自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。

一种衰落信道下OFDM信号的半盲检测算法

本文提出了一种衰落信道下OFDM信号的半盲检测算法。采用文献[1]为时变OFDM信道建立的2维非线性递归模型,本文利用稀疏的导频符号估计信道响应,并运用最短路径搜索原理寻找原始的发送序列。计算机仿真结果证明,该算法对OFDM信号进行了快速、准确的半盲检测。

5G系统中基于相位补偿的半盲检测算法

由于物理上行控制信道格式2发送的解调参考信号所占发送信号比例较小,精确检测发送数据具有一定难度。针对现有半盲检测算法在有相位干扰情况下性能较差的问题,通过加入相位补偿过程,利用信号的相关性最小化损失函数,结合现有算法提出了基于相位补偿的半盲检测算法。仿真结果表明,所提算法在信噪比为-10 dB的情况下信号检测误码率相比传统算法下降了48.49%,并且所提算法的适用性相较基于信道复用的半盲检测算法得到了提升,适合实际工程应用。

MC-CDMA系统中的自适应半盲多用户检测算法

研究多载波CDMA(MC-CDMA)上行半盲多用户检测技术,对基于Chebyshev逼近算法实现的最小输出能量(MOE)盲多用户检测进行改进,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和Chebyshev逼近的自适应半盲多用户检测算法。该算法基于MOE线性检测器原理,充分利用小区内所有用户的扩频码,设计了一种基于MOE准则的半盲检测器,很好地消除了多址干扰。为了减少计算复杂度,将修正的PASTd算法应用于Chebyshev逼近算法估计MOE半盲检测器的最优权向量。该算法计算复杂度低,具有较好的抗多址干扰性能和检测性能。仿真结果验证了该算法的可行性和优越性。

基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.

基于子空间跟踪和卡尔曼滤波的半盲多用户检测

本文研究多载波CDMA(MC-CDMA)上行链路半盲多用户检测技术,提出了一种基于子空间跟踪和卡尔曼滤波的半盲多用户检测算法。利用小区内所有用户的扩频码修改约束条件并采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法和卡尔曼滤波算法求解优化问题,该算法利用已知的信息消除多址干扰,提高了系统的性能,同时避免了常规卡尔曼滤波算法的特征值分解问题,显著降低了计算复杂度。仿真实验验证了本文算法具有很好的检测性能和较强的抗多址干扰能力。

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrierCDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法。该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量。为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace track-ing with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间。通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能。仿真实验验证了该算法的有效性。

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。

一种多入多出DS/CDMA系统中的半盲多用户检测算法

多用户检测技术是DS/CDMA中的一项关键技术,而天线阵的广泛应用也促使对多入多出系统的研究。该文将两种技术结合在一起,考虑到基站在一般情况下总是知道本小区的多个用户的扩频码,在此半盲意义下研究了将子空间方法应用于多用户检测的技术。这种技术可适用于低速移动台在慢衰落信道下的盲检测。仿真结果表明这种算法相对于只利用一个用户的扩频码的盲检测算法性能有相当大的提高。

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.

基于信号子空间的半盲多用户检测

将线性共轭的思想引入到基于子空间的半盲多用户检测,设计了基于子空间方法的线性共轭半盲多用户检测器,有效地改善了系统的输出信干比和误码率性能。PASTd算法由于复杂度低而被广泛的应用于多用户检测,然而,PASTd算法跟踪到的信号子空间不正交,从而导致收敛速度极慢。针对这一问题,对PASTd算法进行了改进,提出一种修正的PASTd算法,并将其应用于线性共轭半盲多用户检测器,从而有效的提高了收敛速度,降低了计算复杂度。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。

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。

基于子空间和LMS的线性共轭半盲多用户检测

针对实际的多载波码分多址上行链路,在基于最小均方实现的最小输出能量盲多用户检测(LMS-MOE)的基础上,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和LMS的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法充分利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息使系统的性能得到了提高,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪信号子空间,从而避免特征值分解使计算复杂度显著降低。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。

基于卡尔曼滤波的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的多载波CDMA(MC-CDMA)上行链路系统,深入研究了基于卡尔曼滤波的盲自适应多用户检测和线性共轭多用户检测,提出MC-CDMA系统下一种基于自适应卡尔曼滤波的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息设计了一种基于平均输出能量(MOE)准则的线性共轭半盲检测器,结合修正的PASTd算法和卡尔曼滤波算法自适应得到MOE权向量。仿真实验验证了所提算法的有效性,与卡尔曼滤波盲自适应算法相比,提出的算法有更好的输出信干比和误码率性能,并保持较低的复杂度。

基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法

考虑实际的MC-CDMA上行链路,深入研究了基于RLS算法实现的MOE(RLS-MOE)盲自适应多用户检测,提出了MC-CDMA系统下一种基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法。在MOE盲多用户检测的基础上,利用小区内用户的已知扩频码设计了一种MOE半盲多用户检测器。将子空间方法和RLS算法相结合提出一种基于子空间约束的RLS算法,使用该算法自适应得到MOE的权向量。本文算法利用所有已知用户的扩频码抑制了小区内用户的干扰,子空间约束的RLS算法降低了噪声的影响,从而改善了系统的性能。修正的PASTd算法实现了信号的自适心跟踪,大大降低了计算量。仿真实验表明,本文算法的输出信干噪比和误码率性能优于RLS-MOE盲多用户检测,更接近于最优值。

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(Hop-fieldNeuralNetwork,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非盲检测器都具有更优秀的检测性能.

基于子空间跟踪的数据压缩半盲多用户检测

阐述了基于子空间跟踪算法的数据压缩半盲多用户检测(DC-GBMUD)的基本原理。将快速逼近子空间跟踪(FAPI)算法应用于DC-GBMUD,发现FAPI算法具有简单的结构,更好正交性和较低的计算复杂性,适于DC-GBMUD,DC-GBMUD可以在几乎不增加计算量的情况下完成。仿真结果表明:基于FAPI子空间跟踪算法的数据压缩半盲多用户检测的检测性能良好。此外,还仿真分析了遗忘因子对该算法性能的影响。

基于DCT域的半盲自恢复水印技术

提出了一种可自恢复水印的半盲数字水印技术,采用了双重数字水印的方法,建立了一套独有的自恢复系统来获取数字水印技术所必须具备的高稳健性。人类视觉模型在算法中的引入则为水印的透明性提供了有力的保障,该算法的抽取和检测不需要原始水印参与,是一种半盲水印算法。实验证实了该算法不仅可以有效地应对各种常规的信号处理攻击,而且还可以防止大部分恶意水印攻击,相比于其他多种同类型水印算法,其稳健性和透明性都有明显提高。

基于子空间跟踪和共轭梯度的半盲多用户投影接收机

提出一种半盲投影接收机算法。首先 ,利用已知用户数据的初始估计 ,从接收信号中减去已知用户的影响。然后 ,通过子空间跟踪 ,计算出未知用户扩频码的正交投影矩阵。利用此矩阵 ,把已知用户数据的检测问题转变为求解一个 K元二次凸函数的极小值问题 ,用共轭梯度法求解。

OPAST子空间跟踪数据压缩半盲多用户检测

基于子空间方法的最小均方误差半盲多用户检测的计算核心是对信号子空间的特征值与特征向量的同时跟踪.仅跟踪计算信号子空间特征向量的子空间跟踪算法不能直接应用于这种检测方法.利用数据压缩技术,提出一种只需跟踪计算信号子空间正交规范基的自适应数据压缩半盲多用户检测.将著名的正交投影逼近子空间跟踪(OPAST)算法应用于这种数据压缩半盲多用户检测,发现OPAST算法具有自然的数据压缩结构,在几乎不增加运算量的情况下即可实现数据压缩半盲多用户检测.仿真实验表明:基于OPAST算法的数据压缩半盲多用户检测具有良好的检测性能.