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.     

基于相关检测的低复杂度窄带物理下行控制信道盲检测算法

在窄带物联网系统（NB-IoT）中,物联网（IoT）终端应当快速获取下行控制信息（DCI）,以便正确接收数据信道的资源分配和调度信息。为此,针对窄带物理下行控制信道（NPDCCH）搜索空间大小大于等于32时,提出一种利用相关检测的低复杂度的NPDCCH盲检测算法。首先,通过对一个NPDCCH可能最小重复传输单元进行两次相关判决,剔除搜索空间中其他无效的数据,以降低计算复杂度;然后,对判决为有效数据所在的重复周期进行合并译码,以提高盲检性能;最后,对两个相关阈值设定进行了理论与仿真分析。仿真结果表明,相比穷举盲检测算法,所提算法在计算复杂度上至少降低了75%,检测性能提高了增益2.5~3.5 dB,更加利于工程实践。     

一种改进的基于卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

针对卡尔曼滤波盲多用户检测算法在多径信道存在波形失配的情况下性能迅速下降的问题,引入子空同概念对原状态空间模型进行了改进,进而得到了改进的盲多用户检测算法.该算法将检测器模型化为信号子空间的一个向量,采用卡尔曼滤波器自适应地获得系统参数.仿真实验表明,与原算法相比,该算法具有更低的计算复杂度和更快的收敛速度.当发生波形失配使信号受到严重削减时,该算法仍然表现出较好的性能.     

半可逆MIMO信道多值信号盲检测

针对多输入多输出(MIMO)实信道系统,在较弱的半可逆条件下,为实现该系统中实多值信号的高效、快速盲检测,采用直接盲多用户检测,将多值信号转化成二值信号的线性组合,通过矩阵变换的方法把多值信号盲检测问题转化为一个带约束的二次规划问题,通过对转化后的优化问题的处理实现信号的盲检测,并以4PAM信号为例进行了仿真。仿真结果表明,与经典的子空间算法相比,该算法表现出了良好的性能和更广泛的应用范围。     

基于宽带非合作的突发信号存在性检测算法

随着宽频带接收机的广泛应用,在宽带中非合作突发信号的盲检测越来越重要。面对低时间占空比的突发信号难以检测和高时间占空比突发信号与连续信号区分的问题,通过构建两种宽带统计谱来解决该问题:最大谱和最大差分谱。最大谱通过取瞬时频谱的最大值,保留连续信号和突发信号的功率谱信息;最大差分谱则保留前后瞬时频谱差值的最大值,能够有效地提取突发信息并且抑制连续信号。利用最大谱检测信号,利用最大差分谱辨别突发信号,实现了连续信号和不同时间占空比突发信号的宽带盲检测。最后对算法性能进行了测试,结果表明该算法能够对各种时间占空比的突发信号进行检测。     

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.     

Lagrange优化前馈神经网络盲多用户检测算法

提出了一种前馈神经网络盲多用户检测算法.该算法利用恒模准则构造了一个代价函数,给出了该算法的约束条件.利用增广Lagrange函数方法对带约束的代价函数进行优化求解,获得前馈神经网络网络权值和参数的迭代公式,从而实现了盲多用户检测.利用计算机对增广Lagrange函数优化的前馈神经网络盲多用户检测算法进行仿真.仿真结果表明,新算法具有较好的误码率及收敛特性等性能.     

驾驶人员酒驾自动检测挖掘方法研究与仿真

研究酒驾准确检测问题.车辆中驾驶员的同行人员喝酒,将造成酒精散发到空气中,导致酒精浓度信号发生扩散,使得检测信号混乱.传统算法是根据酒精浓度信号进行酒驾检测的,一旦同行人员饮酒,造成检测信号混乱的缺陷,将导致酒驾检测准确率降低.因此,提出了一种用物联网配合支持向量机算法的酒驾自动检测方式.建立物联网传感器,提取物联网酒精浓度信号,并对信号进行增强处理,通过支持向量机方法对酒精浓度信号进行分类处理,从而实现不同人员的酒精检测.克服了传统算法的缺陷.实验结果表明,这种算法提高了酒驾检测的准确率.     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

基于小波变换的低信噪比雷达回波快速检测法

根据二进小波变换对信号分解的形式与特性,给出了信号在小波域中广义子波能量的定义,并利用子波变换的多尺度分解特性构造出广义小波能量积累器。在此基础上设计出一种直接利用广义小波能量积累对低信噪比雷达回波信号进行检测的快速算法。仿真实验结果表明,该检测算法对强白噪声及强声背景下的低信噪比信号检测比较有效,对背景噪声具有较好的自适应性,且该检测算法设计简单,执行速度快,可靠性高。