Improved Blind Multiuser Detection Algorithm Based on Minimum Output Energy

Based on minimum output energy,an improved blind multiuser detection algorithm is proposed by the use of Hopfield neural network.Compared with traditional algorithms,the proposed algorithm does not need the circuit for constraints.The resources are greatly saved and the complexity is reduced as well.The simulation results show that the performance of the improved algorithm is similar to that of the optimal multiuser detection algorithm which is not suitable for the mobile station.Compared with the traditional gradient blind multiuser detection algorithm,the convergence speed of the improved algorithm is quickened.

基于CMOE准则的盲自适应RLS检测器

针对直接递归最小二乘(RLS)算法存在的检测数值不稳定和收敛速度较慢等问题,将约束最小输出能量(CMOE)准则与直接RLS算法结合,提出一种基于CMOE准则的盲自适应RLS多用户检测算法。将该算法与直接RLS算法进行动、静态环境下输出信干比(SIR)、剩余输出能量(EOE)和误码率(BER)等方面的仿真,对比得出该算法具有更好的动态跟踪能力,更快的收敛速度和更高的稳定性。

MC-CDMA系统中一种线性共轭MOE多用户检测算法

该文提出MC-CDMA系统下一种基于递归最小二乘(Recursive Least-Squares,RLS)的最小输出能量(Minimum Output Energy,MOE)噪声抑制线性共轭多用户检测算法。该算法定义了一种新的基于MOE准则的代价函数,同时将噪声子空间作为MOE代价函数的约束条件,设计了一种噪声抑制的线性共轭检测器,并采用RLS算法自适应得到权向量。所提算法将权向量和噪声子空间正交,消除了权向量中的噪声分量,并且利用了伪自相关矩阵的信息,从而提高了系统的性能。仿真结果证明了本文算法的有效性和优越性。

MOE盲多用户检测算法中约束向量的研究

最小输出能量(Minimum Output Energy,MOE)盲多用户检测是一种简单的不用进行信道估计就可直接获得多用户检测器参数的算法,在该算法中,约束向量起着相当重要的作用,它直接影响多用户检测器的最优权矢量。通过对不同约束向量时MOE盲多用户检测算法基本原理的分析,将MOE盲多用户检测算法分为线性约束MOE盲多用户检测算法和鲁棒二次约束MOE盲多用户检测算法两大类。通过仿真实验比较了各种检测器的性能。

一种MOE盲自适应空时多用户检测算法的性能分析

将相关矩阵多次幂技术与MOE(最小输出能量)盲自适应空时多用户检测相结合提出了一种新的空时多用户检测算法。并且,从噪声方差、采样数目和u次幂的角度,对这种改进的MOE盲空时多用户检测接收机的性能进行了分析。理论证明和仿真结果表明,这种新的检测技术在噪声方差非常小、采样数目趋于无穷以及u→∞的情况下,它的性能收敛于MMSE盲自适应空时多用户检测。

一种改进的MOE盲多用户检测算法

针对最小输出能量(MOE)准则,分析并研究了直扩码分多址(DS-CDMA)通信系统中的三种盲多用户检测算法,即最小均方(LMS)算法,递推最小二乘(RLS)以及判决反馈变步长MOE检测算法(DF-MOE)。仿真实验了同步DS-CDMA系统中平稳信道以及非平稳信道下三种算法抑制多址干扰(MAI)的能力,并且根据各自特点,提出将RLS算法和DF-MOE算法相结合,使其更好地适应于动态系统。

MIMO MC-CDMA的简化CMOE递归自适应多用户检测

将约束最小输出能量(CMOE)准则应用于空时编码多输入多输出多载波码分多址(STBC MIMO MC-CDMA)系统,提出一种基于简化CMOE的联合信道估计与信号检测的递归自适应算法,解决了可变对角因子的自适应取值问题,所给出的最优步长半盲自适应信道估计可以提高信道估计的准确性和收敛速度.比较了不同环境下信道估计的误差和各种算法的误码率性能.

一种等效的变步长盲多用户检测算法

为提高判决反馈Sato盲多用户检测器和最小输出能量MOE盲检测器的性能,通过控制Sato算法的反馈系数,提出了一种新的盲多用户检测算法.该检测器等价为一种判决反馈变步长MOE盲检测器,既保持了MOE检测器全局收敛性,又具有最小均方误差MMSE检测器高输出信干比的优点.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能和误码性能均优于MOE和Sato检测器.

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。

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。

基于最小能量补偿法的串联电容耦合型动态电压恢复器运行特性分析

传统动态电压恢复器(DVR)采用同相补偿法治理电压跌落问题时,逆变器输出电压幅值小但有功需求大,而采用最小能量补偿法时,降低了有功需求的同时却增大逆变器输出电压,二者优势难以兼具。基于此,该文提出一种串联电容耦合型DVR,通过与最小能量补偿法的配合,所提结构不仅可实现最小有功输出,还可以显著降低逆变器的输出电压,从而有效地降低逆变器的容量和直流侧电压等级。首先,介绍了串联电容耦合型DVR的基本电路结构及工作原理,并对比分析了其在输出电压大小、功率等级方面的优越性;其次,对逆变器的运行边界进行分析,为避免在负载波动情况下逆变器的输出电压超出其最大输出能力,给出适用于串联电容耦合型DVR的运行状态调整策略,以保证装置的正常稳定运行;然后,分析串联电容对控制系统稳定性及滤波效果的影响,并完成了串联电容耦合型DVR最优拓扑结构的选取;最后,通过仿真和实验充分验证了该文所提串联电容耦合型DVR的有效性与可行性。

变步长的LMS盲多用户检测

提出了一种变步长 LMS自适应盲多用户检测算法 ,克服了定步长自适应算法的收敛步长与输入信号自相关矩阵特征值大小有关的缺点 ,使算法的步长能够随输入信号矢量的变化而变化 ,提高了算法的收敛性能 ,使其更加符合实际工作的需要。并通过计算机模拟仿真 ,比较了变步长算法和固定步长算法的性能。

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 .

一种噪声抑制的线性共轭多用户检测算法

当权向量受到噪声的影响时,最小输出能量(MOE)检测器的性能将显著下降.针对这一问题,设计了一种噪声抑制的线性共轭MOE检测器.将约束最小均方(LMS)算法应用到新的MOE检测器,提出一种基于约束LMS的盲噪声抑制线性共轭MOE多用户检测算法.该算法消除了权向量中的噪声分量,利用了接收向量的复数共轭,从而提高了系统的输出信干噪比和误码率性能.仿真结果表明所提算法有较好的性能.

基于最小能量准则的自适应步长算法研究

提出了一种基于最小能量准则的盲多用户检测新算法。该算法利用投影矩阵把检测器的系数映射到信号空间,不再需要约束条件,将步长看成是一个变量,利用两次LM S算法,分别对步长和系数进行迭代,使系数能够跟踪到环境的变化。对比定步长的LM S算法,仿真结果表明此算法有信噪比高,收敛速度快的特点。

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。

能量有效的无线传感器网络协作路由策略研究

基于协作通信技术,提出了一种协作路由策略,考虑了协作节点个数、星座体积和最优跳数的影响,通过理论证明和优化算法给出了其协作路由策略理想上限,并分析了其能量效率。理论分析及仿真结果表明,基于文中方案,通过选取合适的协作节点数和每跳距离可以有效提高无线传感器网的端到端能量效率,其性能要优于传统理想多跳路由方案。

扩频系统中基于Kalman滤波的最优干扰抑制技术

针对扩频系统中的干扰抑制问题,本文首先将其建模为附加约束的最小化均值输出能量(MMOE)问题,然后借助正交分解将约束MMOE转化为无约束最小均方误差(MMSE),接着通过选择合适的状态变量、建立合适的状态方程和观测方程得到盲Kalman滤波(BKF)算法,最后分析了BKF算法性能.研究表明:BKF的收敛性能与输入相关矩阵几乎无关,能快速跟踪环境变化,稳态干扰抑制性能逼近最优性能;明显优于盲最小均方(BLMS)和盲递推最小二乘(BRLS)算法.

多径信道下盲最小输出能量空时多用户检测器

对于天线阵周期扩频CDMA系统,我们提出了三种线性约束最小输出能量盲空时多用户检测器MOE、MOECapon和MOEMMSE。由于利用了时域扩频码信息,MOE和MOE Capon方法对信道的估计优于MMSE方法。MOEMMSE方法的输出信干噪比接近MMSE方法。

一种基于波束形成理论的盲源分离方法

目的为更加有效地处理强弱信号混合这一特殊盲源分离问题。方法根据阵列信号处理模型与盲源分离模型之间的一致性,以最小输出能量为准则推导了相应的约束条件,并求得线形约束最小方差下的解,即对真实信源的估计;实验中采用强背景噪声EEG与诱发脑电(EP)作为源信号,利用本文方法对其混合信号进行处理。结果该方法能够有效地从强背景噪声EEG中将弱信号EP提取出来,具有很好的有效性和鲁棒性。结论与独立分量分析等经典的盲源分离方法相比,该算法不需要求解解混矩阵,计算量小,在低信噪比情况下能够准确地估计出信源。