基于FSYAST子空间算法的盲自适应多用户检测

为解决传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,在分析基于信号子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,提出了一种改进的信号子空间盲线性MMSE多用户检测器,并应用FSYAST子空间跟踪算法进行信号子空间跟踪.仿真结果表明,提出的盲自适应多用户检测器性能接近于奇异值分解(SVD)子空间多用户检测器性能.     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。     

基于SP-LCCMA的STBC MC-CDMA系统盲信道估计

研究了空时编码多栽波码分多址系统(STBC MC-CDMA)盲信道估计技术.根据信道位于信号子空间的特点,提出基于信号子空间投影线性约束恒模算法(SP-LCCMA)的盲信道估计,避免了噪声子空间信道估计的缺点,将估计信道应用于STBC MC-CDMA系统多用户检测.仿真结果表明,提出算法的收敛速度和信干噪比(SINR)性能优于一般恒模算法.     

基于子空间跟踪的盲空时多用户检测

针对天线阵同步CDMA系统,运用子空间方法,提出多径条件下空时盲多用户检测方法.用FSYAST子空间跟踪方法来自适应估计信号子空间,同步多径天线阵列系统的信道参数采用Kalman算法自适应估计.仿真结果表明,提出的盲空时多用户检测器性能优于其它子空间多用户检测器.     

空时分组码MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测

文章研究了采用空时分组码的多载波码分多址(MC-CDMA)系统在工作于时分双工(TDD)模式下的上行链路中基于遗传算法(GA)的多用户检测方法.采用基于子空间分解的盲算法对空时分组码MC-CDMA系统进行信道估计,并运用信道估计值得出最小均方误差(MMSE)解.通过遗传操作将MMSE解扩展为遗传算法的目标种群,并对目标种群运用最大似然(ML)搜索,获得最佳的检测结果.该方案在较小的复杂度代价下能大幅提高系统性能,当存在信道估计误差时也具有良好的误比特性能.     

空时分组码MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测

文章研究了采用空时分组码的多载波码分多址(MC-CDMA)系统在工作于时分双工(TDD)模式下的上行链路中基于遗传算法(GA)的多用户检测方法.采用基于子空间分解的盲算法对空时分组码MC-CDMA系统进行信道估计,并运用信道估计值得出最小均方误差(MMSE)解.通过遗传操作将MMSE解扩展为遗传算法的目标种群,并对目标种群运用最大似然(ML)搜索,获得最佳的检测结果.该方案在较小的复杂度代价下能大幅提高系统性能,当存在信道估计误差时也具有良好的误比特性能.     

多径MIMO CDMA系统中改进的盲空时多用户检测算法

针对多径衰落信道下发射分集采用Alamouti空时分组码的MIMO CDMA系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法.结合目标用户特征波形先验知识和多径信道信息对信号子空间进行预处理,然后使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,并在跟踪初期对信号特征值矩阵进行处理,去除迭代带来的噪声.仿真结果表明这种算法能有效地抑制多径干扰和多址干扰,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现.     

一种基于子空间跟踪的盲自适应多用户检测器

研究一种基于改进子空间跟踪的盲自适应多用户检测算法,提出一种盲自适应Kalman检测器.同时,针对CDMA系统信号子空间维数的变化,提出一种IPASTd子空间跟踪算法,实现在高信噪比和强远近效应情况下稳定的跟踪性能.把IPASTd与Kalman滤波器结合组成新的自适应检测器.仿真结果表明,该检测器可以迅速地跟踪维数变化了的信号子空间,从而提高检测器的性能,实现稳定的跟踪并使输出具有良好的信干比.     

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。     

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。     

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.     

基于干扰子空间估计的跳频多址信号检测

通过对跳频多址信号的时频图案分析,建立了基于信号子空间的系统模型和跳频多址信号的解相关检测算法.该算法采用子空间跟踪的思想,将干扰子空间从检测信号空间上予以消除,克服了传统检测器需要知道系统中所有用户跳频图案的约束和串行干扰消除中的干扰扩散问题.与传统检测器相比,该算法具有更好的系统误码性能、较低的计算复杂度和很好的系统稳健性.MonteCarlo仿真结果表明,在同一个误码率条件下,基于子空间的盲多用户检测器比传统检测器的信噪比提高了2～4dB.     

基于SP子空间跟踪的修正的MMSE多用户检测方法

分析比较了多种子空间跟踪算法.复杂度高的特征值分解和奇异值分解不利于工程实现,而低复杂度的PASTd应用于多用户检测导致收敛速度慢并且检测性能差.介绍了SP子空间跟踪算法,利用SP算法跟踪信号子空间求得解调向量,设计了修正的MMSE检测器.与SVDMUD和PASTd MUD两种算法相比,仿真结果显示SP MUD算法收敛速度快,输出信噪比和误码率性能接近SVD MUD算法,并保持了较低的计算复杂度,是一种较好的实现方案.     

Blind Adaptive Multiuser Detection Based on FIAPI Algorithm

Multiuser detection technology is currently one of the effective ways to suppress multiple access interference and near-far effects. Firstly, through selecting a simple compensation matrix, fast improved approximation power iteration(FIAPI) subspace tracking optimization algorithm is proposed. Secondly, for the disadvantage of high computational complexity of Kalman filtering algorithm, Kalman for blind adaptive multiuser detector based on FIAPI subspace tracking algorithm is designed. The simulation experiments show that the convergence and anti-interference ability of the blind adaptive multiuser detector based on FIAPI algorithm is greatly improved, and the average signal-to-interference ratio of the FAPI algorithm is improved by about 0.7 dB, which is higher than the average signal-to-interference ratio of the orthogonal projection approximation subspace tracking(OPAST) algorithm 2 dB or so.     

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。     

强干扰下基于子空间的空时多用户检测算法

在经典的代价函数为最小输出能量的多用户监测算法的基础上,结合子空间算法,提出了一种改进的空时多用户检测算法,并对比了不同信干比环境下,该算法与经典的MMSE多用户监测算法的输出信噪比．仿真结果表明：在低信干比的情况下,该算法能得到更好的输出信干比,适合在强干扰环境下监测用户信号．     

基于子空间的OFDM系统半盲信道估计研究

提出了一种基于子空间的改进OFDM系统半盲信道估计算法,利用信号子空间和噪声子空间的正交特性将子空间分解,实现了色噪声背景下高效半盲信道估计.仿真结果表明,在时变信道下具有更好的收敛性,体现了算法好的稳定性以及快速跟踪系统变化的性能.