编码CDMA系统中的一种迭代多用户接收器

编码CDMA系统中的迭代多用户接收器通过在采用软输入软输出算法的多用户检测和信道译码之间反复传递软信息而提高接收系统性能。最优的软输入软输出多用户检测器具有指数的计算复杂度，文中提出了一种简化的软输入软输出多用户检测算法。仿真结果表明，这种迭代多用户接收器的性能接近基于最优多用户检测的迭代多用户接收器。     

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．     

一种低复杂度的Turbo多用户检测技术

基于Turbo原理 ,提出了一种适合于同步DS CDMA系统的迭代多用户接收机结构 ,它通过在反复迭代的软输入软输出多用户检测器和一组信道译码之间获得连续的软判决 ,从而得到一种低复杂度的多用户检测算法———软MMSE干扰消除     

一种新的改进进化规划多用户检测方法

针对码分多址接入(CDMA)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,结合CDMA通信的实际特点,提出了一种基于改进的进化规划多用户检测方法,该方法是通过增加种群的多样性来改善进化规划易于出现早熟收敛的缺点。实验表明,该多用户检测方法在抗多址干扰的能力和抗远近效应的能力都优于进化规划的多用户检测方法。     

量子POVM算法在DS—CDMA多用户检测中的应用

3G与4G移动通信基于码分多址(CDMA)技术．多址干扰(MAI)的存在制约了系统的性能与容量．一个比较好的解决方法是采用多用户检测技术(MUD)．但最优的多用户检测技术由于其复杂性无法实现．现有的多用户检测技术往往基于次优算法．给出一种量子POVM算法．为量子信道提供了一种最优的解决方法。     

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.     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测器的指数计算复杂度问题，从组合优化的角度，提出了一种基于遗传算法和局部最小算法的次优多用户检测器，这种多用户检测器，通过遗传算法进行初步选择，再用局部最小算法进行局部优化，可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢，易于出现早熟收敛等缺点，且计算复杂度小，计算机仿真结果表明，该检测器的比特误码性能接近最优多用户检测器。     

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。     

自适应暂态混沌神经网络在CDMA多用户检测器中的应用

提出一种自适应变尺度暂态混沌神经网络，并将其应用于CDMA的多用户检测技术。该算法在优化搜索过程中根据暂态混沌神经网络能量函数的变化调整网络参数，自适应地控制能量函数对神经网络动力学特性产生良好的影响。仿真结果表明，基于改进的自适应混沌神经网络算法的多用户检测器能够有效地逼近CDMA的最优多用户检测器的性能。     

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     

基于神经网络的智能多用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第 3代移动通信系统IMT 2 0 0 0中的一项关键技术。求解最优多用户检测器的目标函数的最小值问题可以转化为求解Hopfield神经网络的能量函数的最小值问题。对两种基于神经网络的智能多用户检测器进行性能分析和计算机仿真 ,通过与最佳多用户检测器和传统检测器的比较 ,证实了这两种神经网络检测器都能较好地实现多用户检测的功能 ,因此 ,神经网络多用户检测技术是一种切实可行的方案     

基于一种改进遗传算法的多用户检测器

针对码分多址接入(CDMA)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度,提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测。这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢,易于出现早熟收敛等缺点。实验结果表明,该方法可获得接近最佳检测的性能。     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入(CDM A)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测;这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢、易于出现早熟收敛等缺点;计算机仿真结果表明,该检测器的比特误码性能接近最佳检测器。     

基于进化规划和神经网络的多用户检测器

利用两种方法的优点,并将它们应用于CDMA多用户检测中,提出一种基于并行遗传算法和Hopfield神经网络的多用户检测器．该检测器中,进化规划首先给神经网络提供较好的初始值,然后用神经网络实时快速地获得最优解．计算机模拟结果表明：本文所提出的检测器在误码率和“抗远近”效应方面均具有良好的性能。     

多用户OFDM系统中的快速自适应分配策略

将自适应技术应用于多用户正交频分复用(OFDM)系统,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率,从而使系统的整体性能达到最优．文中给出了多径频率选择性衰落信道下多用户OFDM系统中自适应比特和功率分配的数学模型,提出了一种次优快速自适应分配算法,根据信道特性的瞬时估计值,自适应地为各用户分配子信道和比特,在给定误码率的条件下使总的发送功率最小、仿真结果表明,该算法计算简单,优化效率高,可以达到接近理论上的最优水平．     

多用户MIMO-OFDM自适应子载波组分配的优化算法

针对于多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)下行传输,提出一种基于用户信道特征反馈自适应调整多用户子载波分配的优化算法.该算法提出的简化技术将信道相关带宽信息和动态子带分配算法联合起来,将连续子载波分配的最小单元由单个子载波变为子载波组,从而能在不明显影响系统性能的基础上有效改善传统子载波自适应算法中运算量较大的问题.仿真结果表明:该算法运算量获得较大的简化,但在性能上接近于传统动态子载波分配的效果,是一种有效的多用户动态自适应子载波分配算法.     

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。