协同通信系统中改进并行干扰消除算法

文章提出了一种简单而有效的优化并行干扰消除方法,应用于协同通信系统中继节点与目的节点不同步的情况下,并且不需要在信号检测前应用其它方法消除部分干扰。该方法利用了迭代来消除接收信号中的干扰成分,在目的节点配置两天线的情况下,效果更加明显;仿真显示,该方法不仅改善了比特误码率性能,而且也保持了较低的计算和系统复杂度。     

多速率CDMA系统中非理想干扰消除条件下的功率控制

为了进一步消除码分多址系统中的多址干扰,提出了基于功率控制与非理想串行干扰消除(SIC)技术相结合的功率控制模型．该模型对传统的理想SIC算法进行了改进,即考虑到前级信号未完全消除和无线信道的实时变化,定义了残余功率与用户接收到的功率成正比,同时引入链路估计误差．通过求解信干比方程得到了链路估计误差对呼损率和功率的制约关系．该算法部分克服了理想SIC算法在链路增益变化时不能很好地维持用户的目标信干比的问题．仿真结果表明,随着估计误差的偏大,系统的呼损率性能急剧恶化,而对功率的影响则不显著．在链路估计方差为0．2和1时,非理想IC算法比理想IC算法的呼损率性能改善了2．7倍和1．5倍．     

一种多级迭代干扰消除多用户检测算法

提出了快跳频多址通信多级迭代干扰消除多用户检测算法.该算法首先使用传统检测器对只有惟一最大行的用户做出正确译码,对于有多个最大行的用户进行迭代干扰消除.在迭代干扰消除中,对干扰数据信干功率比进行估计,若干扰频点没有受到其他信号的重叠干扰,则在迭代中被消除,否则继续迭代,直到所有用户译码完成.该算法具有线性的复杂度,消除了Fiebig多级干扰消除算法的错误传播,仿真结果表明提出的多级迭代干扰消除算法性能优于其他多用户算法.     

基于时分复用的认知MIMO系统的干扰消除算法

在认知MIMO通信系统中,认知用户伺机接入到主用户的频谱中,在传输过程中认知用户对主用户以及认知用户之间都会产生很大的干扰.为了消除认知用户之间的干扰,提出基于时分复用的干扰消除算法.该算法旨在认知系统中对认知用户传输的整个时间段进行划分,在保证认知系统吞吐量最大的情况下,得到每个认知用户的传输时间段,然后在对应的传输时间下进行此认知用户的通信,此时只有单个认知用户进行通信,避免受到其他认知用户的干扰.仿真结果表明,在信噪比小于6 d B时,采用所提算法下,单位带宽认知系统可以增加0.5bit/s的吞吐量,同时能源效率平均提高了1.2 bit·s-1·w-1.     

OFDM系统中基于MMSE-DFE的干扰消除算法

OFDM系统中,为去除码元间干扰（ISI）和载波间干扰（ICI）的影响,必须加足够长度的循环前缀（CP）,导致带宽效率降低．建立了OFDM系统模型并对ICI和ICI进行了分析,在此基础上提出了一种基于最小均方误差（MSE）准则的判决反馈均衡（DFE）算法,可有效消除ISI和ICI的影响．分析和仿真结果表明：所提出的算法无论在带宽效率还是在误码率方面都要优于传统的OFDM系统。     

码分多址信道中的迭代译码及干扰消除技术

提出了一种码分多址在高斯白噪声信道中的迭代译码和干扰消除方案，在译码过程中，每个用户译码器的输出用来生成用户信号的软预测，预测值通过迭代译码和干扰消除得以改进，直到迭代收敛为止，然后对用户信号进行硬判决输出，最后，给出了模拟结果。结果表明系统性能将得到改善。     

码分多址信道中的迭代译码及干扰消除技术

提出了一种码分多址在高斯白噪声信道中的迭代译码和干扰消除方案,在译码过程中,每个用户 译码器的输出用来生成用户信号的软预测,预测值通过迭代译码和干扰消除得以改进,直到迭代收敛为 止,然后对用户信号进行硬判决输出,最后,给出了模拟结果*结果表明系统性能将得到改善.     

多载波系统中基于镶嵌算法的载频间干扰消除方案

为消除正交频分复用(OFDM)系统中的载波间干扰，在对干扰系数分析与合理估计的基础上，提出了一种基于频域均衡思想的解相关干扰抑制方案．通过干扰矩阵的循环镶嵌算法来消除载频间干扰，抑制系统中的地板效应．与传统的频域均衡方法相比，该方案省去了迭代运算与信道矩阵的求逆运算，计算简便，具有稳定的收敛性，并且适用于无线多径信道和高速移动的环境．仿真结果表明：在系统归一化频偏为0．2时，该方案的系统信干比比标准的OFDM系统提高了32dB，比干扰自消除方案提高了5dB；在系统误码率为101时，该方案的信噪比比干扰自消除方案提高了2～3dB。     

数字电视广播干扰消除技术

本文针对中国数字电视广播传输标准中的现状,对数字电视广播中存在着的干扰：白噪声干扰、多径干扰、同邻频干扰、多普勒频移和其他干扰元素等做了简单的介绍。与此同时,我们也讨论了消除对应干扰的特定方法。     

基于改进 FastICA 的冲击波工频干扰消除算法

在火炮冲击波信号测试领域中, 为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题, 提出了一种改 进的 FastICA 算法消除工频干扰。 采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的 FastICA 算法, 使其不仅具备 负熵算法的高精准度, 而且收敛速度快, 迭代次数少。 仿真结果表明, 该算法的相似系数和信噪比达到 0. 999 99和 45 dB, 较传统陷波算法的 0. 996 和 21 dB 有明显的优势。 相比于基于负熵的 FastICA 算法, 改进算 法与其精准度相同, 但迭代次数减少了 26. 7%; 与收敛速度较快的峭度算法相比, 改进算法迭代次数更少, 收 敛速度更快, 稳定性更高。 该算法具备精准度高、 收敛速度快和迭代次数少等优势, 因此适用于实时处理冲击 波的测试场合。     

一种改进的自适应并行干扰抵消算法

分析了LMS算法用于部分并行干扰抵消器(PIC)的不足，提出了一种采用变步长LMS自适应算法的改进方案。该方案利用变步长自适应算法收敛速度快且具有较小稳态误差的特点，使计算出来的部分干扰抵消系数更可靠。实验结果表明，本文提出的改进方案，在误码率性能方面优于传统PIC方法。     

一种改进的多级并行干扰对消算法--部分干扰对消算法(P-PIC)

研究了一种改进的多级并行干扰对消算法-部分干扰对消算法(P-PIC),该算法在不增加算法复杂度的情况下能有效地提高算法性能.从干扰消除器输入的判决变量入手,从理论上分析了该算法对性能的改进,并给出了计算机的仿真结果,验证了理论分析的正确性.     

New parallel interference cancellation for convolutionally coded CDMA systems

Based on BCJR algorithm proposed by Bahl et a/and linear soft decision feedback, a reduced-complexity parallel interference cancellation (simplified PIC) for convolutionally coded DS CDMA systems is proposed. By computer simulation, we compare the simplified PIC with the exact PIC. Itshows that the simplified PIC can achieve the performanceclose to the exact PIC if the mean values of coded symbols arelinearly computed in terms of the sum of initial a prior loglikelihood rate (LLR) and updated a prior LLR, while a significant performance loss will occur if the mean values of coded symbols are linearly computed in terms of the updated aprior LLR only. Meanwhile, we also compare the simplifiedPIC with MF receiver and conventional PICs. The simulationresults show that the simplified PIC dominantly outperformsthe MF receiver and conventional PICs, at signal-noise rate(SNR) of 7 dB, for example, the bit error rate is about 10 4for the simplified PIC, which is far below that of matchedfilter receiver and conventional PIC.     

多级并行干扰抵消算法的CDMA系统性能分析

分析了多级并行完全干扰抵消算法和多级并行部分干扰抵消算法应用于存在定时误差的CDMA系统中的性能。建立了系统信号模型,给出计算误码率的公式。作了在有远近效应情况下的性能比较。得出多级并行干扰抵消算法比传统的单用户检测性能优越,部分干扰抵消算法比完全干扰抵消算法性能优越的结论。     

New Parallel Interference Cancellation Scheme for DS／CDMA Systems

This paper proposes a new multi-stage parallel interference cancellation scheme by modifying the conventional multi-stage parallel interference canceller (PIC). At each stage, it first converts the interference-cancelled outputs from previous stage into the a prior information, in terms of which the bit mean values are computed and the multi-access interferenee (MAI) for each user is evaluated, and then an interferenee cancellation is performed to obtain further interference suppression. To reduce the implementation complexity, wegive an approximation expression for bit mean value. The performance over AWGN channel is analyzed and compared to the conventional PIC. The user number K= 7 and spreading factor N= 13 are chosen as simulation parameters. The computer simulation results show that the proposed PIC has better performance than the conventional PIC both with 2 interference cancellation (IC) stages, at bit error rate of 10^-3 , for example, about 3 dB performance gain is obtained by using the proposed PIC. It is also shown that our proposed PIC with 1-stage is superior to the conventional PIC with 2-stage in performance, which is of practical value because PIC with fewer stages can bring about shorter processing delay.     

多级并行部分干扰抵消算法的CDMA系统性能

分析了多级并行部分干扰抵消算法应用于CDMA系统的性能。建立了系统信号模型，给出计算误码率的公式。对多级并行完全干扰抵消算法与多级并行部分干扰抵消算法进行了比较，认为部分干扰抵算法比完全干扰抵消算法性能优越。     

C-RAN系统中干扰软消除估计算法

为减小无线接入网系统的小区间干扰,提出了基于集中式无线接入网络（C-RAN）架构下的多用户集中式干扰迭代软消除估计算法,通过对数后验似然函数得出干扰信号的贝叶斯最小均方误差（MMSE）估计量来逼近最优估计量,进行软信号重置,防止误差的扩散,并最终达到收敛.仿真分析表明：在C-RAN架构下,采用多用户集中式干扰迭代软消除算法,在最优的干扰检测机无法实现的情况下,可采用次优的干扰软信号估计算法,并针对干扰信号迭代估计过程中有可能出现的误差扩散状况采用软信号重置机制,实现低复杂度的快速收敛.     

一种网上求解线性方程组的Guass-Seidel并行迭代算法

针对基于PVM的微机网络并行计算环境下,处理机的运算速度较快而处理机间的通信相对较慢的实际情况,给出了一种网上并行求解线性方程组的Guass-Se idel迭代算法。该算法将方程组的增广矩阵按行卷帘方式分布存储在各处理机中,循环传送每一次的迭代向量以减少处理间的通信次数,同时,采用计算与通信部分重叠技术,提高并行算法的效率。并用1~12台桌面PC机联成的局域网,在PVM 3.4 on W indows2000,VC 6.0并行计算平台上编程对该算法进行了数值试验,试验结果表明,该算法较传统的基于列扫描法的Guass-Se idel并行迭代算法优越。     

An iterative interference cancellation based frequency offset estimation method for OFDMA uplink systems

In this paper, Moose scheme is used for frequency offset estimation in OFDMA uplink svstems due to that the signals from different users can be easily distinguished in frequency domain. However, differential multiple access interference （MAI） will deteriorate the frequency offset estimation performances, especially in interleaved OFDMA system. Analysis and simulation results manifest that frequency offset estimation by Moose scheme in block OFDMA system is more robust than that in interleaved OFDMA systern. And an iterative interference cancellation method has been proposed to suppress the differential MAI interference for interleaved OFDMA system, in which Moose scheme is the special case of the number of iteration is equal to one. Simulation results demonstrate that the proposed method can improve the performance with the increase of the number of iterations. In consideration of the performance and complexity, the proposed method with two iterations is selected. And the full comparison results of the proposed iterative method with two iterations and that with one iteration （conventional Moose scheme） are given in the paper, which sufficiently demonstrate that the performance gain can be obtained by the interference cancellation operation in interleaved OFDMA system.