MC-CDMA系统中去相关多用户检测器的研究

多载波码分多址(MC-CDMA)结合了多载波传输技术和直接序列扩频技术,在带宽和用户数方面具有一定的优势,多用户检测作为一种提高CDMA和MC-CDMA系统容量的技术引起了人们的广泛关注。本文研究了MC-CDMA系统中的去相关多用户检测器,并对有无多用户检测算法下的MC-CDMA系统性能差异进行了仿真分析比较。     

神经网络多用户检测

介绍了基于神经网络的ＣＤＭＡ系统最佳多用户检测器和盲多用户检测器，给出了它们的发展现状，讨论了各自的原理和实现技术，比较了其性能，并指出了今后可能的努力方向。     

空时分组码MC-CDMA系统多用户检测

本文研究了在频率选择性瑞利衰落信道中工作于时分双工(TDD)模式的多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路,在用户终端处使用两个发射天线,采用基于空时分组码的发射分集。考虑对应于子载波的衰落系数是信道冲激响应的离散傅里叶变换,给出了基于空时分组码的MC-CDMA系统上行链路信号模型。采用适用于同步CDMA系统的低代价Steiner估计器来进行基于空时分组码的MC-CDMA系统的信道估计,每个用户终端的两个发射天线各分配一个midamble。研究了基于空时分组码的MC-CDMA系统的解相关多用户检测、最小均方误差(MMSE)多用户检测,进行联合的多用户检测和空时码解码。仿真结果验证了上述模型及算法的有效性。     

基于频分的MC-CDMA多用户系统

对多载波码分多址系统的多用户接收进行了研究,提出了基于频分的多载波码分多址(FD—MC—CDMA)系统,它是在MC—CDMA基础上结合FDMA的思想,发射端为每个用户分配一个特定的子载波集进行数据传输,减少相同子栽波上所叠加用户的数目;接收端使用最大似然检测器,利用所有接收信号进行多用户联合检测。该系统与传统的MC-CDMA系统相比有保证频率分集增益的同时降低多址干扰、有效利用多用户信息的优点。经过在Matlab平台上的仿真,结果表明,在频率选择性衰落信道和相同接入用户数的情况下,该系统与传统的MC—CDMA系统相比拥有更低的误码率,并且误码率随着用户数的增加呈阶梯状的缓慢递增。     

基于Hopfield神经网络的DS—CDMA多用户检测

从新的角度研究ＤＳ－ＣＤＭＡ（直接序列码分多址）系统中的多用户检测，将多用户检测的优化问题映射为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＨＮＮ）“能量”函数的最小化问题，利用连续ＨＮＮ固有的快速下降特性，实现了坟对ＣＤＭＡ（码分多址）系统的多用户检测。与现有各种方案比较，具有运算量小、抗远近效应强、实时性好等优点。     

基于改进广义Steiner估计的MC-CDMA系统空时多用户检测

研究了频率选择性瑞利衰落信道中的同步MC-CDMA系统上行链路空时信道估计及多用户检测算法。考虑对应于子载波的衰落系数是信道冲激响应的离散傅里叶变换,通过在两个数据块之间插入训练序列(midamble)进行所有用户的联合信道估计。首先采用广义Steiner估计器(GSE)来进行阵列天线信道冲激响应的初始估计,然后提出一种简单有效的适用于均匀线阵的互相关波达方向(CCDOA)估计算法,用以改进阵列天线信道冲激响应的估计,从空间的角度降低了信道响应中的噪声。在估计出所有用户空时信道参数的基础上,构造最大比合并(MRC)、解相关检测和最小均方误差检测(MMSE)来进行信号检测。仿真结果表明基于互相关DOA估计的改进信道估计算法与广义Steiner估计器相比在系统性能上有显著的改善。     

MC-CDMA系统中一种预处理线性受限多用户检测算法

本文提出了MC-CDMA系统中一种预处理线性受限最小二乘恒模多用户检测算法(Pre-processed Linearly Con- strained Least Squares Constant Modulus Multi-user detection Algorithm),称为P-LCLSCMA。它是对MC-CDMA接收信号进行预处理,即在每次迭代中,用已估信道参数先消除信道在各个子载波上对期望用户信号的影响,然后对处理后的信号用P- LCLSCMA算法进行多用户检测,从而确保了算法收敛于期望信号,提高了系统的检测性能。我们对这种新算法分别在下行链路和上行链路进行了仿真,仿真结果表明,本文提出的P-LCLSCMA算法的误码率和信干比性能得到了提高。     

分集接收的空时分组码MC-CDMA系统中的GA-多用户检测

提出了一种频率选择性信道下使用多天线分集接收的空时分组码多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路中基于遗传算法(GA)的多用户检测(MUD)。考虑了两种个体选择机制对空时分组码MC-CDMA系统的GA-MUD性能的影响。第一种个体选择机制根据不同接收天线分支代价函数的线性合并选择个体;第二种个体选择机制针对不同天线分支代价函数根据Pareto优化准则选择个体,独立利用了不同天线分支信号携带的有用信息。仿真结果表明,在相同计算复杂度下,基于Pareto优化准则的个体选择机制的误码率(BER)性能要远远优于基于代价函数线性合并的个体选择机制;在相同BER性能下,基于Pareto优化准则的个体选择机制的计算复杂度要低于基于代价函数线性合并的个体选择机制。在子载波数为16的半载系统中,当BER性能逼近单用户界时,基于Pareto优化准则个体选择机制的GA-MUD的复杂度仅相当于最优化搜索MUD复杂度的0.01。     

MC-CDMA系统中一种盲多用户检测算法

本文提出了MC-CDMA系统中一种预处理的盲多用户检测算法P-LSCMA,它是对MC-CDMA接收信号 进行预处理,消除部分多址干扰,然后再用LSCMA算法消除由于信道在各个子载波上对信号造成的影响,从而在每次 迭代合并中提高了系统的检测性能。     

一种预处理的MIMO MC-CDMA恒模多用户盲检测

该文提出一种下行MIMO MC-CDMA系统的半盲多用户恒模接收系统,在恒模检测前对接收信号进行预处理,把MIMO接收系统转化成多个SISO(单发单收)接收系统,用SISO的恒模算法检测信号,减少了多用户多径干扰的影响,明显提高了接收系统的检测性能。     

基于PIC的MC-CDMA系统多级型多用户检测技术

为了抑制MAI和远近效应以提高系统的性能,采用多级型多用户检测技术,充分利用各个用户的扩频序列时延幅度和相位信息对各用户进行联合检测,利用前级判决的信息构造所有用户的干扰信号,然后从接收信号抵消掉干扰信号,从总体上提高各用户的性能。仿真验证表明,PIC的处理延迟小,且在用户增多的情况下误码率大为降低,但随着级数的增加,计算复杂度增大,故实际应用中一般选三级为宜。     

带有块间串扰MC-CDMA的时域信道估计和多用户检测

本文把带有IBI的MC-CDMA系统等效解释为特殊的直接序列码分多址（DS-CDMA）系统，并给出了相应的时域信道估计方法和时域线性最小均方误差（MMSE）多用户检测方法。仿真实验表明了本文方法的性能。     

基于神经网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测

MC-CDMA系统是干扰受限系统,存在多址干扰。本文提出一种基于神经网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测方法。在粒子位置更新中,随机选择部分粒子作为Hopfield神经网络的神经元组成的个体,进行神经网络的更新;其他粒子仍采用原粒子群算法的位置更新策略,从而能加快粒子群算法的收敛速度以及降低计算复杂度。仿真表明在算法参数相同时,该多用户检测方法在误码率、收敛速度、系统容量、抗远近能力等方面都优于基于粒子群算法的多用户检测和基于神经网络的多用户检测,更加逼近于最佳多用户检测的性能。     

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法

研究了离散粒子群算法，并将其应用于CDMA多用户检测问题，提出一种基于离散粒子群优化算法的CDMA多用户检测的方法。该方法应用一种新的选择和分区搜索的策略，改进搜索的质量和效率。分析以及实验仿真表明该方法具有计算复杂度低且可以得到较好误码率性能的特点，为寻求新的多用户检测方法提供了思路。     

MC-CDMA在VHF航空信道中的性能研究

文章分析多载波码分多址系统的信号传输模型和甚高频（VHF）航空信道模型，对多载波码分多址（MC-CDMA）系统在航空信道下的误码性能进行了研究和仿真。VHF航空通信信道拥挤，多径现象严重，时延和多普勒频移很大，MC-CDMA结合利用正交频分复用和码分多址技术的优点，能够有效的对抗多径干扰，并提供更大的通信容量，具有良好的应用前景。     

CDMA移动通信系统中的多用户检测技术

本文研究了应用于CDMA移动通信系统中的各种多用户检测技术的原理和优缺点。指出多用户检测技术主要分为线性多用户检测和干扰消除多用户检测两类 ,前者包括解相关检测、最小均方误差检测、子空间斜投影检测和相关矩阵多项式扩展检测 ,后者包括串行、并行干扰消除和判决反馈多用户检测 ,同时对各种多用户检测技术的特点进行了分析比较     

MMSE白化技术在NMM信号多用户检测中的应用

介绍了MMSE白化技术在非正交多脉冲调制信号的非相干解相关多用户检测中的应用。如果直接对正交多脉冲调制信号进行非相干解相关多用户检测,虽然能将多用户问题转换成单用户问题,但会造成高斯噪声加强,若直接对信号进行判决,必然会影响判决的准确性,故尝试将白化技术应用在此,在解相关后,先将噪声进行MMSE最优白化变换,使其互不相关,再将多用户信道分解成单用户信道,能够有效地改善系统性能。     

基于小波变换与遗传算法的混合多用户检测

本文将遗传算法与作者先前提出的小波多用户检测器相结合,提出一种基于小波变换与遗传算法的混合多用户检测方案.采用遗传算法对小波多用户检测器的输出进行优化,降低误比特率,提高系统抗远近干扰的能力.仿真结果表明,只需进行3到5次遗传进化,该混合多用户检测器便能取得很好的检测性能,与其他将遗传算法用于多用户检测的方案相比,大大缩减了遗传算法的运行时间,更加有利于实时实现.     

两类多用户检测技术

从技术角度比较了以美国和日本为研究重点的两类多用户检测技术,指出了它们的优缺点和当前国内外的研究状况,并给出了工程实现上的建议。     

一种神经网络盲多用户检测

给出了一种神经网络盲目多用户检测算法。这种盲检测算法基于最小平均输出能量准则,本质上是一个有给的最优化问题。与传统方法相比,利用神经网络求解约束优化模型,可以有效降低计算量,保证实时性,同时使检测器的性能有所提高。