TDD-CDMA系统前向链路的邻小区干扰消除研究

在邻小区干扰研究的基础上,提出了一种时分双工 码分多址系统消除干扰的方法——串行干扰消除（SIC） 联合检测（JD）方法,用于前向链路的邻小区强干扰和小区内多址干扰的消除. 首先确定邻小区强干扰用户的基本训练序列码,估计其信道特性,并确定其采用的信道化码和扰码;然后采用串行干扰消除对邻小区强干扰进行消除,对小区内多址干扰、码间干扰和剩余的邻小区干扰采用联合检测方法进行消除. 仿真结果表明,此方法能有效消除前向链路的邻小区干扰.     

减少DS—CDMA系统中多址干扰的一种新方法

本文提出了利用小波消噪来减少DS—CDMA系统中多址干扰影响的新方法。在DS—CDMA系统中，相关解扩后的信号含有三个组成部分：有用信息、多址干扰和高斯白噪声。研究表明，多址干扰可以进行高斯近似，因此，匹配滤波器输出信号就可以近似看成有用信息和高斯干扰的合成，消除或减弱多址干扰和信道噪声影响，也就相当于信号的消噪。小波消噪是一种非常有效的消噪方法，我们对相关解扩后的信号进行小波多尺度分解，然后对各层分解系数进行阈值处理，就可以消除多址干扰及噪声。计算机仿真结果表明，此方法可以消除绝大部分多址干扰的影响。     

CDMA通信系统多址干扰的仿真研究

为了研究cDMA通信系统的多址干扰，本文利用Matlab提供的可视化仿真工具Sireunnk建立了CDMA通信系统仿真模型，详细讲述各模块的设计及参数设置，并对仿真结果进行分析。结果表明，多址干扰是CDMA系统的固有干扰，当同时通信的用户数增多时，多址干扰电平增大，导致系统的误码率也增大。因此，多址干扰是CDMA通信系统本身存在的自我干扰，它限制了蜂窝系统的通信容量。     

双用户情况并行干扰对消算法收敛性分析

在直序扩频码分多址（DS－CDMA）系统中,多址干扰（MAI）极大地制约系统容量及性能,为了消除多址干扰,已提出了许多的多用户检测算法,对极有应用潜力的算法－－并行干扰对消在AWGN信道下的收敛性进行了分析。通过理论分析,得到了一些有益的结论,在同步两用户情况下,该算法收敛速度受制于对消系数及码间的相关性,在硬判决条件下,还与用户的信噪比有关,多用户的情况由于理论分析极其困难而没有进行,所得结果对于该算法的应用有一定的启示。     

窄带干扰抑制的子带门限法

码分多址通信系统中主要存在3种干扰,即码间干扰,多址干扰和窄带干扰. 研究了用子带滤波器组消除直接序列扩频通信系统中的窄带干扰问题,提出了用子带门限法抑制窄带干扰的方法,给出了门限的估计算法. 对所提出的方法进行了仿真,并与基于滤波器组切除器的方法进行对比. 结果表明,该方法消除干扰效果不比已有的方法差,而且具有处理时间短的特点.     

一种基于周期互补序列的CDMA系统模型

为了解决CDMA通信系统对于同信道干扰过于敏感的问题,提出了一种采用周期互补序列行为扩频码进行信号传输和接收的CDMA系统模型;在此基础上引入了虚拟码片的概念,并试图采用在原来扩频码中适当加入虚拟码片以构成扩展帧序列;再在接收端利用屏蔽回路滤除虚拟码片的方法来提高系统抗噪性能,通过大量原系统仿真发现采用该方案能有效地抑制多径干扰并极大地减小小区内不同用户间的干扰影响。     

自适应阵列抗CDMA多址干扰的研究

研究了CDMA系统中自适应阵列天线结合相关检测抗干扰技术,并在理论和模拟上对改进前后的抗多址干扰的性能进行了分析对比,验证了当有用信号方向与其他用户的多址干扰方向不同时,新的方法的性能大大优于传统相关检测方法。     

双曲线跳频序列在异步CDMA中的应用

在分析异步CDMA系统中码间干扰问题的基础上，指出了仅从直接扩频序列着手很难减小多址干扰，提出了DS/FH混合方式的解决方案，其主要思想是合理设计双曲线跳频序列以减小直接扩频序列码间的击中率，从而减小码间干扰。     

DS/CDMA通信系统中干扰消除法

在DS/CDMA通信系统中 ,多个用户共用一个频带的多用户信号会产生多址干扰 ,本文详细介绍一类多用户检测算法 ,即干扰消除检测器及其检测性能     

基于修正互补序列CDMA系统的抗干扰性能分析

CDMA是一种基于扩频通信的调制与多址接入技术，在移动通信、个人通信以及宽带无线接入领域都得到了广泛的应用，然而，CDMA通信系统本身存在着多径干扰，多址干扰及由于上行线路行输而产生的非同步干扰等缺点，这将大大限制CDMA系统中的用户容量，为此，在正交噪声检测（OND）和互补序列理论的基础上，提出了一种新的扩频序列－修正互补序我，并将其应用于CDMA通信系统，试图利用修正互补序列的特性从匹配滤波器的相干输出中消除多径和多址干扰的影响。     

应用于色散CDMA信道中的三级PIC多用户检测算法

分析了应用于色散码分多址(CDMA)信道中的三级并行干扰对消(PIC)多用户检测算法.通过建立色散CDMA信道的信号模型,研究了时间离散的CDMA信道的多输入多输出(MI-MO)模型,并在此基础上提出了采用非线性检测中的三级PIC算法.经过理论分析和仿真实验,表明该算法应用于色散CDMA通信系统的抗多址干扰效应有较好性能.     

一种LC_CDMA信道估计方法

在 L C_ CDMA通信系统中 ,由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码 ,使得信道估计非常困难 ,而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用 L C_ CDMA的输出进行信道估计 ,建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的 FIR滤波器模型 ,用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间 ,提取噪声分量的信道估计算法 ,并结合信道估计 ,利用噪声子空间与信号子空间正交的特性 ,求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器 ,并仿真分析算法的性能。     

CDMA系统中改进的功率控制算法研究

提出了一种CDMA系统中改进的自适应功率控制算法．新算法基于信噪比测量，采用卡尔曼滤波器估计信道衰落，采用记忆单元记录功率控制调整指令历史，并综合利用两方面的信息来决定下一次的功率调整步长。该算法在一定程度上可以有效克服信道中深度衰落和快衰落带来的影响，并改善CDMA系统的性能．     

Turbo码译码算法在频率选择性信道中的修正

分析了宽带DS／CDMA系统在多径瑞利信道中的性能,针对多径频率选择性信道对Turbo码译码提出了修正算法——由Rake接收输出经最大比例合并等处理后的信号,除以信道幅度参数α^m_i的平方之和,以高斯分布计算Turbo码译码的γ函数,并进行Turbo码译码.系统仿真显示,该修正算法极大地提高了系统的误码性能.     

基于U-D分解滤波的盲空时多用户检测算法

多用户检测作为CDMA系统的抗多址干扰环节,在16bit或32bit专用微处理器或DSP上实现,采用卡尔曼滤波算法的最佳多用户检测算法必然面临数值计算稳定性的问题．文中提出利用U-D分解渐消记忆滤波算法估计CDMA系统多用户接收器的最优判决向量,构造出一种收敛速度快、跟踪性能好、数值稳定性好的高性能盲空时多用户检测算法．仿真实验表明,该方法具有很强的抗多址干扰能力和较高的数值鲁棒性．     

基于最佳小波包基的多载波CDMA

得出了如下结论: 接收信号中的噪声分量的平均功率与选用的小波包基无关; 接收信号中的有用信号分量与符号间干扰分量之和与选用的小波包基无关, 但是有用信号分量与符号间干扰分量却分别与选用的小波包基有关. 找到了一种快速搜索最佳小波包基的方案, 可以使有用信号分量与符号间干扰分量的比值(SIR)最大,并通过仿真验证了以上所得结论的正确性.     

基于克隆遗传量子算法的多用户检测

基于免疫克隆选择理论和遗传量子算法,提出了一种解决CDMA系统多用户检测问题的克隆遗传量子算法.通过使用克隆选择算子和遗传量子算法的理论,新算法能执行随机搜索和经验学习.所提的算法把随机神经网络嵌入到克隆遗传量子算法的每一代中.通过结合随机神经网络到CGQA中,可以加快CGQA的收敛速度、减少计算复杂度.另外,CGQA所提供的好的初值可以改善SHNN的性能,嵌入的SHNN还提高了CGQA的性能.在讨论了使用新算法设计多用户检测器的性能特点后,在CDMA系统进行了计算机仿真并和一些多用户检测器进行了比较.仿真结果证明了文中所提多用户检测器的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于一些应用以前算法的多用户检测器.     

数字图像多重水印及容量分析

利用CDMA系统多址复用的特点,提出了一种基于CDMA的多重水印算法,在小波变换域中同时嵌入多个水印。对多个原始水印进行卷积编码和交织编码后,采用Gold码组进行正交扩频,经CDMA编码的水印信息被叠加嵌入在除HH1以外的其他小波子带中。水印嵌入的幅值根据Watson小波域视觉感知模型确定。嵌入位置取决于一个PN序列随机发生器,检测时不需要原始图像。在此基础上对多重水印容量进行了分析,结果表明当嵌入两个水印时,其容量大于任何一个单一水印的容量,但小于两个单一水印容量之和。     

一种反向链路功率控制算法的探讨

讨论了大区制码分多址（ＣＤＭＡ）移动通信中反向功率控制的原理,提出了采用开环控制与闭环控制相结合的控制方法．详细地讨论了开环控制、闭环控制算法及反向功率控制的仿真．最后对仿真中有关参数的选取进行了分析．该文对于大区制ＣＤＭＡ移动通信系统的设计具有参考价值．     

CDMA系统基于无参似然率准则的盲多用户检测

提出了一种应用于DS—CDMA通信系统中的干扰抑制盲算法，该算法在经典ICA算法中增加了无参似然率（nonparametric likelihood ratio，NLR）准则，使分离出的数据的误码率减小，系统性能明显提高．仿真结果表明这种新算法与另外两种未采用NLR准则的算法相比具有更好的抑制干扰的能力，降低了系统对信噪比的要求．