支持向量机在多用户检测中的应用

支持向量机作为非线性多用户检测器,可以利用较少的训练数据,检测经过瑞利(Rayleigh)衰落的同步CDMA通信系统信号.计算机仿真结果表明,在多普勒频移不同的瑞利衰落信道下,这种多用户检测算法误码率性能优于线性最小均方误差(MMSE)算法.     

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．     

支持向量机在WCDMA移动通信系统多用户检测中的应用

从结构风险最小化（SRM）理论发展而来的支持向量机（SVM）为模式识别提供了一种新的途径。将SVM应用于宽带码分多址（WCDMA）移动通信系统中的多用户检测（MUD）中。利用最小序列优化（SMO）算法构造基于非线性核的接收机,提出了一种适合于WCDMA系统的SVM-MUD。在同步的假设下,仿真比较了SVM-MUD和传统的去相关检测器、匹配滤波（MF）检测器和最小均方误差（MMSE）检测器的误比特（BER）性能。结果表明,在高斯信道下,SVM-MUD的性能更加稳定可靠。     

码分多址通信系统中线性多用户信号检测器研究

提出了通过非线性优化求解线性多用户检测器中线性变换矩阵的一种方法,并分析了基于这种线性变换矩阵的检测器性能．计算结果表明,在理想功率控制条件下,这种检测器的误比特率小于传统多用户信号检测器和解相关多用户信号检测器的误比特率;在抗远－近效应方面,这种检测器强于传统检测器,而弱于解相关检测器．     

拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。     

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。     

一种新的基于最小二乘准则的超宽带多用户检测算法

本文通过由跳时码唯一确定的编码矩阵将超宽带无线多址通信信道模型建模为一种线性模型,提出了一种新的基于最小二乘准则的超宽带多用户检测算法。该算法把最小二乘准则公式： 写成矩阵形式并且利用矩阵Moore-Penrose逆递推公式实现的自适应递推算法直接对编码矩阵进行更新,从而得到了一种新的超宽带多址通信自适应多用户检测算法。计算机模拟结果表明,该算法比传统的RLS算法有更好的收敛速度,并且相应的自适应多用户检测器比传统的检测器有更好的检测性能。     

基于神经网络的多用户检测器

提出采用Hopfield神经网络（ＮＨＨ）实现ＣＤＭＡ通信系统中多用户信号的检测,利用基于检测序列最大后验概率的最佳多用户检测器（ＯＭＤ）的目标函数与Hopfield神经网络的能量函数的映射关系,以及ＯＭＤ目标函数的等效条件构造出基于Hopfield神经网络的多用户检测器,研究结果表明,ＨＮＮ多用户检测器具有诱人的应用前景。     

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。     

DS/CDMA通信系统中干扰消除法

在DS/CDMA通信系统中 ,多个用户共用一个频带的多用户信号会产生多址干扰 ,本文详细介绍一类多用户检测算法 ,即干扰消除检测器及其检测性能     

一种免疫径向基网络多用户检测方法

径向基函数神经网络是一种具有局部逼近能力的前向神经网络模型,它可用作码分多址中的多用户检测器,并具有较好的检测性能;但是存在不足,主要表现在网络的构造和训练算法的优化方面．针对径向基函数网络在码分多址多用户检测应用中存在的网络复杂度与性能之间的矛盾,引入免疫的思想,构造了一种新颖的免疫径向基函数网络多用户检测器．它具有收敛速度快、推广能力好、鲁棒性强等优点,因而有更好的实时性和实用性．     

高维调制系统的低复杂度迭代多用户检测

提出了一种可用于高维调制系统的低复杂度迭代接收机算法. 此算法分为2步,首先采用迫零（ZF）检测算法获得软符号信息;然后将此软符号信息,在软入软出(SISO)多用户检测器和SISO信道译码器之间迭代,逐步提高检测可靠性. 由于SISO多用户检测器基于线性最小均方误差（LMMSE）滤波实现了一种新的软干扰消除技术,使此检测器不限于检测二相移相键控（BPSK）符号,而复杂度只随检测的码字个数呈多项式关系增长. 仿真表明,所提迭代算法经2次迭代即可逼近单码最大似然检测（MLD）的性能.     

一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器

提出并讨论了一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器,利用神经网络能有效地求解优化问题;推导了Lagrange神经网络多用户检测器(LNN-MUD)。理论分析和计算结果表明:在误比特性能和抗干扰性能上,该检测器均优于传统检测器和解相关检测器;在抗"远近"干扰能力方面,该检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器,且易于实时应用和VLSI实现。     

一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器

基于优化理论和神经网络理论提出了一种优化神经网络最佳多用户检测器,将DS-CDMA通信中的多用户信号检测问题看作一种组合优化问题,利用神经网络能有效地求解优化问题的优势:推导了一种优化神经网络最佳多用户检测器,理论分析和计算结果表明:1)在误比特性能和抗多址干扰性能上这种检测器均优于传统检测器和解相关检测器;2)在抗"远近"干扰能力方面,这种检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器;3)易于实时应用和VLSI实现。     

A new support vector machine based multiuser detection scheme

In order to suppress the multiple access interference （MAI） in 3G, which limits the capacity of a CDMA communication system, a fast relevance vector machine （FRVM） is employed in the multiuser detection （MUD） scheme. This method aims to overcome the shortcomings of many ordinary support vector machine （SVM） based MUD schemes, such as the long training time and the inaccuracy of the decision data, and enhance the performance of a CDMA communication system. Computer simulation results demonstrate that the proposed FRVM based multiuser detection has lower bit error rate, costs short training time, needs fewer kernel functions and possesses better near-far resistance.     

路面层间应变信号的预处理方法

为获得路面层间应变情况、实时监测道路状态,开发一套无人值守路面层间应变信号自动采集系统。选用四轴货车进行现场试验,对采集的应变信号进行特点分析,通过去除趋势项消除实测信号的零点漂移问题;采用S变换方法研究路面层间应变信号在时域和频域上的分布规律;为提高实测道路应变信号的信噪比,分别采用低通滤波和小波滤波方法对信号进行预处理。研究结果表明:所开发系统可以实现道路应变信号的自动采集;采集的路面层间应变信号的噪声成分频率不固定,而道路应变信号的有效成分主要为50 Hz以下的低频信号;低通滤波方法在处理应变信号时有局限性;小波滤波方法对不同类型的噪声信号都能取得良好的滤波效果,适合路面层间应变信号的预处理。     

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.