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。     

基于子空间的Kalman滤波盲自适应多用户检测器

本文提出一种基于子空间估计和Kalman滤波相结合的盲自适应多用户检测器。文中使用期望用户的特征波形,可以将盲多用户检测器表示成信号子空间中的一个固定信号与另一个自适应部分之和,其自适应部分的系数可通过Kalman滤波算法进行估计。实验仿真表明,在加性高斯白噪声信道中,基于子空间的Kalman滤波算法较全秩算法具有更低的计算复杂度和更优的收敛性能。     

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.     

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。     

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。     

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ULV更新算法的DS-CDMA自适应检测研究

通过研究多径信号码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行异步DS-CDMA系统期望信号矢量估计,以利于把盲线性滤波优化技术应用于稳健的干扰抑制。提出一种修改的ULV更新算法进行噪声子空间跟踪,该算法不需要相关矩阵的秩估计,直接估计噪声子空间,不进行信号子空间跟踪。仿真结果验证了该文算法的有效性。     

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.     

多速率DS-CDMA系统中基于Kalman滤波的盲多用户检测

在讨论可变扩频增益多速率直接序列码分多址(DS-CDMA)系统信号模型的同时,为了保证该检测器能适用于多径衰落信道环境,提出了基于Kalman滤波的盲多速率多用户检测器,并给出了Kalman滤波算法的实现步骤与最大值合并过程.仿真结果表明,与现有的一些盲自适应多用户检测器相比,本文提出的检测器在多速率环境下具有更为好的抗多址干扰、抗多径干扰能力,且能更快地收敛.     

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.     

基于子空间跟踪的修正MMSE多用户检测算法

在研究基于子空间跟踪的最小均方误差（MMSE）多用户检测器（MUD）的基础上，为解决原算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题，设计了一种改进的算法——修正的MMSE多用户检测器．采用正交性能优良的OPAST算法跟踪子空间，提出一种基于OPAST的修正MMSE多用户检测算法．仿真结果显示,与基于OPAST的MMSE MUD相比，基于OPAST的修正MMSE MUD算法收敛速度快，输出信干比和误码率性能逼近SVD MUD算法，并且计算复杂度较低．