基于LMS的自适应MMSE多用户检测算法研究

阐述了自适应MMSE多用户检测算法的基本原理,提出了一种基于LMS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,随着传输信号信噪比的增加,算法误码率降低。

CDMA系统中一种新的基于MMSE多用户检测的自适应功率控制算法

功率控制技术是CDMA通信系统中克服“远-近效应”,降低多址干扰、增大系统容量的一项关键技术。第三代移动通信系统对功率控制提出了新的研究课题。在本文提出CDMA系统中一种新的自适应功率控制和MMSE多用户检测的联合优化的算法,仿真结果表明,这种新的联合优化算法对提高系统容量,改善系统性能有很大的作用。

基于MMSE准则的盲自适应多用户检测算法

基于MMSE准则提出了一种新的盲自适应多用户检测算法 ,分析了该算法的性能并进行了仿真实验。理论分析及仿真实验表明 ,该算法具有较低的复杂度 。

免授权NOMA系统中基于变步长自适应匹配追踪的抗干扰多用户检测算法

第五代移动通信系统(5G)通过非正交多址(NOMA)技术对无线通信资源进行非正交复用,以过载的方式提高了频谱利用效率和系统容量。NOMA系统采用免授权的方式减少了系统流程和信令开销,但是接收端需要进行多用户检测。基站利用活跃用户的稀疏特性,采用压缩感知(CS)重构算法恢复活跃用户的混合稀疏向量,实现了高效的多用户检测。但5G网络中基站密集部署增强了相邻小区间的干扰,因而增加了CS检测难度及降低了检测精度。针对免授权NOMA系统中多用户检测存在干扰的问题,提出了一种基于变步长自适应匹配追踪的抗干扰多用户检测算法。在稀疏度未知的情况下,该算法以大步长快速接近、小步长精确逼近稀疏度的自适应变步长方式,实现抗干扰的活跃用户检测。仿真结果表明,在不同过载率下,所提算法的误比特率均低于传统的基于OMP,gOMP和SAMP的多用户检测算法。

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.

基于SP子空间跟踪的修正的MMSE多用户检测方法

分析比较了多种子空间跟踪算法.复杂度高的特征值分解和奇异值分解不利于工程实现,而低复杂度的PASTd应用于多用户检测导致收敛速度慢并且检测性能差.介绍了SP子空间跟踪算法,利用SP算法跟踪信号子空间求得解调向量,设计了修正的MMSE检测器.与SVDMUD和PASTd MUD两种算法相比,仿真结果显示SP MUD算法收敛速度快,输出信噪比和误码率性能接近SVD MUD算法,并保持了较低的计算复杂度,是一种较好的实现方案.

基于LCCMA的盲自适应多用户检测新算法

基于LCCMA(线性约束恒模算法)提出了一种新的盲自适应多用户检测算法。本文中提出的这种算法适用于多径衰落信道,能很好抵消多址干扰和克服多径衰落。仿真证明,这种算法的性能和基于子空间分解的多用户检测算法的性能相当,但运算复杂度低于子空间算法。因此这种算法的总体性能优于基于子空间分解的多用户检测算法,是值得进一步研究的课题,并使之推广应用。

自适应支撑矢量机多用户检测

最佳多用户检测器是非线性检测器 ,特征码不完全正交时 ,线性检测器很难逼近最佳检测器 .通常无线通信信道具有时变性 ,要求多用户检测算法具有自适应性 .本文提出了一种自适应支撑矢量机方法 ,并把它用于信道时变情况下的多用户检测 .一方面由于支撑矢量机引入的结构风险不仅包括经验风险最小化 ,而且又包括了容量控制项 ,这使得支撑矢量机多用户检测推广能力较好且对训练要求的样本数也大大下降 ;另一方面由于支撑矢量机的非线性特性可以比线性检测器更好地逼近最佳检测器 .仿真结果较好地证实了该方法的可行性和有效性 .

一种新的基于CMA的盲自适应多用户检测算法

提出了一种新的基于差分形式的恒模算法.仿真结果表明,无论是对加性白高斯信道,还是对多径信道,该算法对任意初始矢量及任意模参数都具有非常好的鲁棒性,具有一定的实际应用价值.

变权值LMF/LMS自适应多用户检测器

提出了一种改进型的LMF/LMS自适应多用户检测器,即变权值互补比较LMF/LMS多用户检测器(VWCCLMF/LMS-MUD)。该检测器通过两个滤波器分别控制检测器的收敛速度和稳态性,并在最小均方误差的准则下调整权值比例。计算机仿真结果表明,该检测器在高斯和瑞利信道下均具有比LMS算法更快的收敛速度和比LMF算法更小的稳态误差。

多径衰落信道下基于SE-CMA的盲自适应多用户检测算法

提出了一种基于SignErrorConstantModuloAlgorithm的多用户检测算法,并将它推广到多径情形.试验仿真证明,在时延远小于符号周期的情况下,这种多用户检测算法能很好地抵消多址干扰和克服多径衰落.与基于子空间的多用户检测算法相比,该算法的收敛性能稍弱,但稳态性能稍强,其复杂度为O(NL),低于子空间多用户检测算法.

自适应盲多用户检测RAKE接收机

本文给出一种用于ＤＳ／ＣＤＭＡ系统移动台的自适应盲多用户检测ＲＡＫＥ接收机模型，它具有同时抑制多址干扰（ＭＡＩ）和多径畸变（ＭＰＤ）的功能。给出的接收机具有ＲＡＫＥ接收机的结构，它的每条支路可以视为一个利用线性限制最小方差（ＬＣＭＶ）准则设计的多用户线性滤波器，用于抑制ＭＡＩ；后接一个用于消除ＭＰＤ的多径结合器。利用最小均方算法（ＬＭＳ）和自适应向量跟踪算法分别实现两部分的自适应盲多用户检测和多径接收信号的最佳结合。最后给出计算机模拟结果，验证了模型及上述两算法的可行性。

一种新的适用于多径信道的基于LMK准则的盲自适应多用户检测算法及其收敛性分析

基于最小平均峰度(Least Mean Kurtosis,LMK)准则,该文提出了一种适用于同步直扩码分多址(DS/CDMA)系统多径慢衰落信道中的线性盲自适应多用户检测算法。这种算法基于高阶统计量(High Order Statistics,HOS)特性,算法复杂度相对较低。文中分析了算法在多径信道中无噪声情况下的收敛特性,指出在这种情况下,算法具有全局最小点,此时算法满足解相关条件。仿真结果表明,文中给出的检测器具有较强的多址干扰抑制性能。

基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

对强多址干扰情况下码分多址系统的盲多用户检测算法进行研究,针对多径信道的码分多址系统,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法。该算法可在进行状态滤波的同时对未知噪声的统计特性进行在线估计,确保算法收敛于期望用户,提高检测器在动态环境下的跟踪性能。仿真结果表明,与最小均方算法及递推最小二乘算法相比,该算法具有更好的收敛性和动态性能。

多用户检测中基于导频信道的自适应算法

提出了一种新的、适用于多用户检测的自适应算法 ,这种基于导频信道的自适应算法(PCA)利用导频信道的信息直接计算横向滤波器的权矢量 ,与传统的自适应算法和盲自适应算法相比 ,不需要训练序列或信道估计 ,而且计算复杂度只有 O(N2 ) .分析和仿真表明 ,PCA能全局收敛到 Wiener解 ,收敛速度快 ,稳态性能随导频信道的发射功率增加而提高 ,但比传统的判决引导递归最小二乘算法 (DD- RLS)

基于自适应卡尔曼滤波盲多用户检测的新算法

研究在稳态的码分多址(code-divisionmultiple-access,CDMA)系统存在很强的抗多址干扰时,使多用户检测中的最优判决向量的估计保持较高的数值鲁棒性的算法。采用一种新的自适应卡尔曼滤波多用户检测算法估计CDMA系统多用户接收器的最优判决向量,高性能盲自适应多用户检测算法。通过仿真实验,可以看出,该算法收敛速度快、跟踪性能好、数值稳定性好。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制阵发性多用户干扰,具有很强的抗多址(multipleaccessinterference,MAI)干扰能力和较高的数值鲁棒性。

CDMA系统中两种基于子空间自适应特征值分解的多用户检测算法

使用 BISVD和 PROTEUS快速子空间跟踪算法提出了两种基于子空间自适应特征值分解的自适应多用户检测算法 ,并对两种算法的性能进行了仿真分析和比较 .仿真结果表明 ,这两种算法的收敛速度快 ,稳态效果好 ,计算复杂度较低 。

DS/CDMA多用户检测盲自适应梯度算法的改进

本文在直接序列 /码分多址 (DS/CDMA)系统盲检测自适应梯度算法 (BAG)的基础上 ,提出了一种多用户检测盲自适应梯度算法的改进算法 (IBAG) .BAG算法包括自适应梯度算法 (TBAG)和时变自适应梯度算法 (TIBAG) ,TBAG算法的跟踪特性较好 ,但起始收敛特性不好 ;TIBAG算法的收敛特性较好 ,但跟踪特性较差 ,几乎不具备跟踪能力 .本改进算法结合了这两种自适应梯度算法的优点 ,在不增加算法复杂度的前提下 。

自适应调整量子多用户检测方案

量子多用户检测是实现量子通信网络化和实用化的关键问题之一.结合经典多用户检测理论,分析了量子多用户检测的特点,建立了多用户量子通信信道模型,提出了一种量子多用户检测方案.该方案通过自适应调整测量算子实现多用户接收.通过对实际光纤量子信道的测量,验证了此方法的有效性,同时证明该方案具有降低测量误码率的优点.

多用户检测中盲自适应算法的研究

多用户检测中的盲自适应算法包括最小输出能量(MOE)算法、Sato算法、恒模算法(CMA)和约束恒模算法(C-CMA)。本文比较了以上算法和均方误差(MSE)算法的收敛性能,仿真表明在保证收敛的条件下,CMA或C-CMA算法具有收敛速度快、稳态性能好的优点,因此实际系统中可以先用MOE算法,当达到稳态后,转到CMA或C-CMA算法上以提高稳态性能,且计算复杂度只有O(N)。