基于遗传退火算法的解相关多用户检测器

多用户检测技术是第三代移动通信系统码分多址(CDMA)中的一项关键技术。在多用户检测中求解最佳矢量问题可以转化为在遗传算法中求解具有最高适应度函数的问题。文章提出了一种基于遗传退火算法的解相关多用户检测,该算法将模拟退火(SA)引进到遗传算法(GA)中,通过退火来减轻遗传算法的选择压力,利用退火法的爬山性能,改善了遗传算法的性能。仿真表明,该多用户检测器在抗多址干扰以及抗远近效应的能力方面均优于解相关检测器。     

直接序列扩频多用户检测算法

多址干扰以及远近效应是影响扩频系统性能的两大关键问题。多用户检测是一种从接收端设计入手的干扰抑制方法,主要作用是从用户信息相互叠加的CDMA信号中可靠地解调出部分或全部用户的信息。多用户检测技术是消除多址干扰,缓解远近效应,提高系统性能的有效方法,本文介绍了几种经典的用于直接序列扩频的多用户检测算法。     

基于自适应免疫进化算法的多用户检测

本文采用自适应免疫进化算法来解决多用户检测问题．通过计算机仿真，无论是抗多址干扰还是抑制远近效应，此方法都明显优于传统检测方法，并且具有与最优检测器接近的误码率性能。     

混合遗传算法在CDMA移动通信多用户检测中的应用研究

研究了将混合遗传算法应用于直接序列码分多址扩频通信的多用户检测 ,先给出了在异步高斯信道下解调扩频信号的结构框图 ,然后分析了用混合遗传算法进行多用户检测的理论依据和实际性能。仿真结果表明无论是抗多址干扰还是抑制远近效应 ,基于混合遗传算法的检测器都明显优于传统检测器 ,且其性能非常接近最佳检测器。     

RBF神经网络多用户检测ROLS-AWS算法的研究

为了对抗多址干扰和远近效应,研究将RBF(经向基函数,Radial Basis Function)神经网络中的递归正交最小二乘(ROLS-AWS)算法应用于多用户检测中。给出在同步高斯信道条件下运用三层神经网络解调扩频信号的原理框图,分析了基于RBF网络的多用户检测接收机。为了改进RBF网络的运算速度,在基于RBF网络的多用户检测接收机中采用ROLS-AWS算法。计算机仿真结果表明：使用所提算法的RBF网络接收机的抗多址干扰、远近效应以及训练速度的性能上都明显优于传统接收机、基于BP神经网络和不使用该算法的普通RBF神经网络多用户接收机。     

基于克莱姆—施密特正交化法则的多用户检测器

提出了码分多址（CDMA）系统中一种基于克莱姆-施密特正交化法则的多址干扰抑制算法,不同于传统的多用户检测算法中采用扩频序列对接收信号进行解扩,该算法运用克莱姆-施密特准则递推地完成最优欠妥 扩码的求解,进而对接收信号进行解扩处理,可以实现对多址干扰的完全抑制,性能分析和仿真结果均表明,该算法能有效地抑制CDMA系统中的多址干扰,改善系统的性能。     

基于克隆选择算法和神经网络的多用户检测

针对传统检测器和最佳检测器在多用户检测中存在的缺点,利用克隆选择算法和Hopfield神经网络在解决优化问题的优势,提出了一种基于改进的克隆选择算法和神经网络的准最佳多用户检测器并用计算机进行仿真.仿真结果证明了该多用户检测器有良好的抗多址干扰和抗"远近效应"的能力,并有计算复杂度低和易于实时实现的优点.     

CDMA系统的一种自适应多用户检测方法

常规的匹配滤波器接收机无法克服ＣＤＭＡ的多址干扰和远近效应,因而限制了ＣＤＭＡ系统的容量．为此,需要采用干扰抑制和自适应处理的多用户检测技术．已有的很多抗远近效应和干扰抑制的多用户接收机都比较复杂,还要求估计干扰用户的信号参量．该文提出一种简化的自适应最小均方误差多用户检测接收方法,可以用自适应方式实现滤波器参数的最小均方误差意义上的最优化．理论分析与数字模拟的结果表明该方法与匹配滤波器相比,能明显地提高抗多址干扰能力     

基于盲源分离的多用户检测算法

本文针对CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,将噪声数据的定点ICA算法应用到多用户检测中,实现了多用户信号的分离。通过matlab实验仿真比较了盲自适应检测算法与本文算法的性能,结果表明本文算法收敛速度很快,可以很有效地克服多址干扰,抑制远近效应。     

OPASTd子空间跟踪算法及其在盲多用户检测系统中的应用

为了提高基于子空间的盲多用户检测方法的性能,在简要介绍了现有的跟踪向量序列的主要子空间和特征元素的快速算法的基础上,提出了正交压缩近似投影子空间跟踪算法(OPASTd),该算法在应用压缩技术的同时,保证了每次迭代估计出的信号子空间的正交性。将该算法应用于多用户检测系统时,系统的抗多址干扰(MAI)和抗远近效应的能力和其他算法相比都有所提高,特别是在抗远近效应方面提高较大。