基于强跟踪滤波器的盲自适应多用户检测

盲自适应多用户检测是码分多址(CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术.为克服传统的基于最小化输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的这一缺点,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式,构造了多用户检测系统的状态空间模型,再利用强跟踪滤波器(STF)理论,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法.仿真结果表明,在异步CDMA系统中,与基于LMS算法、RLS算法及Kalman算法的盲自适应多用户检测相比, 方法具有收敛速度快速稳定, 跟踪性能好等优点.因此,基于强跟踪滤波器的盲自适应多用户检测是有效的.     

地球卫星自主天文导航滤波方法性能分析

在系统硬件精度无法改进的条件下,滤波方法是影响地球卫星自主天文导航精度和实时性的最重要因素,本文针对地球卫星天文导航工程应用的需求,研究了目前导航系统中应用最为广泛的扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、Unscented粒子滤波(UPF)3种滤波方法,在滤波周期和噪声分布影响下的导航精度和实时性.半物理仿真结果表明,在相同仿真条件下,Unscented粒子滤波方法具有最高的导航精度,但计算量也最大,EKF方法计算量最小,导航精度最低.本文结果可为地球卫星自主导航系统中滤波方法的选择提供参考和依据.     

一种新颖的CDMA系统下多目标无线定位方法

利用Marginalized粒子滤波算法,处理CDMA(Code Division Multiple Access)系统中多目标无线定位及跟踪问题。在CDMA系统中,由于数据的非线性导致了过大的计算复杂度,并影响到定位的精度。论文主要从CDMA系统中多目标联合检测和建立基于边缘化粒子滤波器的数据融合模型两方面进行研究和分析,解决CDMA中多用户的辨别、定位精度和计算复杂度之间的矛盾。仿真结果证明其方法能够保证多目标定位的精度,并极大地减少计算复杂度。     

基于线性预测的盲多用户检测技术的研究与应用

CDMA系统多用户检测技术(MUD)是第三代移动通信系统的关键技术之一.常规CDMA用户检测方法是使用期望用户的扩频序列对接收信号直接进行相关运算,再经过符号硬判决得到检测符号,这样的处理方式将解扩后的多址干扰成分看作噪声而未加任何处理,导致误码率增加.围绕自适应信号处理及盲多用户检测两方面技术,对CDMA系统的最佳盲多用户检测、次佳盲多用户检测进行研究,提出了一种具有工程实用价值的基于线性预测的盲多用户检测方法.仿真结果表明,在低SNR情况下,其运算复杂度大为降低、BER性能明显优于其他两种盲多用户算法.     

基于克隆粒子群优化算法的多用户检测器

针对经典离散粒子群优化算法收敛性差的缺点,设计了基于新的运动方程的离散粒子群优化算法。为了解决CDMA系统多用户检测这个NP完全问题,基于免疫克隆选择理论和新的粒子群优化算法,提出了克隆粒子群优化算法,其中,由神经元构成的粒子可以进行随机搜索和经验学习。仿真结果表明,在异步和同步CDMA系统上,该检测器的误码率性能都优于传统方法和其他一些多用户检测器,达到最优检测。     

CDMA系统中基于SVM的多用户检测算法

针对多用户检测的特点将支持向量机（SVM）与多用户检测相结合,构成一种多用户检测算法,应用在异步DS—CDMA系统。该算法能用较少的训练样本获得更佳的分类器,因此它的推广能力较好．且对训练要求的样本数也大大下降。仿真结果表明：该算法的误码性能优于传统匹配滤波检测器以及MMSE多用户检测器。     

基于改进卡尔曼滤波算法的盲多用户检测器

基于盲检测器的新典范表示形式,提出了一种多径信道下CDMA系统的盲多用户检测器。该检测器使用了一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,它在进行状态滤波的同时,在线估计时变的未知噪声统计特性,提高了算法的滤波精度,确保了算法收敛于期望用户。仿真表明,对比原有的随机梯度（LMS）算法,该算法的收敛、跟踪性能更好,且误码率减小了18.7%。     

QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法

码分多址（Code-Division Multiple-Access,CDMA）系统中,采用盲多用户检测算法抑制多址干扰（Multiple Access Interference,MAI）和“远-近”效应（Near-Far effect）的影响,是CDMA技术研究热点之一。为避免基于卡尔曼（Kalman）滤波的多用户检测算法中,协方差矩阵失去非负定性而面临的数值稳定性问题,提出利用QR分解方法重新构造系统模型协方差阵,建立一种收敛速度更快、数值鲁棒性更好的卡尔曼盲自适应多用户检测算法。仿真结果表明,该算法具有较好的抗多址干扰和抗“远-近”效应能力。     

无循环前缀的MC-CDMA系统中新的盲检测技术

无循环前缀的MC-CDMA系统可以提高系统的频带利用率,但同时会产生码间串扰(ISI),影响系统性能,文章将无循环前缀的MC-CDMA系统等效为一个具有码间串扰的高速DS/CDMA系统,提出了一种基于预滤波最小二乘恒模算法(PF-LSCMA)的盲多用户检测技术。仿真结果表明,在相同的环境下本文的算法比MC-CDMA常用的LMMSE多用户检测技术具有更低的误码率。     

基于自适应渐消无迹粒子滤波的UnscentedFastSLAM算法

针对机器人导航无迹快速同步定位与地图构建（Unscented FastSLAM）算法由于重采样造成样本粒子退化,进而导致估计精度下降的问题,提出一种基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法。该算法将无迹粒子滤波与渐消滤波相融合产生自适应建议分布函数,同时将粒子根据权值进行优化组合,仅对组合后的部分不稳定的粒子进行系统重采样。通过这两方面使系统具有高度自适应性的同时保证粒子的多样性,缓解粒子的退化现象。仿真实验表明,提出算法与Unscented FastSLAM算法相比,可以用较少的粒子实现更高的SLAM的估计精度,很大程度上降低了SLAM算法的复杂度。     

基于盲波束形成的CDMA信号伪码估计

为解决低信噪比(SNR)条件下CDMA信号伪码盲估计问题,提出结合盲波束形成和奇异值分解的盲估计方法。在信号波达方向和信道同步信息未知的情况下,估计各用户的扩频序列,完成多用户检测,并给出高斯噪声下盲多用户检测的完整数学表达式。理论分析和仿真结果表明,该方法通过天线阵列的分集和扩频增益能在低SNR下完成伪码估计,且其多用户检测性能相对传统单天线检测算法有较大提高。     

面向物联网环境的高效通信接收机设计

物联网（IoT）通信系统具有活跃用户数低、数据帧短等特性,而信道估计和多用户识别所需的导频和用户识别码会显著降低IoT系统的通信效率和响应速度。针对上述问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的盲信道估计和多用户检测算法。首先,利用码分多址（CDMA）系统中的扩频矩阵对每个用户所占用载波进行分配,并采用差分编码解决盲估计所引发的星座点旋转问题;其次,根据用户所分配载波具有的稀疏性,引入伯努利-高斯（B-G）分布作为先验分布,利用变量间的隐马尔可夫特性进行因式分解和建模,由用户数据的稀疏特征进行多用户识别;最后,应用消息传递算法对上述模型进行推导,解决NOMA引起的多用户干扰,得到面向IoT环境的联合信道估计和检测接收算法。仿真结果表明,相对于块稀疏单测量向量（BS-SMV）算法和块稀疏自适应子空间求解（BSASP）算法,所提算法能够在不提高复杂度的条件下获得约1 dB的性能增益。     

基于拟牛顿法的常模盲多用户检测算法

分析了传统常模算法及其改进算法的缺点,将线性约束和拟牛顿法应用于常模算法,提出了线性约束拟牛顿常模盲多用户检测算法,称之为LC-QNCMA。在DS-CDMA系统中,对本文算法与传统的线性约束常模算法(LC-CMA)及最小二乘常模算法(LSCMA)进行了仿真比较。结果表明,与LC-CMA相比,LC-QNCMA的信干比性能和误码性能方面有较大改善;与LSCMA算法相比,LC-QNC-MA算法复杂度有明显降低。本文算法在两种算法的优缺点中取得了较好的折中。     

基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

对强多址干扰情况下码分多址系统的盲多用户检测算法进行研究,针对多径信道的码分多址系统,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法。该算法可在进行状态滤波的同时对未知噪声的统计特性进行在线估计,确保算法收敛于期望用户,提高检测器在动态环境下的跟踪性能。仿真结果表明,与最小均方算法及递推最小二乘算法相比,该算法具有更好的收敛性和动态性能。     

多用户CDMA系统中Turbo-BLAST迭代检测算法

将V-BLAST结构和CDMA技术相结合,构造了多用户CDMA系统模型,提出了一种联合多用户检测和Turbo迭代思想的多用户检测算法.该方案首先利用解相关算法对接收信号进行空时多用户检测.以去除用户间干扰.然后再对期望用户的接收信号进行软干扰抵消迭代检测,以去除天线间干扰.解相关后数据检测仅和单个用户的天线数目有关,算法复杂度较低.仿真结果表明,构造的空时多用户模型可使各用户检测相对独立,有利于已有单用户Turbo-BLAST方案的应用.     

Adaptive multiuser receiver with joint channel and time delay estimation of CDMA signals based on the square-root unscented filter

The paper discusses an adaptive multiuser receiver for CDMA systems in which the scaled unscented filter (SUF) and the square root unscented filter (SURF) are used for joint estimation and tracking of the code delays and multipath coefficients of the received CDMA signals. The proposed channel estimators are more near-far resistant than the conventional extended Kalman filter (EKF) and present lower complexity than the conventional particle filter (PF) based methods. To present meaningful performance measures, the modified Cramer–Rao lower bound (CRLB) and computational complexity metrics are derived for the proposed and existing channel estimators. Computer simulation results demonstrate the superior performance of the proposed channel estimators. The proposed estimators are also shown to exhibit lower complexity relative to the PF.     

基于卡尔曼滤波的非盲多用户检测算法

该文首先总结了DS-CDMA系统的异步高斯信道模型和多径衰落信道模型,接着重点讨论了用状态空间方程表述多径衰落信道模型的方法。在此基础上给出了基于Kalman滤波的非盲多用户检测算法,求出每个用户每条路径上的状态估计。然后针对期望用户,对一个符号内的状态估计求平均值,接着进行多径合并再判决。文章最后对两种信道模型进行算法仿真,分析其收敛性和抗“远-近”效应的性能。结果表明该文给出的算法收敛速度快,并且能有效地抑制“远-近”效应。     

Blind information-theoretic multiuser detection algorithms for DS-CDMA and WCDMA downlink systems

Code division multiple access (CDMA) is based on the spread-spectrum technology and is a dominant air interface for 2.5G, 3G, and future wireless networks. For the CDMA downlink, the transmitted CDMA signals from the base station (BS) propagate through a noisy multipath fading communication channel before arriving at the receiver of the user equipment/mobile station (UE/MS). Classical CDMA single-user detection (SUD) algorithms implemented in the UE/MS receiver do not provide the required performance for modern high data-rate applications. In contrast, multi-user detection (MUD) approaches require a lot of a priori information not available to the UE/MS. In this paper, three promising adaptive Riemannian contra-variant (or natural) gradient based user detection approaches, capable of handling the highly dynamic wireless environments, are proposed. The first approach, blind multiuser detection (BMUD), is the process of simultaneously estimating multiple symbol sequences associated with all the users in the downlink of a CDMA communication system using only the received wireless data and without any knowledge of the user spreading codes. This approach is applicable to CDMA systems with relatively short spreading codes but becomes impractical for systems using long spreading codes. We also propose two other adaptive approaches, namely, RAKE-blind source recovery (RAKE-BSR) and RAKE-principal component analysis (RAKE-PCA) that fuse an adaptive stage into a standard RAKE receiver. This adaptation results in robust user detection algorithms with performance exceeding the linear minimum mean squared error (LMMSE) detectors for both Direct Sequence CDMA (DS-CDMA) and wide-band CDMA (WCDMA) systems under conditions of congestion, imprecise channel estimation and unmodeled multiple access interference (MAI).     

面向天基物联的异步免授权SCMA多用户检测方案

天基物联网（Space-Based Internet of things）为全球用户提供了广覆盖、全天候、大容量等物联网服务[1],是未来6G物联网的重要部分。 然而当前天基物联网下的稀疏码多址接入技术(Sparse Code Multiple Access, SCMA)[2]的多用户检测算法面临诸多问题,也存在一些技术挑战。 例如各个用户距离基站及卫星距离较远而产生的时间延迟,异步多用户检测算法的计算复杂度较大且收敛性能较差等等;为了解决以上天基物联场景下多用户检测出现的问题,文中对SCMA多用户检测算法进行了研究;首先设计了免授权[3]信息传输框架,并利用盲检测识别出发送端活跃用户的用户数据;然后采用异步置信传播检测算法（Belief Propagation Message Passing Algorithm, BP-MPA）,在存在时间延迟的情况下进行多用户检测;最后利用优化后的压缩感知领域中的自适应子空间追踪算法（Adapted-Subspace Pursuit, A-SP）对多用户检测算法进行优化,通过仿真对天基物联场景的多用户检测算法在工程上的应用进行可行性验证;仿真结果表明在天基物联免授权场景下,所提出的算法能有效提升上行异步SCMA系统的多用户检测算法的误符号率,并且相对于串行BP-MPA算法,大幅提高了算法的收敛速度。