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。     

3G系统中的盲自适应检测算法研究

本文简述了盲自适应多用户检测,主要介绍和分析了最小输出能量检测算法(MOE)、基于MMSE准则的盲自适应多用户检测算法和恒模算法(CMA)。并在MATLAB环境下,通过仿真实验来比较它们的优缺点,验证它们的可行性。     

基于动量因子的变步长盲多用户检测器

针对3种经典的盲多用户检测算法中,最小均方误差(LMS)算法收敛速度慢、而递归最小二乘算法(RLS)和Kalman自适应算法计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于动量因子的变步长LMS算法。该算法在初始阶段使用较大的步长值,根据同一接收信号在相邻两次迭代过程中检测器的输出值之差来动态调整步长,加快了LMS算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法的收敛和检测性能明显好于传统的LMS算法,稳态输出接近RLS算法和Kalman算法,而计算量仅略高于传统LMS算法,可以实时有效地抑制多址干扰。     

基于动量因子的变步长盲多用户检测器

针对3种经典的盲多用户检测算法中,最小均方误差(LMS)算法收敛速度慢、而递归最小二乘算法(RLS)和Kalman自适应算法计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于动量因子的变步长LMS算法。该算法在初始阶段使用较大的步长值,根据同一接收信号在相邻两次迭代过程中检测器的输出值之差来动态调整步长,加快了LMS算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法的收敛和检测性能明显好于传统的LMS算法,稳态输出接近RLS算法和Kalman算法,而计算量仅略高于传统LMS算法,可以实时有效地抑制多址干扰。     

多环境下卡尔曼滤波多用户算法的性能仿真

盲自适应多用户检测的典型算法主要有：最小均方算法、递归最小二乘算法和卡尔曼滤波算法,而卡尔曼滤波算法的收敛速度快、跟踪性能强,数值稳定性好。本文在同步、异步加性白噪声、用户满载、阵发性强干扰等通信环境下对算法的时间平均信千比（SIR）、平均输出能量（MOE）和误码率（BER）作了仿真测试,对比分析了卡尔曼滤波算法的性能。     

在DS-CDMA通信系统中盲多用户检测算法的研究

分析并研究了DS-CDMA(直扩码分多址)通信系统中的三种盲多用户检测算法,即最小均方(LMS)算法,递推最小二乘(RLS)以及Kalman算法。仿真实验了在平稳信道下、同步DS-CDMA系统中接收机应用这三种盲多用户检测算法抑制多址干扰(MAI)的能力,仿真实验与理论推导相吻合。实验与理论都表明,递推最小二乘(RLS)和Kalman算法能快速收敛、信干比大,尤其是Kalman算法收敛速度更快、信干比有更高的稳态输出,更具有实用性。     

阵发性强干扰下盲多用户检测算法的性能分析

盲自适应多用户检测的典型算法主要有:最小均方算法、递归最小二乘算法和卡尔曼滤波算法.为分析比较3种算法的收敛速度、抗多址干扰能力和跟踪性能,在阵发性强干扰通信环境下对这3种算法的时间平均信干比(SIR)、平均输出能量(MOE)作了仿真测试.     

DS-CDMA盲多用户检测算法性能实验研究

针对CDMA下行链路仅知道目标用户自身扩频码这一情形,通过仿真实验对恒模、最小输出能量、递归最小二乘、Kalman滤波以及基于独立分量分析这几种线性和非线性盲多用户检测算法的误码率和信干比进行了性能比较和讨论.实验证明,基于独立分量分析的盲多用户检测算法具有较好的性能.为对算法工程实现提供具体的参考,本文对各算法的计算复杂度进行了分析.     

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。     

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。