量子遗传算法优化神经网络及其在MIMO系统信号检测中的应用研究 第23页
Networks)，并用量子遗传算法优化其网络结构。将量子计算、神经网络与遗传算法的优点更深层次地结合，设计出的混合优化算法定能比本文提出的优化方案更具吸引力。
3、对文中对所提的检测模型，验证不同算法的检测性能时只是通过计算机实验来比较，算法控制参数的选择常常是通过经验取得的。这些方法的实施过程中都带有很大的不确定性，如何通过统计理论来分析这些算法的复杂度和性能是非常有意义的工作。
4、本文的研究只是基于较理想的情况，为了将所研究的检测技术真正应用到实际的无线移动通信系统中还需考虑实际更为复杂的情况，例如可以将信号检测与信道估计相结合。这是因为，我们在研究信号检测时通常假定接收端己经完全准确地知道了信道特性，而且假定信道在一定时间内保持不变。但是事实却并非如此，如果信道估计存在误差，那么必然导致信号检测的不准确。所以，联合考虑信号检测和信道估计问题是很有前景的研究方向。
总之，要能够设计出高性能、低复杂度的信号检测算法，并将其应用到实际的无线通信系统中，真正改善通信系统的性能、提高通信质量，还需做大量的研究工作。但我们相信，在不远的将来，将量子计算与其他智能算法相结合的优化算法必将在实际通信系统中得到广泛的应用。
致 谢
时光如梭，三年的硕士研究生生活马上就要结束，同时也是学生时代的结束。三年的学习和研究生活告诉我学海无涯当自勉，让我更了解到自己的不足与欠缺。这期间我学到的不仅是理论知识，更有学术研究的方法和对待困难的态度，这些都为我今后的工作打下了良好的基础。在这期间我结识了很多老师和同学，也从他们身上多多受益，在此要向所有关心和帮助过我的老师和同学表示最诚挚的谢意。
首先要衷心感谢我敬爱的导师李教授这近三年时间对我的悉心教诲，感谢李老师在生活上给予的关心、学业上给予的指导。李老师严谨的治学态度，不仅对我在硕士研究生期间进行的研究工作和学习生活给予很大的帮助和启迪，还将对我以后的工作和学习产生深远的影响，使我受益终身。她对科学研究的热情以及积极进取的人生态度都深深感染着我，使我在面对困难时，能够不畏挫折继续前进。在这里，我向我的导师表示衷心的感谢和深深的敬意！
感谢郑老师、赵老师给予我专业上的指导。感谢所有的授课老师！
感谢等同学在我的学习、研究中提供的帮助。
特别地，要感谢我的父母和我的女友，感谢他们在生活和学习中给予我的最大支持！
感谢所有关心我的老师、同学和朋友，他们的爱心、关怀和支持给予我前进的信心和力量。
最后，感谢在百忙之中抽出宝贵时间对本论文进行评审的各位专家、学者。
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