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     

直接序列扩频多址通信系统中线性多用户信号检测器研究

提出了通过非线性优化求解线性多用户检测器中线性变换矩阵的一种方法，并分析了其性能．计算结果表明：①在理想功率控制条件下，这种检测器的误比特率小于传统多用户信号检测器和解相关多用户信号检测器的误比特率；②在抗“远—近”效应方面，这种检测器强于传统检测器，而弱于解相关检测器     

CDMA系统中多用户检测算法的研究

在DS-CDMA系统中,多用户检测技术是抗多址干扰和“远近效应”的有效方法,因此也成为了第三代移动通信的关键技术之一。文中通过仿真比较分析了传统检测器、最优检测器、解相关检测器、MMSE检测器、串行干扰抵消检测器、并行干扰抵消检测器和解相关判决反馈检测器等经典多用户检测器的误码率、渐近多用户有效性和抗远近能力,并从计算复杂度和所需的假定知识两个方面讨论了这些检测器的实现复杂度。     

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.     

基于信号空时结构的子空间多用户检测技术

分析了2种线性多用户检测器(去相关检测器、MMSE检测器)的性能,和在基站使用天线阵列时,2种线性多用户检测器的性能改善,以及相对于没有使用天线时的性能的提高.说明使用天线阵增加了用户的空间特征,从而增加了用户的可辩性,提高了多用户检测器的性能,成为扩展系统容量的有效途径.     

同步CDMA通信用正交判决反馈多用户检测器

提出一种用于同步ＣＤＭＡ移动通信系统的新型多用户检测器———正交判决反馈多用户检测器，并将其与一般的判决反馈检测器作了对比．结果表明，两种检测器具有同样的抗远近效应性能，但正交判决反馈多用户检测器的结构简单，计算复杂度也得到简化．     

基于MMSE的迭代多用户检测器的性能分析与仿真

基于数据处理不等式,分析了采用软干扰消除技术的最小均方误差（MMSE）迭代多用户检测器的输出与发端输入的互信息,以及多用户检测器在已编码CDMA系统中的误比特率（BER）性能,从互信息和渐近效率的角度得出：基于MMSE的迭代多用户检测器为渐进最优。     

基于克隆选择算法和神经网络的多用户检测

针对传统检测器和最佳检测器在多用户检测中存在的缺点,利用克隆选择算法和Hopfield神经网络在解决优化问题的优势,提出了一种基于改进的克隆选择算法和神经网络的准最佳多用户检测器并用计算机进行仿真.仿真结果证明了该多用户检测器有良好的抗多址干扰和抗"远近效应"的能力,并有计算复杂度低和易于实时实现的优点.     

MC-CDMA系统采用多用户检测器的性能分析

分析了MC—CDMA系统采用多用户检测器的性能，多用户检测器采用解相关—并行干扰抵消体制。在同样的慢瑞利衰落多径信道条件下，与Hara提出的单用户检测体制进行比较，同时分析了上行和下行信道的情况。仿真结果显示在无信道估计错误时，在下行信道，单用户MMSEC检测性能较好，但在上行信道多用户检测器的性能远远好于单用户检测器。文中迈进一步仿真分析了信道估计错误对检测器的影响，发现对于较大的信道估计错误，多用户检测器比单用户检测器更敏感。结论是MMSEC只适用于下行MC—CDMA系统，而多用户检测器是上行MC—CDMA系统信道估计错误很小时的极佳方案。     

仿生优化算法在多用户检测中的应用

通过将码分多址系统中的最佳多用户检测视作组合优化问题,利用遗传算法、进化规划、克隆选择算法在解决优化问题方面的优势,提出了3种多用户检测方案,并用计算机对所设计的多用户检测器的误码率和收敛性进行仿真.仿真结果证明了所设计的3种检测器的误码率都优于去相关多用户检测器,都是切实可行的方案,实际应用中可根据不同的性能要求进行选择.     

采用粒子集群算法的DS-CDMA多用户检测

为了有效抑制多址干扰 ,实现结构简单、鲁棒性强的目的 ,将粒子集群算法 (PSO)应用于直扩码分多址 (DS-CDMA)通信系统的多用户检测中。提出了 PSO- MU D方法。利用改进的 PSO- MU D方法与传统多阶段多用户检测器相结合 ,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明 ,这种多用户检测器充分利用了粒子集群算法的优良特性 ,与传统的 CDMA接收机和基于遗传算法的多用户检测器相比较 ,在误码率、收敛速度、抗远近能力等方面都有显著改善     

基于MMSE的迭代多用户检测器的性能分析与仿真

基于数据处理不等式，分析了采用软干扰消除技术的最小均方误差（MMSE）迭代多用户检测器的输出与发端输入的互信息。以及多用户检测器在已编码CDMA系统中的误比特率（BER）性能，从互信息和渐近效率的角度得出；基于MMSE的迭代多用户检测器为渐进最优。     

基于逐级相消技术的同步DS/CDMA多用户检测器

提出了一种新的基于逐级干扰相消技术的多用户检测器，分析了检测器的干抗相消原理，并给出了该检测器的系统框图及其误码性能。该检测器具有结构简单、计算复杂度低的特点，其性能较传统的多用户检测器性能有较大幅度的提高，并达到了单用户情况下检测器的性能。     

神经网络多用户检测

介绍了基于神经网络的ＣＤＭＡ系统最佳多用户检测器和盲多用户检测器,给出了它们的发展现状,讨论了各自的原理和实现技术,比较了其性能,并指出了今后可能的努力方向。     

基于RBF神经网络的DS—CDMA多用户检测

多用户检测技术是CDMA系统抑制多址干扰，克服远近效应的关键技术．采用RBF神经网络作为DS—CDMA系统的多用户检测器，给出在同步高斯信道条件下RBF神经网络多用户检测器原理图，并分析了利用RBF神经网络进行多用户检测的原理．通过仿真实验证明，讨论的RBF神经网络多用户检测器能够得到优于匹配滤波器接收机的误码率检测性能．     

移动通信系统空时频多用户检测技术研究

介绍了多用户检测器的基本理论、性能测度,以及多用户检测技术的发展情况和一些基本的算法,从而对多用户检测有了一个整体的认识。     

线性无偏最小方差多用户信号检测器性能分析

多用户信号检测是研究码分多址通信网中多址干扰抑制方法的理论，近年来日益得到人们的重视。本文着重对线性无偏差最小方差（ＬＵＭＶ）多用户信号检测器进行了理论分析，导出了误码率公式及其上下界，给出了ＬＵＭＶ多用户检测器的渐近效率，分析了同步误差对检测器性能的影响，并给出计算机仿真结果。     

基于Tank & Hopfield神经网络的盲多用户检测器

盲自适应多用户检测器只需知道期望用户的扩频码及定时信息,就可以实现对多址干扰的有效抑制。本文提出了一种基于TH(Tank and Hopfield)神经网络的盲多用户检测器,通过采用TH神经网络来计算检测器的最优权值,从而提高了检测器的收敛速度。仿真实验的结果表明这一方法具有良好的多址干扰抑制能力     

递推功率估值码分多址多用户检测器

在码分多址（ＣＤＭＡ）通信的多用户检测器中，存在多址于扰和Ｎｅａｒ－Ｆａｒ问题．对国、内外新近提出的几种多用户检测器进行了性能分析和比较．在未知信号功率情况下，提出一种性能较优的检测器──递推估计检测器（ＲＥＤ）；通过ＭｏｒｔｅＣａｒｌｏ模拟证明了当Ｎｅａｒ－Ｆａｒ问题严重时，ＲＥＤ检测器的抗Ｎｅａｒ－Ｆａｒ性能优于这几种多用户检测器，但用户之间的功率相差不大时，ＲＥＤ检测器的抗多址干扰能力比去相关判决反馈检测器稍差．     

改进的暂态混沌神经网络多用户检测器

提出了一种基于自反馈连接权值优化策略的暂态混沌神经网络多用户检测方法.该方法采用一种改进的变指数退火函数,对自反馈权值进行优化,既充分利用混沌的动态特性进行搜索,使算法可以从局部最优值中跳出,又加快收敛速度,减少收敛时间.仿真结果表明,这种检测器在误码率和抗远近效应方面优于已有的神经网络多用户检测器,能较好地逼近最佳多用户检测器的性能.