投影近似子空间跟踪算法及其在盲线性多用户检测中的应用

本文针对CDMA系统中的多用户检测,探讨信号子空间作为一种无约束最小化问题的解这一新的解释,在此基础上分析并研究了一种新的跟踪信号子空间的方法PASTd算法。分析表明,通过适当的投影近似,最小化任务简化为众所周知的指数加权最小二乘问题,从而可以运用递归最小二乘(RLS)方法来有效地跟踪信号子空间。该算法的计算复杂度为O(nr)。计算机仿真结果证明了PASTd算法的有效性,从而该算法对于基于子空间的盲线性多用户检测器的实现具有研究和参考意义。     

基于子空间跟踪的盲MMSE多用户检测算法

在深入研究子空间方法盲多用户检测器子空间跟踪算法的基础上,针对OPAST算法中矩阵Z(i)的迭代运算过程导致子空间跟踪算法发散的问题,提出一种改进算法--newOPAST算法,并应用于盲MMSE多用户检测器中.仿真结果表明,该算法具有稳定的全局收敛性,并保持了较低的算法复杂度,而其输出信噪比和误码率性能接近高算法复杂度的经典算法.     

一种改进的子空间盲多用户检测法

本文在常规子空间盲多用户检测方法的基础上进行改进,提出一种改进的子空间盲多用户检测方法.既考虑小区内用户的干扰,也考虑来自小区外用户的干扰,将接收信号空间可以分解成三个子空间,通过对子空间模型的修改和子空间跟踪算法的改进,解决快速矩阵分解的问题,降低接收机的复杂度,在收敛速度、稳定性方面也有所提高.     

基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法

考虑实际的MC-CDMA上行链路,深入研究了基于RLS算法实现的MOE(RLS-MOE)盲自适应多用户检测,提出了MC-CDMA系统下一种基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法.在MOE盲多用户检测的基础上,利用小区内用户的已知扩频码设计了一种MOE半盲多用户检测器.将子空间方法和RLS算法相结合提出一种基于子空间约束的RLS 算法,使用该算法自适应得到MOE的权向量.本文算法利用所有已知用户的扩频码抑制了小区内用户的干扰,子空间约束的RLS 算法降低了噪声的影响,从而改善了系统的性能.修正的PASTd算法实现了信号的自适应跟踪,大大降低了计算量.仿真实验表明,本文算法的输出信干噪比和误码率性能优于RLS-MOE盲多用户检测,更接近于最优值.     

基于子空间的盲多用户检测

分析和研究了一种基于信号子空间估计的盲多用户检测方案,分析了两种线性多用户检测器(解相关检测器和线性MMSE检测器)在信号子空间参数下的闭式解及其抗远近效应能力。文章最后给出了仿真结果。     

色散CDMA信道中基于子空间的盲多用户检测

用多输入多输出(MTMO)信号模型描绘色散CDMA(码分多址)系统,而后用盲MTMO信道检测和均衡理论,同时结合所需用户的特征波形,应用子空间的方法来判定每个用户的色散CDMA信道脉冲响应。基于所识别的信号子空间参数和信道响应,构成具有抑制码间干扰(ISI)和多址干扰(MAI)能力的两种线性检测器(最小均方误差检测器和迫零检测器),且没有额外的计算代价。     

MIMO系统中基于干扰子空间投影的盲空时多用户检测算法

该文针对多天线码分多址系统,提出了一种盲空时多用户检测算法。该算法结合空域、时域二维信息,利用Alamouti空时分组码与MIMO信道的结构特征,通过跟踪干扰子空间对多天线信道进行估计。在此基础上,通过将接收信号投影到干扰子空间的正交补空间上,实现了抑制多址干扰的空时多用户检测。该算法不仅能够自适应地跟踪信道的变化,且具有较低的算法复杂度。仿真结果表明该算法能够有效地抑制多天线码分多址系统中的多址干扰,改善系统的性能。     

一种基于子空间的盲多用户检测算法分析

多用户检测技术是扩频通信中解决多址干扰问题的一种重要技术。介绍了基于子空间盲多用户检测的原理。通过空间分解得到信号子空间,利用信号子空间的特征值和特征向量得到解相关多用户检测器,分析了其性能,并通过仿真证明其在有效性、抗远近效应等方面都较理想,是一种很有前途的多用户检测方法。     

基于子空间盲多用户检测算法的设计和仿真

随着数字移动通信技术的飞速发展,以码分多址(CDMA)为核心的第三代移动通信(3G)技术已经走入人们的日常生活。CDMA系统具有容量大、软容量、抗多径衰落强等优点,但多址干扰(MAI)的存在却严重的影响了系统的性能和容量,因此如何消除和抑制这种干扰就成了CDMA技术研究的热门话题之一,第三代移动通信系统已经将多用户检测技术(MUD)作为克服多址干扰的有效方法之一。文中主要研究了直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中的盲多用户检测算法,深入的研究了基于卡尔曼滤波的盲多用户检测算法,通过在卡尔曼滤波算法上引入子空间提高了原有卡尔曼滤波算法的效率。     

基于子空间跟踪算法的盲多用户检测技术研究

本文提出一种基于压缩投影逼近子空间跟踪(PASTd)算法与Kalman滤波算法相结合的盲自适应多用户检测算法.基于本算法,仅使用期望用户的特征波形和定时信息,多用户检测器可以盲获得.仿真实验表明,在多径非频率选择性衰落信道和用户数目变化的动态环境中,本文提出的盲多用户检测算法虽然在计算量上较LMS算法略为提高,但其收敛性能却优于后者,与RLS算法和Kalman滤波算法相比,本文提出的算法具有更低的计算复杂度和更优的收敛性能.     

基于鲁棒卡尔曼滤波的盲自适应多用户检测算法

提出一种新的基于虚拟噪声补偿技术的鲁棒卡尔曼滤波估计异步CDMA系统多用户接收器的最优判决向量的方法,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自适应多用户检测算法。仿真实验表明, 该文提出的方法具有很强的抗多址干扰能力和较高的数值鲁棒性。     

基于粒子滤波算法的DS-CDMA多用户检测

粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计的蒙特卡罗方法,尤其适用于处理非线性、非高斯系统的状态估计问题。该算法应用于DS-CDMA系统的多用户检测中,检测器能在检测性能和计算复杂度之间取得很好的平衡。基于粒子滤波算法的多用户检测器在性能上逼近于最优多用户检测器,而计算复杂度远低于最优多用户检测器,与次优多用户检测器相当。利用白化匹配滤波器的输出可以建立同步DS-CDMA系统的状态空间方程,使得粒子滤波算法应用于多用户检测中。仿真实例证明了基于粒子滤波算法的多用户检测器在等功率和远近效应的情况下的性能优势。     

一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法

针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。     

基于U-D分解滤波的高性能盲自适应多用户检测算法

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自适应多用户检测算法。仿真实验表明，本文提出的方法具有很强的抗多址干扰能力和较高的数值鲁棒性。     

基于逻辑切换的改进强跟踪卡尔曼滤波器

针对线性随机系统提出了一种改进强跟踪卡尔曼滤波器(MSTKF).通过改变强跟踪滤波器的多重时变渐消因子,MSTKF在卡尔曼滤波和强跟踪滤波两种工作状态之间切换.当卡尔曼滤波不能有效跟踪突变状态时,MSTKF切换为可变弱化因子的强跟踪滤波.数值仿真实例显示了本方法的有效性.     

基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器

针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采用协方差矩阵的平方根代替协方差矩阵本身,以保证数值计算的稳定性;另一方面,基于强跟踪滤波的思想,在递推过程中引入时变渐消因子,实时调节增益矩阵,以增强目标运动发生突变时的跟踪能力。仿真结果表明,STF-SRUKF算法对于突发机动的目标运动模型具有良好的跟踪效果,而且具有较好的稳定性。     

三状态样条Kalman滤波与目标机动检测

基于样条方法和Kalman滤波理论，给出了一种新的三状态样条Kalman滤波方法及对目标进行机动检测的方法。该滤波方法用样条函数建立目标运动模型，应用Kalman滤波进行状态估计；该机动检测方法通过检测滤波新息来对目标机动发生或消除进行判断。由于考虑了加速度的实时估计，该滤波方法尤其适用于对弹道式目标的机动跟踪。仿真计算与实测数据计算表明：该滤波具有较高的精度；该机动检测方法具有较高的检测效率。     

基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法

目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。