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。     

ICA自适应核估计在多用户检测中的应用

将自适应核估计的ICA算法应用于DS-CDMA系统的多用户检测中,在没有关于混叠信号的分布假设时,根据信号的统计特性自动估计评价函数,采用自适应核密度估计ICA算法检测器的输出初始化独立分量分析的迭代,对任意混叠信号进行盲分离。通过与传统匹配滤波检测和ICA后处理匹配滤波检测进行仿真比对,证明了该算法在DS-CDMA多用户检测中的可行性和优越性。     

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．     

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。     

多用户检测技术在WCDMA中的应用

本文首先分析了多址干扰对WCDMA造成的影响．从而说明了采用多用户检测技术的必要性。其次对多用户检测的效果加以例证，并对检测算法进行了分析比较．指出了今后在算法研究上较可能的发展方向。     

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.     

基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究

多用户检测中的MMSE算法随着用户数增加而受到限制,MMSE的优化问题可以转化为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。针对基于Hopfield神经网络多用户检测算法进行仿真和分析,仿真表明Hopfield神经网络多用户检测算法在抗多址干扰和远近效应上有所提高。     

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．     

多用户检测中解相关检测和最小均方误差检测的研究

多用户检测技术是第三代移动通信系统关键技术之一。其主要思想是充分利用所有用户的信息对接收信号做联合检测,抑制多址干扰,缓解＂远-近＂效应,从而有效地提高系统容量。本文对多用户检测技术进行初步的研究,尤其是两种主要的线性多用户检测技术：解相关检测和最小均方误差检测,做仔细地研究和比较,并用MATLAB在AWGN信道下和DS-CDMA系统中做仿真。     

多用户CDMA系统中Turbo-BLAST迭代检测算法

将V-BLAST结构和CDMA技术相结合,构造了多用户CDMA系统模型,提出了一种联合多用户检测和Turbo迭代思想的多用户检测算法.该方案首先利用解相关算法对接收信号进行空时多用户检测.以去除用户间干扰.然后再对期望用户的接收信号进行软干扰抵消迭代检测,以去除天线间干扰.解相关后数据检测仅和单个用户的天线数目有关,算法复杂度较低.仿真结果表明,构造的空时多用户模型可使各用户检测相对独立,有利于已有单用户Turbo-BLAST方案的应用.     

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。     

量子遗传算法及其在多用户检测中的应用

量子计算与遗传算法相结合的量子遗传算法是当今计算智能领域的一个前沿课题。文章从研究遗传算法在并行实现上的困难和改进方法出发,探讨了量子计算与遗传算法结合的理论基础,分析了量子遗传算法的理论和结构,最后提出了一种基于量子遗传算法的多用户检测方法。仿真结果表明,基于量子遗传算法的多用户检测器抗多址干扰的能力明显优于经典遗传算法多用户检测器。     

基于数据特征的内核恶意软件检测

内核恶意软件对操作系统的安全造成了严重威胁.现有的内核恶意软件检测方法主要从代码角度出发,无法检测代码复用、代码混淆攻击,且少量检测数据篡改攻击的方法因不变量特征有限导致检测能力受限.针对这些问题,提出了一种基于数据特征的内核恶意软件检测方法,通过分析内核运行过程中内核数据对象的访问过程,构建了内核数据对象访问模型;然后,基于该模型讨论了构建数据特征的过程,采用动态监控和静态分析相结合的方法识别内核数据对象,利用EPT监控内存访问操作构建数据特征;最后讨论了基于数据特征的内核恶意软件检测算法.在此基础上,实现了内核恶意软件检测原型系统MDS-DCB,并通过实验评测MDS-DCB的有效性和性能.实验结果表明：MDS-DCB能够有效检测内核恶意软件,且性能开销在可接受的范围内.     

核零空间方法在乳腺癌异常检测中的应用

当今时代,乳腺癌越来越成为了女性的高发病,因此尽早地排除异常因素,进行对症治疗,可以大大降低疾病风险.考虑到乳腺癌数据特征比较多,并且往往不仅存在线性特征还隐含着很多非线性特征,针对这一问题提出利用核零空间算法来进行乳腺癌的异常检测.首先利用核函数将所有的正常样本进行非线性映射变换到高维空间,再通过零空间变换将类内散度...     

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．     

基于遗传算法优化神经网络的多用户检测

利用遗传算法全局搜索能力强和反向传播(BP)算法局部搜索速度快的特点,采取两段式训练方法,既避免陷入局部最小,又加快收敛速度。提出基于遗传算法优化神经网络权值的多用户检测算法。采用实数编码方式,将传统神经网络的能量函数作为适应度函数,选择算子选用轮盘赌算子,交叉算子选用单点交叉算子,变异算子选用正态变异算子。仿真结果表明,该算法的误码率、信干比和信道跟踪能力等方面的性能与传统前馈神经网络多用户检测算法相比均有一定的改善。