基于免疫克隆选择算法的多用户检测技术研究

为了解决最佳检测器计算复杂度较高的难题，提出一种精简有效的克隆选择算法。把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到CSA提出了免疫克隆选择算法。所提ICSA通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到克隆选择算法中，不仅加快了克隆选择算法的收敛速度，并提高了克隆选择算法的全局收敛能力。然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器。仿真结果证明了ICSA检测器能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

基于禁忌搜索的CDMA多用户检测算法研究

基于禁忌搜索 (tabusearch ,TS)的原理 ,提出了两种实现码分多址 (CDMA)系统的多用户检测 (MUD)的算法。一种是通过合理地选择初始解、当前解的邻域以及禁忌搜索表 ,构造禁忌搜索检测方法 ;另外一种是采用禁忌学习神经网络 (TLNN) ,通过神经网络状态方程的迭代完成最优检测目标函数的全局寻优。通过分析以及对同步和异步情况的仿真表明 ,这两种方法均具有多项式的计算复杂度 ,而TLNN比TS复杂度更低 ;它们优于传统、多级、Hopfield神经网络等方法 ,对远近问题不敏感 ,并且具有与最佳检测方法 (OD)接近的误码率性能。     

空时分层结构码分多址系统的上行多用户检测

针对目前已提出的空时编码结构大多只研究单用户检测这一现状,研究了频率选择性信道下多输入多输出(MIMO)的多用户结构,并提出了一种采用V BLAST空时编码结构码分多址系统的多用户检测算法。基于发射符号的旋转不变特性和奇异值分解,得到了矢量信道冲激响应(VCIR)的盲估计,进而提出了上行信号的多用户检测器。该方法在满足系统对多用户检测性能期望的同时,还能很容易地对算法复杂度进行有效控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于自适应卡尔曼滤波盲多用户检测的新算法

研究在稳态的码分多址(code-divisionmultiple-access,CDMA)系统存在很强的抗多址干扰时,使多用户检测中的最优判决向量的估计保持较高的数值鲁棒性的算法。采用一种新的自适应卡尔曼滤波多用户检测算法估计CDMA系统多用户接收器的最优判决向量,高性能盲自适应多用户检测算法。通过仿真实验,可以看出,该算法收敛速度快、跟踪性能好、数值稳定性好。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制阵发性多用户干扰,具有很强的抗多址(multipleaccessinterference,MAI)干扰能力和较高的数值鲁棒性。     

瑞利衰落信道下多天线系统格形码调制性能分析

下一代高速无线数据传输大多采用多输入多输出(MIMO)信道传输。采用格形码TCM调制,在瑞利衰落信道下,可改善误码性能,用公式法导出在瑞利衰落信道下,MIMO格形码调制系统的误码率性能界限,有利于采用实际方案的选择。采用平均最小自由欧氏距离估计误比特率,得到误比特率的封闭式表示,通过计算机模拟,在高信噪比情况下,这种估计方法与实际情况非常接近。     

MIMO系统中基于斜投影的盲空时多用户检测算法

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的码分多址(code division multiple access, CDMA)系统,提出了一种基于斜投影的盲空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码 (space time block coding, STBC)方案,自适应地跟踪干扰子空间和多天线信道,在此基础上对接收信号进行斜投影抑制多址干扰(multiple access interference, MAI),解决了传统的基于子空间的最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)盲空时多用户检测算法收敛速度慢和强干扰的情况下稳态性能低的问题,提高了多用户检测的鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果表明该算法的有效性。     

MC-CDMA系统中基于粒子群算法的多用户检测

提出了一种频率选择性信道下使用多天线分集接收的多载波码分多址(MC-CDMA)系统中基于粒子群算法(PSO)的多用户检测(MUD).当采用多天线分集接收时,各个天线接收的信号经历了相互独立的衰落,导致不同天线分支对应的匹配度函数相互独立.为解决多天线分集接收的多目标优化问题,提出了虚拟Pareto前端的概念,并使粒子按照Pareto优化准则进行速度和位置更新.仿真结果表明,所提方案获得了增强的开发和探索能力,其性能优于常规粒子群算法和多目标遗传算法.     

基于独立分量分析的自适应最小均方误差多用户检测

分析了CDMA矩阵信号模型和线性独立分量分析的数学模型,根据比较得出这两种模型具有相同形式.将独立分量分析应用于CDMA系统的多用户检测中,提出了基于ICA后处理的自适应最小均方误差(MMSE)多用户检测方法.该方法采用自适应MMSE检测器的输出来初始化独立分量分析的迭代,既利用了信源的独立性,又充分利用了已知扩频码的信息,从而提高了多用户检测器的性能.仿真结果表明:采用提出方法的误码性能优于自适应MMSE检测方法,尤其在高信噪比的情况下,误码性能得到了较大改善.     

部分并行干扰抵消多用户检测器仿真设计

针对DS/CDMA系统中多址干扰及远近效应。提出了一种选通并行部分干扰抵消(SPPIC)算法,利用匹配滤波器输出的判决统计对多址干扰进行选通部分抵消,有效地减小判决统计量的偏差,以提高系统性能。给出了选通并行部分干扰抵消检测器的非相干实现结构,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

一种片率增量SVM多用户检测器算法仿真研究

码分多址(CDMA)系统中的多用户检测(MUD)实质上是一盲信源分离问题,通过在上行链路接收端获取采样的混合信号,然后根据扩频码特征及波束形成算法进行初步预分离,进而将片率信号作为支持向量机(SVM)的训练信号,在SVM中将所有用户通过1-1模式构造多目标分类器,通过类增量学习方式进行目标信号分类,最终获取期望用户的检测值。文中最后给出了仿真结果及分析比较,验证了算法的可行性。     

分形调制在平坦慢衰落信道中的性能分析

论述了作为一种新的低截获概率通信体制的分形调制的原理,介绍了分形调制在通信系统中的具体实现.针对分形调制固有的多速率分集的特性,提出了在接收端三种不同的解调判决的方法,并将分形调制与BPSK调制在AWGN、Rayleigh平坦慢衰落信道下的性能进行了仿真、分析和比较,得出了"利用多速率分集特性可使分形调制在AWGN和Rayleigh平坦慢衰落信道中获得差错性能的提升"的结论,同时为分形调制系统的设计提供了有益的尝试.     

衰落信道下的QCAM性能分析

对AWGN和Rayleigh信道衰落下K-QCAM系统性能进行了研究,分析了K-QCAM系统对不同K值在一定的信噪比下系统性能和信道的关系,并推导出零均值Logistic映射的QCAM系统在不同衰落信道中的误比特率的表达形式。仿真结果表明,在相同的传输信道和信噪比条件下,仿真结果与理论值有很好的吻合性。     

复杂大系统建模的模糊神经网络方法

提出了一种新的复杂大系统建模方法。采用模糊神经网络对复杂大系统对象中的结构不确定性因素进行建模,并利用同步扰动随机近似算法对模型参数进行在线调整。将该方法应用于直升飞机旋翼自转着陆过程中的仿真建模中,给出了全量模型和模型调整过程。仿真结果表明,该方法是切实可行的。     

不相关Rayleigh衰落信道仿真模型

用一个统一的公式对基于正弦波叠加(SoS)Rayleigh信道仿真方法进行了分类和总结,提出了一种产生多个不相关Rayleigh衰落信道的方法.基于SoS的Rayleigh信道仿真方法根据参数设置分为四类,每一类的正弦波的相位又有三种不同的定义方式.信道的统计特性和基本结构可以由信道的二阶统计量完全表征,根据对信道的二阶统计特性对比以及实际的物理散射传播环境的特点,第二类仿真方法同时具有平稳性和各态历经的优点,适合平坦信道的仿真建模;而第三类方法更适于多个不相关Rayleigh信道的生成,具有简单高效的特点.     

Equivalent Joint Space-Time Multiuser Detection for Uplink ISI-Corrupted Multicarrier CDMA Systems with Arbitrary Antenna Arrays

The multicarrier code division multiple access (MC-CDMA) systems without cyclic prefix (CP) hold a fine spectral efficiency though they are unavoidably corrupted by the intersymbol interference (ISI) over the finite impulse response (FIR) channel. We call MC-CDMA systems without CP the ISI-corrupted MC-CDMA systems in some sense. Considering the fact that combining antenna arrays with so-called ISI-corrupted MC-CDMA systems is advantageous in suppressing cochannel interference in cellular communication systems, this paper investigates ISI-corrupted MC-CDMA systems with base station antenna arrays. Joint space-time multiuser detection (MUD) schemes for DS-CDMA systems with antenna arrays have drawn much attention recently. Based upon them, we can derive the equivalent joint spatial-temporal MUD scheme for ISI-corrupted MC-CDMA systems with antenna arrays. In order to achieve this goal, an equivalent space-time estimation method of uplink vector channel is first derived for the ISI-corrupted MC-CDMA syste     

基于均匀场理论的CDMA多用户检测的方法

基于均匀场理论提出了实现码分多址(CDMA)最佳多用户检测的一种神经网络方法。从理论上证明了该算法的稳定性,理论分析和计算机仿真表明该算法能有效地抑制噪声干扰、能有效地克服远近效应,且能实时求解,有利于VLSI实现。     

一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型

提出了一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型.该模型根据免疫识别原理来构造神经网络检测器,通过训练将被检测对象的故障模式信息存储于分布的检测器中,检测器用于捕获被检测对象的异常模式特征,当检测器与特征样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况来发现故障,并给出了相应的训练算法.通过滚动轴承损伤检测的仿真实验,表明该方法对由轴承损伤冲击造成的信号突变保持了较高的灵敏度和分辨率,对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法，同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明，改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度，同时具有无须事先确定RBF中心的优点，将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。     

增长式卷积神经网络及其在人脸检测中的应用

卷积神经网络擅于提取具有类别分辨能力的隐式特征,在人脸检测等领域获得巨大成功.然而典型的卷积神经网络的固定结构又使得网络规模初始设定只能是经验性的,难以实现后继的再学习.鉴于此,提出一种结构可变的卷积神经网络的构造方法:从每层只有单个卷积核的简单网络结构开始训练,逐渐为各网络层增加新的卷积神经元并修改新增连接权重,当训练结果达到预期目标时训练结束.在人脸检测的实验中,不同网络规模下的识别结果表明基于结构增长生成的网络可以在精确度和网络规模之间取得一个非常好的折衷.此外,在追加新的学习样本时,分类器在保持原有学习结果基础上,只需调整少量新增神经元的权值,就能明显提高检测率.     

基于模糊神经网络的ATM网络连接接纳控制

ATM网络的业务量控制是ATM网络中的关键技术之一.连接接纳控制是业务量控制的一种,对业务源进行预防式控制.本文采用模糊神经网络算法对ATM网络进行连接接纳控制,仿真结果表明它比传统的算法有更好的效果.