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。     

一种基于隐马尔可夫的盲自适应多用户检测算法

针对在概率统计为基础的信道估计收敛速度慢，状态估计存在非合理性的问题，提出了以隐马尔可夫模型为基础的盲自适应多用户检测算法。在后向方法中采用了固定延迟和锯齿延时相结合的办法，根据前后序列之间的相关性和最陡下降法对多用户上行复合信道进行盲估计，对于发射序列状态之间可能存在时序非继承性，搜索与前向序列对应的具有最大转移概率的后续序列，实现了最大后验多用户检测方法。此算法避免了由于相邻状态序列后向概率相差很大而造成的信道估计发散，同时将计算复杂度从o(N^3)降低到o(N^2)，计算机仿真实验表明，该算法将信道响应估计速度提高了10％，且具有全局收敛性和系统的稳定性。     

变步长的LMS盲多用户检测

提出了一种变步长LMS自适应盲多用户检测算法,克服了定步长自适应算法的收敛步长与输入信号自相关矩阵特征值大小有关的缺点,使算法的步长能够随输入信号矢量的变化而变化,提高了算法的收敛性能,使其更加符合实际工作的需要。并通过计算机模拟仿真,比较了变步长算法和固定步长算法的性能。     

干扰子空间盲自适应估计的跳频多址信号检测

针对跳频多址(FHMA)系统,提出了干扰子空间线性最小均方误差(MMSE)检测器和干扰子空间的快速跟踪算法.该算法通过添加噪声子空间得到了整个干扰自相关矩阵的权矢量,避免了同时对特征值对角阵和特征向量矩阵进行跟踪.结合神经网络学习机制中的NIC(Novel Information Criterion)准则,进行权矢量的快速更新,降低了复杂度.仿真证明,该检测器具有很好的误码性能,收敛速度更快.     

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.     

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.     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

一种改进的基于MMSE准则的空时多用户检测算法

该文对最小均方误差(MMSE)算法进行了研究,为了能更有效地减轻延时扩展及多径衰落,改进CDMA移动通信系统的容最和质量,以及进一步降低误码率.推导出了一种在多径CDMA信道下改进的空时MMSE多用户检测算法,该算法利用最陡下降算法求解空时多用户检测的最优权因子,并且提出了相应的检测器的结构.该算法改进了传统的MMSE多用户榆测算法,具有稳定的收敛特性和良好的检测性能,并给出了相应的计算机仿真结果.     

盲自适应分组多用户检测

直接序列码分多址分组多用户检测中,干扰用户包括小区分组外用户及相邻小区用户.首先利用子空间投影方法,在所有干扰用户中识别出相邻小区用户,然后对小区内用户进行多用户检测,并通过子空间跟踪方法实现自适应.既保证了性能,又降低了计算复杂度.仿真结果表明算法是实用的.     

一种盲自适应RLS多用户检测器

给出了一种盲自适应多用户检测器,该算法是基于一种约束条件的RLS算法。对该算法在多址干扰环境下的收敛特性进行了分析,证明了该算法的有效性,同时证明了该算法的检测向量最终收敛为约束MMSE检测向量,且不需要训练序列。给出了该算法在高斯白噪声信道及瑞利衰落信道下的对比数值仿真结果。     

多径CDMA信道中一种改进的MMSE空时多用户检测算法

分析在多径CDMA信道中空时多用户检测的信道模型，从理论上推导出信道脉冲响应矩阵必须满足的条件．重新定义多个用户的均方误差，利用最陡下降方法求解空时多用户检测的最优权因子，并通过估计迭代表达式中的相关系数，提出一种在多径CDMA信道下低复杂度的空日寸多用户检测算法．该算法不需要求解矩阵的逆，只需求解复杂度较低的迭代系数，与经典的线性最小均方误差(MMSE)算法相比，显著降低了计算复杂度．仿真结果表明，该算法具有稳定的收敛性和良好的检测性能．     

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

针对单输入多输出(SIMO)模型提出一种基于非零延迟均衡器的自适应最小均方误差(MMSE)盲均衡算法,该方法通过均衡器系数、不同延迟下的截短协方差矩阵及信号子空间三者之间的关系将零延迟均衡器推广到非零延迟均衡器。该方法不同于传统的零延迟均衡算法,可利用信道的多阶参数进行盲均衡使其减小信道一阶参数对均衡效果的影响,且对信道阶数过估计具有鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好地适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,利用快速次子空间追踪算法(FDPM)通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明在信道一阶参数能量较小或信道阶数过估计的条件下,即使信噪比较低,算法仍具有良好的均方误差(MSE)性能,此外自适应算法能够在几百个样本值内使信号快速达到收敛。     

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.     

最小误码率波束的形成算法

在经典自适应波束形成算法中,常采用均方误差准则,但对于一个通信系统来说,误码率是评价其性能的一个很重要的参数。利用核密度估计方法,由概率密度函数得到系统误码率与波束权值的关系,提出了一种自适应波束形成算法,在迅速收敛得到系统较小误码率的同时,得到最优的波束方向。仿真实验证明该方法优于经典的最小均方误差方法。     

一种改进的递推最小二乘盲多用户检测算法

为提高基于递推最小二乘(RLS)算法的盲多址干扰抑制检测器的稳态输出性能，根据空间正交投影算法和自适应判决反馈控制算法，提出一种基于RLS算法的自适应判决反馈盲干扰抑制检测器，该检测器在启动阶段，等价为一种基于RLS准则的盲干扰抑制检测器，在稳态收敛阶段，等价为一种有训练数据的RLS干扰抑制检测器．既保持了最小输出能量(MOE)检测器的全局收敛性，又具有最小均方误差检测器高输出信干比的优点．计算机仿真结果表明，该检测器性能优于已有的基于MOE准则的检测器，且能应用于时变信道．     

基于LMS算法的自适应滤波器在水声信号处理中的应用

针对水下环境通常是一种时变的强噪声信道,而采用传统的滤波器难以检测到有用信号的特点,利用LMS自适应谱线增强算法,构造了自适应滤波器。通过理论分析与仿真实验对该增强器进行了研究。结果表明：该谱线增强器收敛后均方误差小,提高了增强谱线和抑制非高斯噪声的能力。