上行SCMA系统的串行球形解码MPA算法

稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)作为5G新型非正交多址技术极大地提升了频谱效率,接收端使用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)进行多用户检测,但是MPA的复杂度限制了它在实际系统中的应用。为了降低MPA的复杂度,提升其实际应用性,提出一种串行球形解码消息传递算法(SSD-MPA)。考虑高斯噪声的分布特性,该算法只更新范围内的节点的消息,从而降低了复杂度。同时,该算法利用串行策略加快了收敛速度。仿真结果表明,所提算法在保持MPA性能的同时,减少了收敛所需的迭代次数,并降低了复杂度。     

一种基于粒子滤波的盲多用户检测器

针对平坦瑞利衰落信道下的多用户检测问题.提出了一种基于可变粒子滤波器的盲多用户检测器。在导频序列接收阶段采用较多的粒子数目来估计信道参数。在信号检测阶段采用较少的粒子数目实现多用户检测算法,这样构成的变粒子数多用户检测算法在保持较好性能的同时具有较低运算复杂度。仿真结果表明,在高斯噪声或非高斯噪声环境,该检测器性能优于基本粒子滤波检测器性能。     

基于动态因子图缩减的SCMA低复杂度检测算法

针对现有稀疏码分多址接入(sparse code multiple access, SCMA)上行链路系统的接收端采用基于遍历的消息传递算法(message passing algorithm, MPA)进行多用户检测,存在复杂度过高的问题,通过在原始MPA算法基础上提出一种基于动态因子图缩减的消息传递算法(dynamic factor graph reduction based MPA, DFGR-MPA)。该算法根据码字概率的收敛情况对变量节点进行分类,并将码字概率未达到目标收敛的变量节点以及与其相关的功能节点重构成新的因子图用于后续迭代。DFGR-MPA算法不仅能够减少参与消息迭代的节点个数还能降低消息迭代的平均迭代次数,从而降低迭代检测的复杂度。仿真结果表明,该算法在误比特率(bit error ratio, BER)性能与检测复杂度之间可以达到较好地平衡。     

基于复合稀疏约束的近似消息传递CS重构算法

压缩感知(CS)重构中的近似消息传递(AMP)算法通过迭代执行小波阈值操作和残差更新来快速准确地实现稀疏信号重构,但它所采用的小波系数稀疏约束并不适用于非稀疏的自然图像,尤其CS观测过程存在噪声干扰时.为此,文中提出了一种基于复合稀疏约束和AMP框架的CS图像重构算法,使用相似图像块低秩约束和双边滤波约束作为自然图像的联合先验信息,以改善图像规则纹理和边缘的恢复效果,从而提升算法的重构性能.无噪CS观测的重构实验表明,文中算法的峰值信噪比(PSNR)比仅用低秩约束的AMP算法提高了0.45 d B,比原始AMP算法高6.19 d B;而在含噪CS观测的重构实验中,对应的PSNR增益则分别是0.25和4.60 d B;无论是无噪观测还是含噪观测,文中算法都获得了更佳的主观视觉效果.     

基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing, AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20～1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。     

大规模MIMO系统中软输出信号检测方法

为解决在上行多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统中,迫零(ZF)检测算法可取得近似最优性能,但ZF检测算法涉及复杂度高达O(K3)的矩阵求逆运算(其中K为用户数)的问题,基于Lanczos算法提出一种软输出信号检测方法,避免了高阶矩阵求逆运算,使复杂度由O(K3)降为O(K2).该方法为了计算软输出信息——对数似然比(LLR),通过对基于Lanczos算法的迭代计算解向量的过程进行分析,给出了一种低复杂度的LLR近似计算方法.仿真结果表明:提出的软输出信号检测方法的误比特率(BER)性能与计算复杂度均优于基于Neumann级数近似的信号检测算法,同时,最多仅需5次迭代就可取得逼近于ZF检测算法的性能.     

基于近似消息传递的小波域图像压缩感知

针对现有的基于近似消息传递的图像压缩感知算法需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究基于近似消息传递的小波域图像压缩感知算法。为了克服逐列观测、逐列重构的传统变换域压缩感知方案隔断图像列与列之间相关性的缺点,提出了一种基于图像行列相关性的小波域压缩观测方案。进而,基于近似消息传递设计了一种适用于在稀疏度未知的情况下重建小波系数的压缩感知重构算法,结合图像小波系数的结构化稀疏特性与近似消息传递,实现了小波域图像压缩感知重构。实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的基于图像行列相关性与近似消息传递的小波域图像压缩感知算法具有更高的重建图像质量与更快的图像重建速度。     

一种基于串行更新的分组门限MPA算法

针对上行SCMA系统通常采用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)进行多用户检测,但其存在复杂度高、收敛速度慢等问题,造成较长的系统时延,故提出一种基于串行更新的分组门限MPA检测算法,为不同分组中的用户设置判决门限及不同的最小迭代次数,减少串行更新过程中所需更新用户节点的个数.理论和仿真结果表明,该算法可在保证误比特率(Bit Error Rate,BER)性能的情况下有效降低译码复杂度,减小系统时延.     

一种TD-SCDMA系统线性多用户检测的算法

依据"时分同步码分多址(TD-SCDMA)"协议标准文本,针对TD-SCDMA系统在多径瑞利衰落信道下的多用户检测问题,提出了一种基于最小均方误差准则的次优线性多用户检测问题数学模型,并基于该模型利用组合数学中的最速梯度下降法,设计实现了一种适用于TD-SCDMA系统的LMMSE MUD算法,同时结合仿真实验结果得出影响该算法收敛性能的关键因素,该算法复杂度分析.结果表明,此算法BER性能优于SUMF和ZF-BLE,而其算法复杂度与ZF-BLE法相当.     

基于低秩矩阵填充的推荐算法

针对已有协同过滤推荐技术中评分矩阵极度稀疏问题,提出了一种基于低秩矩阵填充技术的推荐算法.该算法从贝叶斯框架出发,提出了能够解决低秩矩阵问题的分层高斯先验模型,并将广义近似消息传递算法嵌入到贝叶斯框架,规避了贝叶斯学习过程中烦琐的矩阵逆运算,提升了算法运算速度,同时在广义近似消息传递算法中施加阻尼运算以促进收敛.在开放数据集上的实验结果表明,所提出的算法与相关的矩阵填充推荐算法相比,有效地提高了推荐准确度.     

基于噪声独立分量分析的多用户检测

针对独立分量分析算法忽略噪声这一缺点,引入基于噪声模型的噪声独立分量分析,得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法.并与基于无噪模型的算法进行仿真比较,结果表明本文引入的方法性能更优,稳健性更好,对实际信道的适应性更强.     

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.     

基于辅助粒子滤波的盲多用户检测快速算法

针对粒子滤波在盲多用户检测中计算复杂的问题，构建了一种低复杂度的辅助粒子滤波盲多用户检测快速算法．在同步快变平衰落信道下，该算法对超过门限数目的粒子进行分类，并以匹配滤波检测器的检测值作为相应类别粒子权系数的加速依据，以不同类别粒子的概率差闽值及匹配滤波检测器的检测值作为粒子滤波所需粒子数目是否足够的判断准则，自动调节不同情况下所需的粒子数目，通过降低粒子数目来降低粒子滤波盲多用户检测算法的计算复杂度．仿真结果表明，辅助粒子滤波快速算法在多用户检测性能上可与原粒子滤波算法相比拟，且计算量可降低30％～40％．     

一种用于电力线通信系统的改进MIMO检测算法

目前多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被电力线通信(power line communication,PLC)系统采用,但由于MIMO PLC系统噪声呈非高斯分布而且各端口噪声之间存在相关性,故不能直接采用无线系统中的MIMO检测算法。采用了二元Middleton class A分布对MIMO PLC系统中噪声进行建模,提出了基于该噪声分布的最大似然检测改进算法,由于改进最大似然检测算法实现复杂度高,为了便于实现,进一步提出了用近似函数降低复杂度的2种次优的检测算法,优化了算法复杂度。仿真结果表明,与传统的基于高斯噪声分布的最大似然检测算法相比,提出的基于二元Middleton class A类噪声分布的信号检测算法在MIMO PLC系统能获得更好的性能。在性能损失较小的情况下,次优算法的复杂度明显低于最大似然检测改进算法。     

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MBER的MC-CDMA系统多用户检测方案

针对衰落信道,提出了一种新的MC-CDMA下行链路多用户检测方案。该方案基于最小误比特率(Minimum bit error rate,MBER)准则,并利用梯度下降法实现。通过采用内核密度估计的方法来估计误码率函数,可将该方案推广到自适应的最小误比特率(Least bit error rate,LBER)多用户检测算法。仿真结果表明,与传统归一化自适应最小均方误差(Normalized least mean square,NLMS)算法相比,LBER具有更好的收敛性能和误码性能。     

双速率多载波码分多址系统盲空时多用户检测

针对多速率码分多址系统多址干扰导致系统性能降低和使用低率检测算法使系统可用物理用户数下降的问题 ,提出了接收端使用天线阵列的同步上行双速率多载波码分多址系统的低速率盲空时多用户检测方法 .该方法在将不同速率物理用户等效到低速率虚拟用户后 ,构筑了虚拟用户的空时特征向量 ,通过子空间投影特性得到各个虚拟用户空时特征向量的盲估计值 ,进而利用该估计值实现了无需进行模糊复系数估计的软判决多速率盲多用户检测 .由于引入空间信息 ,该方法能够有效抑制多址干扰 ,提高系统容量 .数值仿真结果表明 ,该方法与已知信道的最小均方误差方法性能相近 ,并且在误码率为 10 - 3时 ,使用 2根接收天线可以使系统信噪比改善约 8dB .虽然该方法只考虑了双速率系统 ,但其原理可以推广到任意的多速率系统     

基于信道均衡技术的CDMA下行链路的检测方法

多用户检测技术应用在CDMA系统中可以有效的消除多址干扰,用于上行链路能体现其优越性的,但由于其复杂度过高,是不适于下行链路的,而传统的匹配滤波器是无法消除多址干扰的,笔者分析了CDMA系统下行链路离散系统模型,提出了一种适用于CDMA系统下行链路的数据检测算法,此算法由信道均衡器和匹配滤波器组成,信道均衡是基于迫零均衡准则,仿真实验表明此种检测方法的误码性能是大大优于传统的匹配滤波器检测的。     

基于改进梯度投影法的MIMO-NOMA系统迭代信号检测算法

针对多输入多输出-非正交多址(multiple-input multiple-output non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)系统信号检测问题,基于改进梯度投影(improved gradient projection,IGP)方法,提出一种适用于多用户MIMO-NOMA系统的上行链路的迭代信号检测算法。在该算法中,利用MIMO-NOMA系统中活跃用户的稀疏特性,基于IGP方法实现对发送信号的迭代恢复;在每次迭代后,先对所得估计解向量进行预处理,以得到更为接近真实值的估计值,接着再对活跃用户支撑集进行更新,以便于下次迭代操作。仿真结果表明,与经典的基于压缩感知的信号检测算法相比,基于IGP的迭代算法具有更低的误比特率(bit error rate,BER),在计算复杂度基本相同的条件下,可取得更佳的BER性能。     

基于快速独立分量分析的盲多用户检测算法

为了抵抗多址干扰的影响,充分利用了各个用户信号之间的独立性,使用负熵作为非高斯性测度,提出了一种基于快速独立分量分析的盲多用户检测算法.该算法在干扰用户的扩频码未知情况下能够获得优异的符号估计性能.通过与传统匹配滤波器、MMSE检测算法比较,实验结果表明在同步CDMA信道中,MAI较低的时算法检测性能与MMSE检测器的性能接近,随着MAI增加,算法的性能明显优于MMSE算法.