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。     

平坦瑞利环境下多用户检测的复神经网络方法

根据平坦瑞利环境下码分多址 (CDMA)系统的复信道衰减特点 ,提出了一种多用户检测的复神经网络方法 ,从理论上证明了该算法的稳定性。理论分析和计算机仿真表明 :该算法具有较强的鲁棒性 ;能有效地抑制噪声干扰 ,克服远近效应 ;对复信道相位和相关矩阵具有一定的自适应能力 ;在平坦瑞利环境衰减下具有较好的误码特性。     

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法

针对CDMA上行链路系统中,基站已知小区内用户的扩频码而对小区外用户扩频码未知的情况,提出一种基于子空间方法的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)群盲多用户检测算法。该算法利用所有已知的扩频码有效消除了多址干扰,采用改进的紧缩近似投影子空间(projection approximation subspacetracking with deflation,PASTd)跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪,提高了收敛速度。仿真结果表明,所提算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd盲多用户检测,逼近奇异值分解(singular value decom-position,SVD)群盲多用户检测,并保持了较低的计算复杂度。     

基于独立分量分析的DS-CDMA下行信道延迟估计

将独立分量分析方法引入DS-CDMA系统，通过对DS—CDMA信号模型和线性有噪ICA模型的比较，得出这两种模型具有相同形式。因此，提出了一种基于ICA的DS—CDMA下行信道的延迟估计方法。该方法采用固定点ICA算法来估计多径信道的混合矩阵，从而提取信道的延迟信息。仿真结果表明：与匹配滤波检测方法相比，该方法具有更好的性能。     

MIMO系统中基于斜投影的盲空时多用户检测算法

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的码分多址(code division multiple access, CDMA)系统,提出了一种基于斜投影的盲空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码 (space time block coding, STBC)方案,自适应地跟踪干扰子空间和多天线信道,在此基础上对接收信号进行斜投影抑制多址干扰(multiple access interference, MAI),解决了传统的基于子空间的最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)盲空时多用户检测算法收敛速度慢和强干扰的情况下稳态性能低的问题,提高了多用户检测的鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果表明该算法的有效性。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过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。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于逆高斯纹理空间相关性的雷达目标检测

高分辨海杂波可以采用复合高斯模型进行建模,纹理分量决定了杂波的非高斯特性以及后续的检测算法。传统自适应检测算法假设纹理在距离维独立同分布(independent and identically distributed, IID),忽略了实测海杂波纹理相关性。采用逆高斯分布建模纹理分量,提出了一种基于纹理空间相关性的自适应检测器。该检测器选取部分参考单元带入到似然比检测中,为待检测单元提供了散斑协方差矩阵信息和纹理信息。实测数据实验表明,该检测器相对于IID纹理假设下的最优检测器和自适应归一化匹配滤波器具有一定的性能提升。     

基于独立分量分析的CDMA抗干扰时延估计算法

基于独立分量分析的思想,采用经典的FastICA算法结合传统的匹配滤波检测技术实现对CDMA同步时延的精确估计,有效地抑制了多址干扰和远近效应对CDMA接收性能的影响。并针对多径干扰对时延精确提取的影响,提出了一种基于匹配滤波的多径干扰消除时延提取算法,有效地提高了时延精确提取的准确性。实验结果表明了算法的有效性。     

盲信号分离空时多用户检测器及仿真

提出了一种利用盲信号分离技术(BSS)与阵列天线相结合的新的盲空时多用户检测器。利用基于高阶累积量快速定点的独立分量分析(ICA)算法，从CDMA系统的多址干扰信号中较好分离出需要用户信号和多址干扰信号，进而通过匹配滤波检测出需要的用户信号。该检测器具有结构简单，具有较好的抑制多址干扰和抗“远-近”效应能力，而且收敛速度快。