基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.     

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.     

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.     

一种基于子空间跟踪的盲自适应多用户检测器

研究一种基于改进子空间跟踪的盲自适应多用户检测算法,提出一种盲自适应Kalman检测器.同时,针对CDMA系统信号子空间维数的变化,提出一种IPASTd子空间跟踪算法,实现在高信噪比和强远近效应情况下稳定的跟踪性能.把IPASTd与Kalman滤波器结合组成新的自适应检测器.仿真结果表明,该检测器可以迅速地跟踪维数变化了的信号子空间,从而提高检测器的性能,实现稳定的跟踪并使输出具有良好的信干比.     

多输入多输出系统中基于多级维纳滤波的均衡算法

基于多级维纳滤波器,提出了一种多输入多输出系统中的降秩自适应均衡算法.该算法利用多级维纳滤波器得到一组子空间基向量,通过子空间投影,把均衡器输出限定在低维子空间内,从而降低了自适应均衡的迭代复杂度,加快了收敛速度.理论分析和仿真表明,降秩均衡算法有效地提高了均衡器的收敛速度,降低了计算复杂度,并在多级维纳滤波器的级数不超过 10 的情况下,就能达到近似满秩均方误差性能.     

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.     

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.     

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.     

一种分数间隔恒模算法的宽带盲均衡器

提出了一种基于子带分解技术的分数间隔恒模算法(FSE-CMA)的宽带均衡器结构.该结构将子带分解和全频带的子卷积方法有机地结合在一起.子带分解的预白化作用能明显加快FSE-CMA的收敛速度;同时,子带分解和子卷积方法都允许对数据进行降速率的并行处理,因此能减小运算复杂度,有利于算法的实时实现.仿真实验结果验证了该结构的有效性.     

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。     

预处理子空间迭代法

研究了计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题．首先引入求解大型对称特征值问题的预处理技术，给出了改善后的算法及相应的算法收敛分析．而求解特征值问题的子空间迭代法，当矩阵的特征值的分布范围较大时，其收敛速度会受到限制．为了加速子空间迭代法的收敛速度，对每次迭代所得的残余矩阵直接进行预处理以改善矩阵特征值的分布而加速收敛．讨论了预处理技术对子空间迭代法的应用，从而给出了预处理子空间迭代法．最后给出了数值例子，结果表明预处理子空间迭代法比子空间迭代法优越，不仅收敛速度快，并且减少了计算量和计算时间．     

用Chebvshev多项式加速的预处理子空间迭代法

研究了计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题的子空间迭代法.首先引入了加速子空间迭代法的Chebyshev迭代法和预处理技术.为了更好地加速子空间迭代法的收敛速度,作者把Chebyshev多项式和预处理技术同时应用到子空间迭代法中,对预处理过的残余矩阵用Chebyshev多项式加速.即讨论了Chebyshev迭代法对预处理子空间迭代法的应用.这样既缩小了矩阵特征值的分布范围,又改善了每次循环的初始矩阵.从而给出了用Chebyshev多项式加速的预处理子空间迭代法.最后给出了数值例子,结果表明加速后的预处理子空间迭代法比原来的预处理子空间迭代法更优越,进一步加速了迭代法的收敛速度,减少了计算量和计算时间.     

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     

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     

超定低秩数据阵信号子空间的快速获取

针对超定低秩数据阵,利用超定低秩数据阵左右奇异矢量之间的关系与反幂法以及L－D－LT分解,研究信号处理中如何快速获取信号子空间,给出了一种获取信号子空间的快速算法,它比直接采用划值分解的运算量明显减少,并具有很高的精度,适合于相关的信号处理。     

采用核函数的多用户检测算法

提出了一种基于核函数的多用户检测(MUD)方案,与常规的支持向量机(SVM)学习算法不同的是,判别输出函数中的支持向量采用一种稀疏核逼近方法获取,而其对应系数则由输入采样协方差矩阵的广义特征向量构成,整个算法避免了常规的二次规划(QP)求解过程.仿真结果表明,采用核函数算法的检测性能与SVM检测性能接近,但在较大规模样本集下可有效减小计算量.