基于MMSE的快跳频系统多用户检测算法

针对快跳频多址系统,提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的多用户检测算法.首先对接收矩阵的最大行进行判决,计算最大行信号的接收功率平均值和最小均方误差,选择最小MMSE的行作为期望用户的检测输出.仿真结果表明,本算法能提高无中心功率控制网络的容量和比特错误概率(BER)性能,同时,适合异步跳频网络的信号检测.     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案.理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中.     

基于EM的MIMO-OFDM系统LMMSE信道估计

最小均方误差(MMSE)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现,根据这个问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法,并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估计问题转化为一系列单输入单输出(SISO)信道估计问题,避免了大规...     

基于简化信号模型的多用户检测算法

针对UWB系统的两种多用户检测算法复杂度较高的问题进行了分析,提出了基于改进的离散接收信号模型下的低复杂度解相关检测算法和最小均方误差检测算法(MMSE).仿真结果表明,在不影响性能的情况下复杂度大大降低.     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案。理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中。     

基于MMSE-BDFE的联合检测技术

为了消除多址干扰和符号间干扰,引入联合检测技术,在保证最小均方误差线性块均衡（MMSE-BLE）算法性能的情况下,尽可能减少MMSE-BLE算法的计算量.基于此提出一种利用FFT进行矩阵分解的最小均方误差块判决反馈的联合检测算法（MMSE-BDFE）.仿真结果表明,该联合检测算法（MMSE-BDFE）与MMSE-BLE算法性能基本相同的情况下复杂度低于MMSEDLE算法,与ZF-BLE算法相比,在复杂度降低的同时,性能又有所提高,从而验证该算法满足实际通信的需要.     

α稳定噪声下最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计

为解决脉冲噪声下最小均方误差自适应时间延迟估计算法估计性能的退化问题,以对称α稳定分布模型描述脉冲噪声,提出最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计算法.该算法通过对误差信号求取Sigmoid变换,抑制了较大误差对估计结果的影响.以最小均方Sigmoid误差代替最小均方误差作为优化准则,迭代模拟信道延迟效应的滤波器权系数,其收敛时峰值的位置就是所要估计的时间延迟.仿真结果验证了该算法在高斯和非高斯对称α稳定分布噪声条件下的优良估计性能,说明最小均方Sigmoid误差是一种韧性的最优准则.     

基于双曲正切函数的智能天线变步长LMS算法

提出一种基于双曲正切函数的智能天线变步长最小均方（LMS）算法. 通过建立步长因子与误差信号的双曲正切函数关系改进LMS算法, 解决了固定步长时收敛速度和稳态误差间的矛盾. 仿真结果表明, 所提出的变步长最小均方算法比标准的最小均方算法有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法

针对采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)检测算法在MIMO系统接收端进行检测时,需要进行大量伪逆运算导致检测复杂度增加的问题,提出了用一种基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法,避免了伪逆运算,有效地降低了检测算法的复杂度,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物无线通信环境下进行仿真实验,结果表明,与传统的算法相比,提案算法在保证相同信噪比,误码率没有显著变化的前提下,系统检测复杂度明显改善.理论分析证明,系统中有效天线数目越多,所提出的算法优越性越明显.     

多入多出系统中一种新的部分极大似然算法

提出了一种新的应用于多入多出(MIMO)系统的结合最小均方误差串行干扰消除(MMSE-SIC)的部分极大似然(ML)算法.该算法对一部分符号进行ML估计,并结合MMSE-SIC算法对其他符号进行检测,最后选择与接收信号欧式距离最小的一组符号向量作为解调输出.仿真结果表明,在4发4收V-BLAST系统中BER=10-2处,所提出算法比传统的MMSE-SIC算法有大约4 dB的性能增益,甚至接近于ML算法的性能,而且对于空间相关也具有较强的鲁棒性.     

基于MBER的空时分组码MIMO-OFDM系统多用户检测算法研究

为了抑制空时分组码MIMO-OFDM系统的共信道干扰,采用基于最小误比特率(MBER)的多用户检测算法.仿真结果表明,与最小化MSE的检测算法相比,直接最小化BER的MBER检测算法能够在保持复杂度相近的情况下获得较好的性能.     

一种新的V-BLAST系统分段检测算法

因为垂直分层空时传输(V-BLAST)系统在平坦衰落信道中的传统检测方法判决反馈均衡(DFE)方法有错误扩散的问题,使得系统的总体性能取决于最初检测的分层信号的误符号率性能,针对这一问题提出了分段检测的概念,用性能最好的最大似然(ML)算法来联合检测最初的几个分层信号,以此来提高整个检测算法的性能,对于后续的几个分层信号,仍采用较为简单的DFE的方法．同时还提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的新的分段检测方法．新分段检测方法和传统的DFE方法相比,在增加较小的复杂度的情况下,明显地改善了检测性能,仿真结果也验证了这一点．     

矢量空间上下文模型的LMMSE图像去噪算法研究

线性最小均方误差估计LMMSE(wavelet-based multiscale linear minimum mean squareerror estimation)目前是小波去噪领域的热门课题,讨论了矢量空间的最小均方误差估计的新算法,主要考虑图像各层间的关系,将线性MMSE运用到矢量空间,对去噪图像边缘模糊问题有较大改善。     

离散粒子群优化在垂直分层空时系统检测中的应用

为了改善垂直分层空时系统串行干扰抵消算法的性能,提出了一种离散粒子群检测算法(DPSO-DA).该算法将垂直分层空时系统中的最优检测视为组合优化问题,根据最大似然检测公式构造DPSO算法的适应度函数,利用DPSO算法来解决该组合优化问题,从而寻找最优解.针对DPSO-DA 有可能出现早熟现象,进一步提出了一种混合离散粒子群检测算法 (HDPSO-DA).HDPSO-DA 对 DPSO-DA 的进化方程进行了重新设计,在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,进一步改善了DPSO-DA的性能.理论分析和仿真结果表明,当误码率为10-3时,与基于最小均方误差准则的串行干扰抵消算法相比,DPSO-DA 和 HDPSO-DA 可获得约3dB 和 5dB的增益,且具有更低的复杂度.     

SVM multiuser detection based on heuristic kernel

A support vector machine （SVM） based multiuser detection （MUD） scheme in code-division multi- ple-access （CDMA） system is proposed. In this scheme, the equivalent support vector （SV） is obtained through a kernel sparsity approximation algorithm, which avoids the conventional costly quadratic pro-gramming （QP） procedure in SVM. Besides, the coefficient of the SV is attained through the solution to a generalized eigenproblem. Simulation results show that the proposed scheme has almost the same bit er-ror rate （BER） as the standard SVM and is better than minimum mean square error （MMSE） scheme. Meanwhile, it has a low comoutation complexity.     

一种低SNR下APSK载波相位盲同步方法

提出了一种工作在低信噪比(SNR)条件下,由最小均方误差(MMSE)鉴相和数字二阶闭环组成的幅相键控(APSK)载波相位盲同步方法.给出了载波相位同步环路的参数、采样速率匹配方法及其定点优化实现方案.与盲同步中常见的判决引导算法相比,MMSE鉴相算法无需符号硬判决,对符号误判不敏感,因此具有更大的鉴相范围,降低了相位模糊的重数;运算量虽较大,但可以采用查表法克服这一缺点.