改进的混合遗传算法在多用户检测技术中的应用

研究了一种混合遗传算法的多用户检测技术,通过将模拟退火融入进遗传算法,运用到多用户检测技术上,进行了仿真比较.结果表明,该多用户检测技术在抗多址干扰和远近效应的能力方面均接近于最优多用户检测器,优于传统的多用户检测器.     

基于并行遗传算法的去相关多用户检测器

通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于"联姻"策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

衰落信道下多用户检测器的研究

论述了在瑞利衰落信道下ＣＤＭＡ多用户信号检测技术,分析了此情况下,最佳多用户检测器系统模型．提出了一种次最佳多用户检测器,并对其系统性能进行了分析比较．结果显示,随着分集数的增加,该检测器性能随之提高,且其性能优于传统检测器．     

多用户检测技术对CDMA系统的影响研究

定量分析了具有多用户检测功能的CDMA移动通信系统的容量和覆盖,讨论了采用遗传算法实现多用户检测的方法,仿真结果表明无论是抗多址干扰还是抑制远近效应,基于遗传算法的多用户检测技术都明显优于传统检测器。     

基于支撑矢量机的TD-SCDMA系统多用户检测器

基于多用户检测的分类模型，提出了一种基于支撑矢量机的非线性多用户检测器，利用TD-SCDMA系统的Midamble来训练支撑矢量机，逼近最优检测器．与已有的其他检测器相比，支撑矢量机多用户检测器是基于结构风险最小化原理构造的，其推广能力较好且所需训练样本数较少；另外，支撑矢量机多用户检测器的非线性特性可以比线性检测器更好地逼近最优检测器．利用TD-SCDMA系统多径环境下的仿真结果验证了该检测器的可行性和有效性．     

基于支持向量机的非线性多用户检测

基于支持向量机的非线性多用户检测器具有利用较少训练数据检测CDMA通信系统信号、性能稳定的优点。由于通信系统中的多径干扰和信道的非线性,尤其在非高斯噪声的环境下,线性的检测器已经不再适用。本文将支持向量机应用于非线性多用户检测中,从仿真结果来看,基于支持向量机的非线性多用户检测性能接近于最佳检测器且优于线性检测器。     

一种CDMA上行链路的半盲多用户检测器

盲多用户检测器主要应用于仅知道目标用户扩频码时的检测，而在实际的CDMA上行链路情况下，基站接收器能够知道小区内所有用户的扩频码，但不知道小区外用户的扩频码。在此背景下，分析了纯盲多用户检测器与纯非盲多用户检测器的缺陷，并提出了一种结合互补型的半盲多用户检测器。将非线性Hopfield神经网络（Hopfield Neural Network,HNN）检测器作为前级以去除小区内用户干扰，基于子空间理论的线性盲MMSE检测器作为后级以去除小区外用户干扰，提高了收敛速度，降低了计算复杂度。仿真结果表明，其比起纯盲检测器和纯盲检测器都具有更优秀的检测性能。     

联合检测CDMA系统中的功率控制

码分多址系统是干扰受限的通信系统，存在多址接入干扰、码间干扰和远近效应。引入多用户联合检测器可以对抗上述干扰．将基于SNR的功率控制引入多用户检测器可以提高系统的性能，提出的盲自适应的闭环功率控制进一步改善了系统的误帧率性能和功率控制的错误率。     

DS-CDMA系统中迭代多用户检测技术的研究

为了减小多址干扰(MAI)对CDMA(Code-Division Multiple-Access)系统性能的影响,把TURBO码译码和多用户检测器有机结合起来,提出了迭代多用户检测技术．TURBO码译码器根据多用户检测器生成的软信息计算后验概率,在下一次迭代过程中这个编码比特的后验概率被用作先验信息反馈给多用户检测器,一般完成3次以上迭代后,进行硬判决输出结果．仿真结果表明,迭代多用户检测技术使系统性能能得到很大提高,与单用户的性能相差不到1dB．     

结合RAKE接收的判决反馈多用户检测器

提出将RAKE接收与判决反馈多用户检测相结合的接收方案,并对聂景楠提出的判决反馈多用户检测器,采用分组去相关法加以改进,从而带来检测器运算速度的增加、节省所需内存,而且考虑了用户功率大小对判决反馈的影响,及RAKE接收技术的采用,降低了误码率,使系统整体性能得到提高,研究结果表明,新的方案在性能上明显优不带RAKE的判决多用户检测器和R．Cupas提及的解相关检测器。     

应用神经网络粒子群算法的多用户检测

为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。     

一种LC_CDMA信道估计方法

在 L C_ CDMA通信系统中 ,由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码 ,使得信道估计非常困难 ,而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用 L C_ CDMA的输出进行信道估计 ,建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的 FIR滤波器模型 ,用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间 ,提取噪声分量的信道估计算法 ,并结合信道估计 ,利用噪声子空间与信号子空间正交的特性 ,求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器 ,并仿真分析算法的性能。     

软入软出联合迭代GPDA多用户检测方法

从近最优检测的多天线多电平正交调幅条件下的广义概率数据关联(GPDA)算法出发,把多入多出(MIMO)系统的GPDA算法与码分多址（CDMA）中的多用户联合检测相结合,得到了软入软出(SISO)的GPDA加前向信道解码（FEC）的迭代多用户检测方法. 该方法利用外部信息的传递进行干扰抵销并进行联合解码和判决. 计算机仿真验证了此算法可以以较低的复杂度获得近似最大似然单用户接收机的误比特率性能.     

基于共轭梯度算法的自适应多用户检测

阐述了自适应多用户检测的基本原理,提出了一种基于自适应共轭梯度(CG)算法的自适应MMSE多用户检测算法,推导了算法的迭代公式并进行了计算机仿真.仿真结果表明,与LMS算法、RLS算法相比,CG算法具有良好的性能.     

空-时多用户检测中子空间跟踪算法

在研究子空间方法盲多用户检测算法的基础上,针对增大DS-CDMA系统容量和提高信噪比、误码率性能的问题,提出了一种与阵列天线接收相结合的多用户检测技术——空-时多用户检测技术,可使多用户检测应用于过载系统,增加系统容量．将改进的newOPAST算法应用于盲空-时多用户检测中,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算法复杂度高的经典算法．     

Turbo CDMA多用户检测的研究

简述了Turbo译码原理及逐符号最大后验算法,并将Turbo译码原理应用于CDMA系统的多用户检测;提出了基于Turbo译码原理的多用户检测接收机方案,通过计算机仿真验证了该方案的性能。结果表明,该方案经过4次迭代之后,其误码率接近单用户界,这种接收机可去除多址干扰(MAI)的影响。     

交织分多址MIMO系统的迭代多用户检测

提出了一种多入多出交织分多址(MIMO-IDMA)系统的迭代多用户检测架构。通过不同的码片级交织序列识别用户,检测器采用新颖的基于均值的软判决多用户检测(SoD)算法。仿真表明,所提出的基于IDMA的SoD检测算法比传统MMSE线性检测算法性能改善约2 dB,优于SoIC算法约1 dB,有较低的误码率和复杂度。     

基于克隆遗传量子算法的多用户检测

基于免疫克隆选择理论和遗传量子算法,提出了一种解决CDMA系统多用户检测问题的克隆遗传量子算法.通过使用克隆选择算子和遗传量子算法的理论,新算法能执行随机搜索和经验学习.所提的算法把随机神经网络嵌入到克隆遗传量子算法的每一代中.通过结合随机神经网络到CGQA中,可以加快CGQA的收敛速度、减少计算复杂度.另外,CGQA所提供的好的初值可以改善SHNN的性能,嵌入的SHNN还提高了CGQA的性能.在讨论了使用新算法设计多用户检测器的性能特点后,在CDMA系统进行了计算机仿真并和一些多用户检测器进行了比较.仿真结果证明了文中所提多用户检测器的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于一些应用以前算法的多用户检测器.