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。     

基于SP子空间跟踪的修正的MMSE多用户检测方法

分析比较了多种子空间跟踪算法.复杂度高的特征值分解和奇异值分解不利于工程实现,而低复杂度的PASTd应用于多用户检测导致收敛速度慢并且检测性能差.介绍了SP子空间跟踪算法,利用SP算法跟踪信号子空间求得解调向量,设计了修正的MMSE检测器.与SVDMUD和PASTd MUD两种算法相比,仿真结果显示SP MUD算法收敛速度快,输出信噪比和误码率性能接近SVD MUD算法,并保持了较低的计算复杂度,是一种较好的实现方案.     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。     

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.     

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.     

基于FSYAST子空间算法的盲自适应多用户检测

为解决传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,在分析基于信号子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,提出了一种改进的信号子空间盲线性MMSE多用户检测器,并应用FSYAST子空间跟踪算法进行信号子空间跟踪.仿真结果表明,提出的盲自适应多用户检测器性能接近于奇异值分解(SVD)子空间多用户检测器性能.     

基于盲子空间法的DS-CDMA系统码辅助NBI抑制自适应算法

针对现存盲直接法码辅助技术抑制直接序列码分多址系统窄带干扰性能不佳的问题,提出盲子空间法码辅助技术及其自适应算法,实现对三类窄带干扰的抑制.对于音频干扰和数字窄带干扰,提出盲自适应带收缩的投影近似子空间跟踪(PASTd,Projection approximation subspace tracking with deflation)算法;对于AR随机过程,由于上述盲自适应算法的低秩判定困难,提出改进的盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive least square)预测-PASTd码辅助算法.仿真分析试验结果表明:该算法具有优越性.     

基于子空间的OFDM系统半盲信道估计研究

提出了一种基于子空间的改进OFDM系统半盲信道估计算法,利用信号子空间和噪声子空间的正交特性将子空间分解,实现了色噪声背景下高效半盲信道估计.仿真结果表明,在时变信道下具有更好的收敛性,体现了算法好的稳定性以及快速跟踪系统变化的性能.     

超宽带系统中盲自适应降秩接收机

针对超宽带系统中的多址干扰和码间干扰问题,提出了一种低复杂度的盲自适应接收机,该接收机首先采用多级维纳滤波算法抑制多址干扰并提取期望信号各多径分量;再进一步采用紧缩近似投影子空间跟踪方法估计信道并进行最大比合并,提高输出信干噪比。仿真结果表明,其误码性能优于匹配滤波器、传统Rake接收机、解相关Rake接收机和基于恒模算法的自适应接收机,且收敛速度较快、复杂度较低。     

OPASTd子空间跟踪算法及其在盲多用户检测系统中的应用

为了提高基于子空间的盲多用户检测方法的性能,在简要介绍了现有的跟踪向量序列的主要子空间和特征元素的快速算法的基础上,提出了正交压缩近似投影子空间跟踪算法(OPASTd),该算法在应用压缩技术的同时,保证了每次迭代估计出的信号子空间的正交性。将该算法应用于多用户检测系统时,系统的抗多址干扰(MAI)和抗远近效应的能力和其他算法相比都有所提高,特别是在抗远近效应方面提高较大。     

主成分计算的改进自然幂迭代方法

提供快速估计与跟踪一个向量序列的主特征向量的改进自然幂迭代方法．它是自然幂迭代方法的一个延伸,不仅跟踪主子空间,而且得到了主特征向量．与一些基于幂迭代的方法(例如Oja,PAST与NIC)相比,改进自然幂迭代方法具有最快的收敛速度,且能容易地以每步迭代O(np)的计算量加以实现,这里n为所考虑向量序列的维数,p为所要跟踪的主子空间的维数(或主特征向量的个数)．与某些非幂迭代的方法(例如MALASE与OPERA)相比,改进自然幂迭代方法保证了全局指数收敛．     

基于Givens旋转多用户多径DS-CDMA信号伪码盲估计

针对多径多用户低信噪比下的伪码估计,提出一种基于Givens旋转多用户多径DS-CDMA信号伪码盲估计的算法.该算法在同步接收扩频信号的基础上,利用特征值分解法获得用户特征向量子空间,通过2维Givens矩阵对子空间特征向量组成的2维载荷矩阵进行旋转,当定义的载荷矩阵总方差达到极小值时停止旋转,得到伪码序列的最佳估计.该算法克服了传统特征分解法估计多用户伪码序列时的缺陷,解决了多用户多径低信噪比情况下伪码序列的盲估计问题.仿真结果表明该算法是有效的,且具有抗多径干扰的能力.     

OPASTd子空间跟踪算法及其在盲多用户检测系统中的应用

为了提高基于子空间的盲多用户检测方法的性能,在简要介绍了现有的跟踪向量序列的主要子空间和特征元素的快速算法的基础上,提出了正交压缩近似投影子空间跟踪算法(OPASTd),该算法在应用压缩技术的同时,保证了每次迭代估计出的信号子空间的正交性。将该算法应用于多用户检测系统时,系统的抗多址干扰(MAI)和抗远近效应的能力和其他算法相比都有所提高,特别是在抗远近效应方面提高较大。