，降低多用户检测器的复杂度；具体为：设计一个反馈型量子神经元、一种用量子寄存器表示多用户接收机接收信号的方法、一个量子神经网络多用户检测器、一个并行演化算子F₁；将并行演化算子F₁作用于量子神经网络多用户检测器的输出量子态，对其进行更新演化；重复上一步骤直至更新后的输出量子态与更新前无变化；设计一个随机演化算子F₂替代并行演化算子F₁；重复上一步骤直至更新后的输出量子态与更新前无变化。

主权项

1.一种量子神经网络用于多用户检测的实现方法，其特征在于该方法将量子神经网络构成多用户检测器，网络核心采用反馈型量子神经元简化多用户检测器的结构，网络演化利用量子并行计算特性进行快速寻优，降低多用户检测器的复杂度；具体实现方法为：1.)设计一个反馈型量子神经元：其输入输出均为n位量子比特，即n位量子寄存器，输出同时作为反馈型量子神经元的反馈输入，反馈型量子神经元的阈值也是n位量子比特，反馈型量子神经元的连接权是一个K×K的矩阵，反馈型量子神经元的演化算子是一个作用在n位量子寄存器上的算子，控制反馈型量子神经元状态的演化；2.)设计一种用量子寄存器表示多用户接收机接收信号的方法：制备一n位量子比特的量子寄存器，用|y>表示，选择量子寄存器位数$n={\log }_2^K,$ K为多用户接收机的用户数，令|y>＝y，y为多用户接收机的接收信号信息比特矢量；3.)设计一个量子神经网络多用户检测器：其核心为反馈型量子神经元，将量子寄存器|y>作为该多用户检测器的输入，|b>为其输出；4.)设计一个并行演化算子${\hat{F}}_1=\mathrm{diag}(\mathrm{sign}(·),\mathrm{sign}(·),L,\mathrm{sign}(·)),$ 其中sign(·)为符号函数；5.)将并行演化算子作用于量子神经网络多用户检测器的输出量子态，对其进行更新演化；6.)重复步骤5)，直至更新后的输出量子态与更新前无变化，即网络状态稳定，此时的输出量子态所对应的发送信息序列即为量子神经网络多用户检测器的检测结果；7.)设计一个随机演化算子替代并行演化算子${\hat{F}}_2=\mathrm{diag}[f(·),f(·)...f(·)],$ 式中函数f(·)的定义为f(x)＝sign(u-|x|2)，其中sign(·)为符号函数，u为一属于[0，1]的随机数，|x|是量子神经网络输出量子比特的概率幅；8.)将随机演化算子作用于量子神经网络多用户检测器的输出量子态，对其进行更新演化；9.)重复步骤8)，直至更新后的输出量子态与更新前无变化，即网络状态稳定，此时的输出量子态所对应的发送信息序列即为量子神经网络多用户检测器的最优解。