MIMO系统中基于代价函数和排序模式的MMSE SIC检测器

针对多输入多输出空间多路复用系统,提出了一种基于代价函数和排序模式的多个并行分支的最小均方误差连续干扰消除检测器;具体而言,设计了选择规则来选择代价函数性能最好的分支,并通过利用不同的检测排序模式使得每个分支中的SIC算法按照信号干扰噪声比由高到低来检测信号,从而实现完全检测分集;为了进一步降低算法的计算复杂度,还提出了一种采用递归最小二乘算法的有效自适应接收机来更新滤波器权值向量,从而获得基于递归最小二乘算法的MB-SIC接收机的自适应实现;此外,还对提出的检测器在比特差错概率性能方面进行了分析;仿真结果表明,相比于现有的检测算法,提出的算法不仅具有较低的计算复杂度,而且能获得更好的误码率性能。

融合蚁群算法MMSE准则在MMW混合波束形成中的应用

波束形成预编码技术是毫米波通信的核心技术,其中模拟和数字混合波束形成技术可以很好地平衡模拟预编码技术和数字预编码技术的优缺点,既可以得到足够的波束形成增益、减少传播损耗,又降低了硬件成本和功耗。均方误差(MSE)是表征毫米波通信传输可靠性的性能指标,利用最小均方误差(MMSE)准则的混合预编码设计可以在毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中获得较好的频谱效率。将MMSE与广泛应用于解决旅行商问题的蚁群算法相融合,以进一步优化基于流形优化的混合预编码算法。仿真结果表明,融合后的优化算法具有更低的误码率和更好的频谱效率。

扩频系统中最小误码率意义下的最优干扰抑制技术

通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推最小二乘 (BRLS) .前者抑制干扰效果好 ,但需要期望信号 ;后者无需期望信号 ,但抑制效果较差 .本文将两种算法合理配合 ,给出了动态环境下的干扰抑制方法 .

MIMO系统中基于ZF/MMSE检测的自适应功率分配方案

本文研究了MIMO系统中的功率分配技术.针对基于ZF/MMSE检测的MIMO系统,提出了一种简单的自适应功率分配方案.该方案在不使用预编码技术对MIMO信道进行对角化的前提下,遵循最小化系统BER的准则,为发送数据流分配发射功率.与采用SVD预编码的功率分配方案相比,本文提出的方法减少了系统需要的反馈信息量.仿真表明该方法能够有效地提高系统的BER性能,而且基于MMSE检测的系统性能接近于采用SVD预编码的功率分配性能.

最小误码率排序迭代优化的SLNR改进算法

针对多用户MIMO系统应用SLNR算法时由于干扰用户增加引起的系统性能下降问题,联合考虑误码率性能和信道质量,提出一种先把部分已知的多用户干扰加入SLNR准则进行抑制,根据信噪比大小确定预编码矩阵的设计顺序,再利用已知的多用户干扰迭代优化后续用户预编码矩阵的SLNR改进算法.由于只利用发射端信道信息优化预编码矩阵,改进算法无需基站与用户协作,计算复杂度低.对比仿真结果表明,改进算法收敛速度快,在高信噪比区域,误码率性能和系统容量增益得到了显著提升.

一种基于约束最小误码率的多用户检测算法

针对多用户检测器误码率函数具有多个局部极小点的缺陷,本文提出一组新的约束条件,在约束的检测器解空间里,误码率函数具有唯一的最小点。同时,本文还提出了一种有效的阻碍共轭梯度算法来求解约束最小点。仿真结果表明,本文的提出的约束最小误码率检测器性能接近理想的线性最小误码率检测器,明显优于最小均方误差检测器。

基于遗传算法的最小误码率线性多用户检测

本文提出了一种多用户检测算法,算法基于最小误码率准则,应用内核密度估计方法来估计误码率函数,并采用基于实数编码的遗传算法来搜索误码率函数全局最小点。该算法解决了由于误码率函数存在局部最小点而难以用普通的梯度算法来求解全局最优点的问题。算法对初值的选取无特殊要求,可随机选取。仿真结果表明,梯度算法求解最小误码率检测器由于可能收敛到次优的局部极小点,故检测器不能达到最小误码率性能;而本文基于遗传算法的多用户检测由于能很好的避免收敛到次优的局部极小点,因而得到的检测器性能逼近最小误码率。

基于最小误码率准则的多载波CDMA系统多用户检测算法

本文介绍了一种将正交频分复用(OFDM)技术和码分多址(CDMA)技术相结合的多载波CDMA(MC-CDMA)系统,分析了MC-CDMA系统的发射端和接收端的结构,建立了MC-CDMA系统的信号模型,详细分析了MC-CDMA中的多址干扰形式,以及针对MC-CDMA系统的多用户检测原理,提出了一种基于最小误码率准则的多用户检测算法。理想的基于最小误码率准则的多用户检测算法在实际中难于实现,本文采用估计概率密度函数的方法,推导出了一种自适应实现的最小误码率多用户检测算法。仿真结果表明,该算法能够有效抑制多址干扰,降低误码率,同时,该算法还具有比基于最小均方误差准则的多用户检测器更低的误码率的优点。

复值的MBER非线性均衡器用于QAM信号

本文提出一种复值的最低误码率非线性滤波器用于非线性信道中QAM信号的均衡。推导了针对QAM信号的最低误码率准则训练算法的目标函数,并用Volterra序列来实现复值的非线性均衡器。为使非线性均衡器能在线自适应训练并增加训练算法的数值稳定性,提出一种滑窗随机梯度算法。大量仿真表明,对于非线性信道中QAM信号的均衡,最低误码率非线性均衡器的性能优于最小均方误差准则。

OFDM系统下基于MBER准则的自适应波束形成器

宽带无线通信系统采用正交频分复用(OFDM)调制和智能天线技术来克服限制系统容量的符号间干扰(ISI)和同信道干扰(CCI).在OFDM调制技术下,针对数字通信系统传输中最主要的性能参数之一误比特率(BER),研究了基于最小误比特率(MBER)准则的自适应波束形成器.与现有的基于最小均方误差(MMSE)准则的波束形成器相比,MBER自适应波束形成器直接最小化OFDM系统的BER,保证了信号传输的有效性,提高了系统性能.仿真实验表明,基于MBER准则的自适应波束形成器比基于MMSE准则的波束形成器能更好地接收期望用户的信号,系统的BER更低.

最低误码率非线性均衡器的快速自适应学习算法

针对最低误码率非线性均衡器的参数在线自适应学习问题,本文提出基于拟牛顿方法的快速自适应学习算法。采用Parzen窗函数方法估计误码率,通过设定切换条件,使参数学习在滑窗随机梯度法与滑窗拟牛顿法之间切换。这既增加了新算法的数值稳定性,又可提高收敛速度。通过对拟牛顿方法进行修改,还使新算法既可以在线自适应学习,也可用于高维参数的快速学习。仿真采用最低误码率非线性均衡器对通信系统进行干扰抑制和信道均衡,结果表明了新算法的高效性。

基于MBER准则的变阶长自适应均衡器

提出了基于最小误比特率(MBER)准则的变阶长自适应均衡算法——FT-MBER算法。变阶长自适应均衡是未知多径信道均衡的重要技术,准确估计自适应均衡器最佳阶长能同时实现低复杂度和较好的均衡性能,而传统的最小均方误差(MMSE)算法稳态误比特率性能不理想。FT-MBER算法以最小化BER为代价函数,把不同阶长均衡器产生的误比特率之差作为因子调节伪分数阶长,当伪分数阶长变化大于阈值时更新阶长。仿真结果表明该算法比MMSE算法能更有效抑制码间干扰并能准确估计MBER准则下的均衡器最佳阶长。

基于最低误码率准则的奇次三阶Volterra均衡器用于干扰抑制

该文针对通信系统中的干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的Volterra均衡器。区别于以往研究中采用最小均方误差准则估计Volterra核,本文采用最低误码率准则。仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器和基于最小均方误差准则的线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的Volterra均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于最小均方误差准则的Volterra均衡器;并且在计算复杂度与误码率性能的权衡中,奇次三阶Volterra均衡器更有实用价值。

最低误码率准则的多级软判决均衡器

针对通信系统干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的多级软判决均衡器.通过调节各级均衡器的拒绝门限,可使多级软判决均衡器在计算复杂度与误码率之间取得折衷.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的调频信号和调幅信号联合干扰下,基于最低误码率准则的多级软判决均衡器能表现出良好的性能,并且大大减少了计算复杂度.此外,还发现多个非线性均衡器的组合在降低计算复杂度的同时还可获得比单个均衡器更低的误码率.

基于SLNR-MMSE的协作多点通信系统预编码算法的研究

通过对信号泄露噪声比预编码算法和最小均方误差预编码算法进行详细的分析,本文针对这两种算法的不足,提出了SLNR-MMSE的预编码算法。通过仿真分析可知,提算法在误码率和系统容量方面较其他算法均有一定的优势。

最小误码率波束的形成算法

在经典自适应波束形成算法中,常采用均方误差准则,但对于一个通信系统来说,误码率是评价其性能的一个很重要的参数。利用核密度估计方法,由概率密度函数得到系统误码率与波束权值的关系,提出了一种自适应波束形成算法,在迅速收敛得到系统较小误码率的同时,得到最优的波束方向。仿真实验证明该方法优于经典的最小均方误差方法。

最小均方误差检测器对扩频系统中窄带干扰的抑制性能分析

本文首先说明当码元间隔内的码片数目与扩频序列周期相等时,直接序列扩频(DSSS)系统中最小均方误差(MMSE)意义下的最优滤波器也是最小误码率意义下的最优滤波器,因而能很好地抑制大多数干扰样式。本文具体分析了最小均方误差检测器对音频干扰以及自回归干扰的抑制性能,给出了详细的推导过程以及结论。

非理想最大比合并的误码率下界(英文)

研究了信道估计的均方误差,利用无限长、非因果的维纳滤波器推导出了它的下界.通过对不同衰落信道多普勒谱的积分,求出了相应的信道估计均方误差下界的闭合表达式,并在此基础上得到了分集系统在独立同分布的衰落信道中采用最大比合并时的误码率下界.数值分析结果表明,非理想信道估计下最大比合并的误码率性能是以理想信道估计的结果为下界,并随着最大多普勒频移的增加或信道估计信噪比的减小而逐渐劣化.

基于Walsh序列的LBER多用户检测算法的研究及推广

在多径信道环境下,对下行链路的最低误比特率(MBER)多用户检测算法的性能进行了研究,并通过核密度函数估计方法将其推广到自适应的最小误比特率(LBER)多用户检测算法.计算机仿真结果表明:在一定条件下,该算法具有比MMSE算法有更好的误比特率性能(可以达到10-6以下);该算法模型的扩频序列可以由Walsh序列推广到PN序列.

衰落信道下加权抵消的线性并行干扰消除多用户检测器

在衰落信道下,提出了具有加权抵消的线性并行干扰消除多用户检测器(weight-cancelled linear parallel interference canceller,WLPIC),不同于传统的线性并行干扰消除检测器(linear parallel interference canceller,LPIC)估计多址干扰的方法,WLPIC利用前一级软输出乘以一个相应的加权系数来恢复后一级期望用户信号中的多址干扰,并进行干扰抵消。基于最小均方误差准则,给出了加权系数的计算公式。对WLPIC进行了误码性能分析。理论分析和仿真结果表明,WLPIC能有效地克服远近效应,性能优于LPIC和匹配滤波检测器。