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。     

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。     

基于改进子空间的盲MMSE多用户检测算法

算法收敛性与计算复杂度之间的矛盾是目前基于子空间的多用户检测技术难以投入实际应用的主要问题。将内部模型法则(IMP)与PAST算法相结合,提出了一种改进的子空间跟踪算法——newPAST-IMP算法,并应用于盲MMSE检测器中。该方法收敛速度快,跟踪性能好且计算复杂度较低。仿真表明,该检测器具有优异的抗多址、多径干扰以及抗远近效应的能力。     

基于盲多用户检测技术的一种改进方法

该文在常规予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。将小区内用户的干扰与小区外用户的干扰全部考虑在内并进行细化,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,降低算法的复杂度,在收敛速度、稳定性方面也有所提高。     

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.     

基于模糊控制的盲多用户检测算法

提出了一种基于模糊控制的变步长盲多用户检测算法,克服了固定步长自适应算法收敛速度慢的缺点,新算法的步长能够动态地跟随误差及误差的变化率的变化而变化,改善了算法的收敛性能。通过计算机仿真,验证了新算法的有效性。     

新的基于仿射投影算法的盲多用户检测器

多径衰落信道下的盲自适应多用户检测算法的运算复杂度通常都比较大,将基于仿射投影算法的盲多用户检测器与RAKE分集技术相结合,提出了一种盲自适应接收算法。该接收算法平衡了收敛速度和计算复杂度之间的矛盾,具有相对较好的收敛性能及较小的运算复杂度。通过模拟实验比较了几种算法的收敛、跟踪及误码性能,结果表明该方法具有明显的整体优势。     

基于改进卡尔曼滤波的水声通信盲自适应多用户检测算法

针对水声通信网络中遇到的多用户检测中目标用户的多址干扰等检测问题,提出了基于改进Kalman算法的盲自适应多用户检测算法,解决了多用户检测中的多址干扰对水声通信信道用户变动时的干扰抑制问题;仿真分析分别针对同步多用户、异步多用户通信过程,对比了传统Kalman算法及改进的Kalman算法的性能差异,通过仿真对比表明,改进后的Kalman检算法不需要训练序列即可以实现同步和异步通信状态下的多水声目标用户的盲自适应检测,改进后的算法目标检测的信干比比传统算法最大可提高6 dB;新算法对于水下多用户检测、区分,准确、稳定的实现基于CDMA协议的快速水声通信具有重要意义。     

改进微遗传算法在多用户检测技术中的研究

微遗传算法是一种基于小种群进化的遗传算法,它的应用较大地降低了运算复杂度。从对微遗传算法种群中个体数目的讨论入手,改进了微遗传算法,并将其与多用户检测技术结合,提出了一种新的基于微遗传算法的改进型多用户检测器,进行了理论依据和仿真性能分析。仿真结果表明：该检测器在性能上接近最佳多用户检测器,计算复杂度较低。     

CDMA系统中多用户检测技术的分析

多用户检测技术是第三代移动通信系统的关键技术,具备良好的抗多址干扰和远近效应性能。从移动通信系统抗干扰的角度出发,分析了CDMA系统中多址干扰(MAI)的产生原因,对多用户检测(MUD)技术的概念系统模型以及常用的MUD算法进行了阐述,并指出其局限性和研究方向。     

一种适合多径信道的盲多用户检测方法

多径衰落信道下的盲自适应多用户检测算法的运算复杂度通常都比较高,文章提出了一种适用于多径衰落信道的基于Lagrange人工神经网络的盲自适应多用户检测算法,仿真试验表明该算法在多径衰落信道下仍具有接近于单径信道的检测性能,且计算复杂度低于目前存在的同类算法。     

惩罚函数优化的前馈神经网络盲多用户检测

提出一种前馈神经网络盲多用户检测算法,利用前馈神经网络替代原有检测器中的滤波器,通过惩罚函数对约束恒模代价函数进行求解,获得前馈神经网络权值和参数的迭代公式,实现了盲多用户检测。Matlab仿真结果表明,该算法改善了系统的误码率性能,加快了算法的收敛速度。     

基于非高斯度量的多用户DS-CDMA系统多干扰消除与用户检测

非同步的直接序列扩频码分复用(DS-CDMA)系统可能同时存在符号间串扰、多址干扰以及外部干扰。将扩频系统普遍存在的外部窄带干扰作为讨论重点,依据函数空间理论,对干扰进行有限维函数空间上的分解,并将基函数作为混合向量,基函数下的坐标作为待恢复源,通过过采样处理,结合DS-CDMA系统多用户检测模型,提出一种基于盲分离的算法。该算法在未知扩频序列以及信道多径的情况下完成盲多用户检测与盲均衡处理,同时实现外部窄带干扰消除,提高系统的干扰容限。仿真结果表明,在不同的信噪比以及信干比条件下,该算法普遍优于带理想均衡器的RAKE接收机,尤其在干扰显著的情况下,能获得更高的增益。     

一种前馈结构的卷积混合盲分离算法

1998年，Torkkola提出了反馈分离结构的信息最大化算法，该算法对应于稳定的IIR滤波器。只能用于最小相位混合。而真实的环境往往包括非最小相位传输系统。本文在分析反馈分离算法的基础上，提出了一种在频域上用前馈结构的信息最大化算法，该算法对应于非因果FIR滤波器。为非最小相位系统的盲分离问题提供了一个解决方案。最后，我们将演示用这种方法分离实际环境下的两个自然信号。     

基于Infomax算法的脑电信号中心电伪迹的消除

介绍了一种基于信息最大化(Infomax)算法的盲源分离(BlindSourceSeparation,简称BSS)方法,并将其应用于脑电信号的预处理中,有效地去除了脑电信号中的心电伪迹。     

分组部分并行软干扰消除的多用户检测

在串行干扰消除结构的基础上,提出一种分组部分并行软干扰消除多用户检测算法.根据用户功率大小进行分组,组内采用并行软干扰消除检测,组间采用串行干扰消除算法,依次检测各组用户,从而降低并行结构的计算复杂度.理论分析和仿真结果表明,该算法能比传统的PIC算法、PPIC算法及MPIC算法等并行干扰消除算法取得更好的误码率性能,...     

一种噪声抑制的线性共轭多用户检测算法

当权向量受到噪声的影响时,最小输出能量（MOE）检测器的性能将显著下降．针对这一问题,设计了一种噪声抑制的线性共轭MOE检测器．将约束最小均方（LMS）算法应用到新的MOE检测器,提出一种基于约束LMS的盲噪声抑制线性共轭MOE多用户检测算法．该算法消除了权向量中的噪声分量,利用了接收向量的复数共轭,从而提高了系统的输出信干噪比和误码率性能．仿真结果表明所提算法有较好的性能．