多用户检测重扩智能天线研究

提出由最小均方误差算法（LMS）实现的自适应天线阵 盲多用户检测组成的智能天线方案，自适应天线阵形成指向用户的波束，波束输出经多用户检测解调出用户数据，而LMS自适应天线阵所需的参考信号由解调出的用户数据重扩发生，数值仿真结果表明，该方案比匹配滤波器解扩重扩天线阵有更好的性能；而与多用户检测 波束合成的时空处理方案相比，我们提出的方法计算量要少。     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

基于信号子空间的盲自适应多用户检测

多用户检测技术是DS—CDMA中解决多址干扰问题的一种重要技术。针对基于PASTd多用户检测方法在子空间追踪收敛速度慢和收敛的不稳定问题，提出一种快速子空间追踪的盲自适应多用户检测改进算法。该算法通过空间分解得到信号子空间，并利用信号子空间的特征值和特征向量得到解相关多用户检测器；最后，应用归一化正交Oja快速自适应地追踪信号子空间。仿真结果表明，相对PASTd多用户检测方法，降低计算复杂度，加快算法的收敛速度，系统稳定性好，拟制多址干扰具有良好的性能，达到很好的多用户检测效果。     

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。     

CDMA系统中一种新颖的盲自适应随机多用户检测算法

为解决一般自适应多用户检测算法需要频繁发送训练序列的问题，基于最陡下降法，提出一种基于随机测量的码分多址(CDMA)盲自适应多用户检测器．通过合理地选取时变步长，使得算法刚开始时步长取大值以加快收敛速度，算法将结束时步长取小值以减小规范化平方误差的极限值．运行该盲自适应多用户检测算法时，只需知道两个系统参数：期望用户的扩频序列和信道加性高斯白噪声的方差．仿真结果表明，该算法在保持一般盲自适应多用户检测器优点的基础上，可有效地提高多用户检测算法的收敛速度，从而提高CDMA系统的综合性能．     

自适应暂态混沌神经网络在CDMA多用户检测器中的应用

提出一种自适应变尺度暂态混沌神经网络，并将其应用于CDMA的多用户检测技术。该算法在优化搜索过程中根据暂态混沌神经网络能量函数的变化调整网络参数，自适应地控制能量函数对神经网络动力学特性产生良好的影响。仿真结果表明，基于改进的自适应混沌神经网络算法的多用户检测器能够有效地逼近CDMA的最优多用户检测器的性能。     

几种改进型RLS算法在自适应滤波系统中的应用

对用于信道估值（自适应模拟系统）和信道均衡（自适应逆模拟系统）的几种改进型RLS算法进行 了比较。由于信道估值的最优解可以模拟出信道的传输函数，从而得到较为准确的信道参数，而信道均衡 的最优解却受噪声功率谱密度的影响，因此提出了适用于时变信道的、基于信道估值的均衡方法，采用性 能良好的信道估值算法将改善自适应均衡的性能。     

非正交多脉冲通信系统多用户检测的白化方法

论述了MMSE白化技术在非正交多脉冲调制信号的非相干解相关多用户检测中的应用．作建立了系统模型，并对非正交多脉冲调制信号进行解相关变换，将多用户信道解构为单用户信道，由于解相关变换造成高斯噪声加强，若直接对信号进行判决，必然会影响判决的准确性，本将白化技术应用在此，在解相关后，先将噪声进行MMSE最优白化变换，使其互不相关，再将多用户信道分解成单用户信道，仿真结果证明白化能有效改善性能．     

基于免疫算法的MC-CDMA多用户检测研究

MC-CDMA是目前最新的移动通信系统,它极大地提高了通信速率和抗频率选择性衰落的性能,但由于受到多址干扰的影响,必须采用多用户检测技术．该文提出了一种基于免疫算法的多用户检测方法,有效消除了多址干扰和远近效应的影响,并能够快速收敛到全局最优解．实验仿真结果表明,基于免疫算法的多用户检测方法无论在信噪比、远近比还是用户数目变化时,其性能均优于同等条件下的解相关和最小均方方法,更接近于最佳多用户检测性能,而且运行时间明显小于最佳多用户检测．     

基于免疫算法的CDMA多用户检测

多用户检测技术是第三代移动通信系统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免疫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免疫算法的CDMA多用户检测,并与最佳多用户检测和传统检测器进行比较,实验结果表明该方法可获得接近最佳检测的性能。     

基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测

针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算。仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低。     

基于分支定界算法的DS—CDMAUWB系统多用户检测技术研究

研究一种带预处理的检测器,利用预处理动态设定的门限值直接判决用户的比特数据信息,用以解决线性多用户检测器由于判决门限值固定而影响检测性能的问题;利用分支定界算法进行预处理可以得到全局最优解,将原有的多用户检测问题转变成较小规模的检测问题,以达到减少多址干扰、增加正确判决的概率以及降低系统检测误码率的目的．仿真实验结果表明：预处理后,系统检测正确判决的概率增大,误码率降低．     

基于Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.     

基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.     

基于多用户多输入多输出系统的自适应有限反馈

为了减少多用户多输入多输出系统中上行链路的反馈开销,研究了多用户的有限反馈问题.在分析反馈比特数与用户速率关系的基础上,推导出用户自适应有限反馈的最优解,并提出一种实现简单的次最优方案,即用户根据自身和系统整体的信道质量状况,自适应地选择反馈比特数.通过增加信道较好用户以及减少信道较差用户的反馈比特数,有效提高了反馈比特的利用效率.研究结果表明,该方案实现简单,在不增加系统反馈开销的条件下明显增加系统吞吐量.     

MBM中基于AMP的多用户检测

针对媒介调制（MBM）系统中低复杂度高精度的多用户检测需求,提出了一种基于近似消息传递（AMP）的多用户检测算法.由于MBM自身具有稀疏性,可利用压缩感知的稀疏信号重构方法进行多用户检测.在检测过程中,当观测矩阵满足独立同分布条件时,采用近似消息传递算法进行多用户检测可在保证高精度检测性能的同时进一步降低检测复杂度.同时,针对噪声方差未知的情况,所提出的算法中设计了利用期望最大方法进行估计噪声方差的步骤,从而更加契合实际场景.经仿真测试表明,所提出的基于AMP的多用户检测算法与传统多用户检测方法以及其他具有相似复杂度的多用户检测方法相比具有最佳的多用户检测性能.      

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。     

一种盲自适应RLS多用户检测器

给出了一种盲自适应多用户检测器,该算法是基于一种约束条件的RLS算法。对该算法在多址干扰环境下的收敛特性进行了分析,证明了该算法的有效性,同时证明了该算法的检测向量最终收敛为约束MMSE检测向量,且不需要训练序列。给出了该算法在高斯白噪声信道及瑞利衰落信道下的对比数值仿真结果。