异步CDMA系统中一种新颖的盲自适应多用户检测方法

盲自适应多用户检测技术是码分多址 (CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术。针对传统的基于最小化平均输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的缺点 ,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式 ,为 CDMA系统构造了一种动态系统模型 ,然后利用Kalman滤波算法 ,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法。理论分析和数值仿真表明 ,在异步 CDMA系统中 ,与现有的基于 L MS算法、基于 RL S算法等盲自适应多用户检测方法相比 ,该方法具有收敛速度快速稳定 ,跟踪性能好等优点     

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。     

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。     

盲多用户检测算法与仿真

多用户检测因抑制多址干扰,其在CDMA系统中具有非常重要的作用,而盲多用户检测因需要很少的信息而具有更好的适应性。具体介绍了4种主要的盲多用户自适应检测算法,包括LMS算法、RLS算法、APA算法和Kalman滤波算法,通过计算机仿真定量分析比较了4种算法的性能。     

基于SCS算法的盲自适应多用户检测器

提出了一种基于SCS(Soft-Constraint-Satisfaction)算法的盲自适应多用户检测器。基于SCS算法的盲自适应多用户检测器只需知道期望用户的扩频码及定时信息,而且通过自动选择用来估计期望信号的非线性函数,可以调节算法的收敛速度和估计误差。仿真实验表明该方法具有较好的抗多址干扰的能力。     

采用粒子集群算法的DS-CDMA多用户检测

为了有效抑制多址干扰 ,实现结构简单、鲁棒性强的目的 ,将粒子集群算法 (PSO)应用于直扩码分多址 (DS-CDMA)通信系统的多用户检测中。提出了 PSO- MU D方法。利用改进的 PSO- MU D方法与传统多阶段多用户检测器相结合 ,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明 ,这种多用户检测器充分利用了粒子集群算法的优良特性 ,与传统的 CDMA接收机和基于遗传算法的多用户检测器相比较 ,在误码率、收敛速度、抗远近能力等方面都有显著改善     

一种基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制技术

盲干扰抑制技术是在不知道系统参数 ,不需要训练序列的情况下 ,有效抑制 Direct Spread Code DivisionMultiple- Access(DS- CDMA)系统的多址干扰的有效方法。根据受限最小输出能量准则并利用空间正交投影技术 ,该文提出了一种新的基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制算法。仿真分析比较表明 ,与现有的基于 L east Mean- Square(L MS)算法、基于 Recursive L east- Squares (RL S)算法等盲自适应干扰抑制技术相比 ,该算法具有收敛速度快速稳定、输出性能好、计算复杂度适中等优点     

基于Tank & Hopfield神经网络的盲多用户检测器

盲自适应多用户检测器只需知道期望用户的扩频码及定时信息,就可以实现对多址干扰的有效抑制。本文提出了一种基于TH(Tank and Hopfield)神经网络的盲多用户检测器,通过采用TH神经网络来计算检测器的最优权值,从而提高了检测器的收敛速度。仿真实验的结果表明这一方法具有良好的多址干扰抑制能力     

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。     

多径CDMA信道盲空时多用户检测器

提出用于多径CDMA信道下的盲空时多用户检测器,它具有同时抑制多址干扰(MAI)和多径畸 变(MPD)的功能,利用最小均方算法(LMS)和自适应向量跟踪算法分别实现自适应盲多用户检测和多径 接收信号的最佳结合。最后给出计算机模拟结果,验证了模型及算法的可行性。     

智能天线与多用户检测的联合抗干扰模型构建

联合抗多址干扰技术是目前移动通信技术研究的热点.将智能天线与多用户检测技术相结合可抑制相干干扰,改善系统的误码率性能,提高移动通信系统的有效性与可靠性,优化无线资源的利用率.提出了采用智能天线接收后进行多用户检测的CDMA系统模型,并引入基于LMS算法的自适应滤波器来消除窄带干扰.Matlab软件仿真结果表明,联合抗干扰模型较好地提升了误码率性能.     

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.     

3G中一种改进的盲检测算法研究

研究了直扩—码分多址（DS-CDMA）系统中多址干扰（MAI）抑制技术的盲多用户检测算法,在加性高斯白噪声信道环境中,对该检测的最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法及卡尔曼滤波算法的信干比及抗干扰性能通过计算机编程仿真进行了分析、研究,提出了一种改进型盲多用户检测LMS算法,并对其信干比及抗干扰性能用Matlabl语言进行了计算机编程仿真,仿真结果表明：改进型盲多用户检测LMS算法的信干比（SIR）稳态输出明显好于基本LMS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。     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

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.     

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。     

自适应蚁群算法在CDMA多用户检测中的应用

提出一种基于自适应蚁群算法（adaptive ant colony algorithm）的CDMA多用户检测（MUD）方法．该方法利用匹配滤波器的输出作为初始值，采用自适应选择和动态调节的进化策略，以及搜索过程中最优解的筛选方法来解决多用户检测问题．仿真结果表明，该方法能快速找到全局最优解，并且能得到很好的误码率性能．     

锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.