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相似文献
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1.
研究了在多用户、多输入多输出(MU-MIMO)系统中发射端块对角化(BD)预编码方案的实现算法,以及基于该预编码方案的多用户调度算法. 利用子空间分解技术设计了发端的预编码矩阵. 通过该预编码矩阵,系统可以实现与多个用户同时进行多码流、用户间的零干扰通信. 定性分析了该预编码方案的本质,利用子空间分解技术设计了一种基于系统最大和容量准则的多用户调度方案. 通过分析说明该调度方案具有较低的计算复杂度. 数值仿真表明,在相同的块对角化预编码方案下,采用本文提出的用户调度方案可获得近似最优的和容量,进一步说明了本文所提方案的有效性.  相似文献   

2.
分析了CDMA移动通信中采用多用户检测的必要性,进而分析了现有的各种多用户检测技术的工作原理及局限性,指出了多用户检测技术新的研究方向——空时联合多用户检测技术。  相似文献   

3.
本文主要研究基于干扰抵消的MIMO-OFDM系统多用户检测算法。首先介绍了MIMO-OFDM系统的特点;然后分析了常见的几类多用户检测算法,特别是迫零检测算法、基于串行干扰抵消的迫零检测算法以及基于并行干扰抵消的检测算法;最后分别对经典迫零检测算法、基于串行干扰抵消以及并行干扰抵消的迫零检测算法进行仿真。仿真结果表明,基于并行干扰抵消的检测算法的误码率性能要优于其他两种算法。  相似文献   

4.
基于特征值分解(eigen value decomposition, EVD)或奇异值分解(singular valuedecomposition, SVD)的半盲信道估计算法需要进行重复的EVD或SVD计算,计算量较大,不适用于多小区多用户的大规模MIMO系统. 为此,针对多小区多用户大规模MIMO系统中的半盲信道估计给出了一种快速实现算法. 该算法主要利用最小二乘(least-squares)及线性最小均方误差(linear minimum mean-square error)原理导出一种新的递归计算模糊矩阵的方法,采用快速递归row-Householder 子空间跟踪算法对接收向量的信号子空间的估计进行加速. 仿真结果表明,所提出的算法估计性能良好,并能有效减轻导频污染的影响.  相似文献   

5.
针对多用户空时块码正交频分复用系统,提出了基于Turbo 码的自适应加权并行多用户检测方法. 该方法利用自适应加权多用户检测进行多用户信号分离,并将所获得的软比特信息作为Turbo 码的先验信息进行译码,将译码所得的外信息作为下次迭代中自适应加权多用户检测中权值的先验信息. 数值仿真结果表明:采用该方法的空时块码正交频分复用系统收敛较快,与自适应部分并行多用户系统、实验加权多用户系统、传统并行干扰抵消多用户系统进行比较,分别可获得1.8 dB, 2.5 dB 和3 dB 的增益.  相似文献   

6.
针对频选快衰落信道,提出一种新的信道模型及相应的自适应信道跟踪算法;针对宽带DS-CDMA系统上行链路,提出一种改进的部分并行干扰消除(PPIC)算法.PPIC算法在估计出的信道信息辅助下实现干扰抑制与多用户检测,同时将检测结果反馈至信道跟踪算法辅助实现自适应地估计时变信道,从而实现频选快衰落信道下DSCDMA系统上行链路的迭代多用户检测.数值仿真实验验证了本文算法的有效性.  相似文献   

7.
提出一种模拟基因工程技术优化算法,进而基于MMSE准则提出一种全新的模拟基因工程技术优化算法的盲最佳多用户检测器SGE(Blind Optimal Multi-User Detector of Simulating Ge-netic Engineering,SGE),盲最佳多用户检测.该算法源于通过基因校正改善物种品质的思想,是一种进化算法,其算法效率远远高于遗传算法等.SGE盲最佳多用户检测只需要很少的用户信息就能够获得和Verdu多用户检测器相同的误码率性能.  相似文献   

8.
基于奇异值分解提出了一种改进的 kalman 滤波盲自适应多用户检测算法.理论分析和数值仿真表明,在异步 CDMA 系统中,与现有的基于 RLS 算法盲自适应多用户检测方法相比,该方法具有收敛速度快、跟踪性能好、数值稳定性高的优点.  相似文献   

9.
使用IIS或者IIS与serv-u配合,可以快速建立多用户的支持FTP的ASP主页空间,提供ASP程序运行与测试环境,本文提出了两种实现的方法。  相似文献   

10.
多址干扰已经成为影响UWB系统性能的重要因素,将Turbo理论中的迭代思想与多用户检测技术相结合,提出了一种基于软干扰抵消的迭代多用户检测算法,为进一步降低算法复杂度,对软干扰抵消后的剩余干扰进行高斯近似。仿真实验表明,在AWGN信道条件下,经过几次迭代后多址干扰被有效抑制,使用该算法的接收机性能明显优于传统接收机。  相似文献   

11.
对基于期望值最大化的统计盲多用户检测方法进行改进.针对期望值最大化(expectation maximization,EM)算法的高复杂度及性能欠佳的缺点,在进行最大似然估计时先考虑用户所受的多址干扰及噪声,修改最大似然估计函数,并加以分解简化,提出一种改进的EM算法实现CDMA盲多用户检测,并进行了实验仿真.实验结果表明,改进方法提高了系统的抗干扰性能,且降低了算法复杂度.  相似文献   

12.
在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。  相似文献   

13.
利用快跳频信号帧间信号一致性以及分布式网络的特点,提出了基于分集合并接收的最小均方误差准则的快跳频多址多用户检测算法.算法适合同步和异步系统,具有较强的抗虚警和抗漏检能力.仿真结果表明该算法能明显提高分布式对等网络终端消除同信道干扰的能力,且相对已有中心功率控制的同步和异步多用户检测算法,该算法可以进一步改善系统的BER性能.  相似文献   

14.
研究了基于非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法,给出了并行‘软’干扰消除随机数据联合(P-SC-PDA)和串行‘软’干扰消除随机数据联合(S-SC-PDA)两种算法,它们的计算复杂度均为o(K3)(K表示用户数).计算机仿真结果显示S-SC-PDA算法的性能明显优于P-SC-PDA算法.如果利用S-SC-PDA算法对被检测用户进行排序检测(根据译码器提供的信息先检测具有较高检测可靠度的用户,然后检测具有较低检测可靠度的用户),则系统的性能能进一步提高.  相似文献   

15.
提出一种联合Turbo-BLAST的多用户空时编码方案.在接收端,传统的多用户接收机一般采用基于符号干扰抵消(symbol-level cancellation, SLC)的方案,复杂度较高. 该文提出一种基于比特级干扰抵消(bit-level cancellation, BLC)的低复杂度迭代接收机方案.该方案在检测部分将M-QAM调制符号分解成一系列BPSK符号的线性组合,采用比特级的干扰抵消.理论分析和仿真结果表明,提出的方案将迭代接收机检测模块的软检测和软解调部分简化为一个单一的检测部分, 很大程度上降低了计算复杂度.同时在发送端采用贝尔实验室的BLAST分层空时结构,有效地提高了频谱效率.  相似文献   

16.
多用户MIMO下行链路通信系统必须设计合适的预编码方案来抑制多用户间的共信道干扰. 该文提出一种基于连续迭代优化信号泄漏噪声比最大准则的预编码方法.利用已知用户未使用的子信道空间增大其他用户的预编码空间自由度,降低干扰泄漏,并用迭代法进一步抑制多用户干扰,提高接收端信干比.该方法仅在发射端使用用户的信道信息优化与编码矩阵,不需要基站与用户协作,接收端可自由选择检测算法,且不会增加系统开销.仿真结果表明,所提方法取得了比原SLNR方法更好的系统性能,且具有较快的收敛速度,实用性较强.  相似文献   

17.
本文采用5维空间4+1分解的方法建立了标量场、电磁场和引力场的复合场理论,并给出了一个复合场方程的静态球对称解;当标量场及其与电磁场的耦合不存在时(β=0),此解退化为Reissner-Nordtstrom度规。本文还给出了标量场和电磁场产生的复合场源流密度矢量的表示式。  相似文献   

18.
将经过延时编码的联合检测(joint detection,JD)算法用于多用户MIMO MC-CDMA下行系统.仿真实验表明,与VBLAST检测算法相比,延时编码的JD检测算法性能良好,并能应用于VBLAST无法应用的接收天线数目少于发送天线数目的MIMO系统.该文还分析了2发2收时用Alamouti编码来代替延时编码的误码率性能.  相似文献   

19.
本文推广对偶向量空间对的概念,引进了U-对偶向量空间对概念,讨论U-对偶向量空间对基本性质,所得结果自然是对偶向量空间对的相应结果的推广。  相似文献   

20.
变尺度因子暂态混沌神经网络多用户检测器   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种变尺度因子暂态混沌神经网络,具有较好的逃逸局部最优点的能力,并将其用于实现DS/CD-MA通信系统中的最佳多用户检测器.实验结果表明这种基于变尺度因子混沌神经网络的多用户检测器,其误码率性能优于已有的神经网络多用户检测器,能较好地逼近最佳多用户检测器的性能。  相似文献   

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