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。     

盲多用户检测技术算法研究

本文主要介绍几种典型的盲多用户检测算法,并比较了这几种算法的优缺点。     

基于卡尔曼滤波的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的多载波CDMA（MC-CDMA）上行链路系统,深入研究了基于卡尔曼滤波的盲自适应多用户检测和线性共轭多用户检测,提出MC-CDMA系统下一种基于自适应卡尔曼滤波的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息设计了一种基于平均输出能量（MOE）准则的线性共轭半盲检测器,结合修正的PASTd算法和卡尔曼滤波算法自适应得到MOE权向量。仿真实验验证了所提算法的有效性,与卡尔曼滤波盲自适应算法相比,提出的算法有更好的输出信干比和误码率性能,并保持较低的复杂度。     

基于LMS的自适应半盲多用户检测

基于MOE准则，充分利用小区内所有用户的扩频码给出一种MOE半盲检测器，结合修正的PASTd算法和LMS算法自适应得到MOE半盲检测器的权向量，提出MC-CDMA系统下一种基于LMS的自适应半盲多用户检测算法。该算法利用已知的信息使系统的输出信干比和误码率优于LMS盲多用户检测，同时避免LMS算法中的特征值分解问题，显著降低计算量。仿真实验验证了该算法的有效性和优越性。     

基于自适应拟牛顿子空间跟踪的盲多用户检测算法

该文提出了一种新的基于自适应拟牛顿子空间跟踪盲多用户检测算法,这种算法的计算复杂度为O(n2r),其中n为扩频因子,r为用户数。仿真分析表明:该文提出的方法的算法稳态性能及收敛速度比其他基于子空间的盲多用户检测算法都要好,因而是一种优秀的盲自适应多用户检测算法,具有一定的应用和研究价值。     

基于APA和子空间跟踪的盲自适应多用户检测器

盲自适应多用户检测器因其只需很少的信息以及良好的抗多址能力,在CDMA系统中占据着很重要的作用;针对目前盲自适应多用户检测器中算法复杂度高的缺点,提出了一种基于仿射投影和紧缩投影近似子空间跟踪的盲自适应多用户检测器,该算法可以在计算复杂度和检测性能之间取得很好的平衡;仿真结果表明算法在较低的复杂度下能够取得良好的收敛特性和跟踪特性,有着良好的抗多址能力。     

基于信号子空间的MMSE盲多用户检测

修正的最小均方误差(MMSE)多用户检测器解决了传统MMSE因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题。基于修正MMSE多用户检测器,采用正交性能良好的改进PASTd算法跟踪子空间,提出一种基于改进PASTd的修正MMSE多用户检测算法,改进后的MMSE盲多用户检测误码率低,收敛速度快。仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。     

基于子空间跟踪的空时多用户检测

采用改进的PASTd子空间跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪.提出一种基于改进的PASTd子空间跟踪的空时多用户检测算法,实现了在不增加任何结构和复杂度的情况下将方向向量随子空间跟踪算法一起求解.使用阵列天线充分利用了不同空间位置带来的空域特征,有效地提高了用户的抗多址干扰能力,成为扩展系统容量的有效途径.仿真实验验证了该算法的优越性.     

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。     

基于改进信息最大化法的盲多用户检测

针对多用户检测中的多址干扰（MAI）,给出了改进信息最大化（I infomax）的盲多用户检测算法．该 算法利用扩频码初始化学习向量,实现了多用户的盲检测．仿真结果及分析表明,算法在误码率、收敛速度和用户 容量等方面优于Infomax 算法及传统盲多用户检测算法．     

基于改进蚁群优化的盲检测算法

文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进,提出了一种新的算法：基于特种蚁群优化算法,并将其用于信号盲检测。文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象,优化盲检测性能。对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明：基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下,提高了算法的盲检测性能,具有可行性和有效性。     

一种基于图像处理的提示盲道检测方法

传统盲道边界模型对提示盲道的预警作用不足,因此提出一种基于颜色信息的提示盲道检测算法.将摄像头采集到的盲道图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间,对具有不同干扰颜色的盲道,结合盲道分割常用的颜色空间以及提示盲道的特征,分别提取a分量和b分量,综合利用Otsu阈值分割、形态学处理分割盲道区域,得到分割后的二值图像.通过...     

基于粗糙集的图像隐藏信息检测改进方法

针对图像统计特征高维且相关性具有较大缺陷等问题,同时为了提高信息隐藏盲检测系统的检测效率,基于粗糙集理论,提出了一种改进的图像信息隐藏盲检测方法,并进行了实验研究.首先,提出一个改进的通用隐写分析系统框架,给出实现步骤和方法;然后利用粗糙集理论设计算法,降低特征维数,减小分类计算复杂度,消除统计特征间的相关性;最后改用支持向量机构造分类器,对两种典型的Cox和Piva扩频隐秘术进行实验.结果表明,该方法的检测正确率和时间效率等检测性能都有较大的提高,用于图像隐藏信息检测是可行、有效的.     

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。     

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。     

异步CDMA系统中的无迹粒子滤波盲多用户检测

针对异步CDMA系统盲多用户检测误码率较高的问题,通过分析Unscented 粒子滤波与异步CDMA系统特点,提出了在该背景下的基于Unscented 粒子滤波盲多用户检测方法,在平坦瑞利衰减信道下进行仿真。结果表明Unscented 粒子滤波与传统粒子滤波检测方法相比具有更高的检测精度,在用户数量增多以及干扰用户能量发生变化时仍能保持较好的检测精度,具有很强的检测稳定性和抗干扰能力。     

基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究

最优多用户检测器的优化问题可以映射为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。本文对基于典型Hopfield神经网络多用户检测器和基于随机Hopfield神经网络多用户检测器进行了性能分析,计算机仿真表明这两种多用户检测器均具有抗多址干扰和抗远近效应的能力强、运算量小、实时性好等优点。