基于信号子空间的半盲多用户检测

将线性共轭的思想引入到基于子空间的半盲多用户检测,设计了基于子空间方法的线性共轭半盲多用户检测器,有效地改善了系统的输出信干比和误码率性能.PASTd 算法由于复杂度低而被广泛的应用于多用户检测,然而,PASTd算法跟踪到的信号子空间不正交,从而导致收敛速度极慢.针对这一问题,对PASTd算法进行了改进,提出一种修正的PASTd算法,并将其应用于线性共轭半盲多用户检测器,从而有效的提高了收敛速度,降低了计算复杂度.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于子空间和LMS的线性共轭半盲多用户检测

针对实际的多载波码分多址上行链路,在基于最小均方实现的最小输出能量盲多用户检测(LMS-MOE)的基础上,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和LMS的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法充分利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息使系统的性能得到了提高,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪信号子空间,从而避免特征值分解使计算复杂度显著降低。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

改进的基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

针对OPAST算法中由于迭代运算产生的累积误差易造成算法发散的问题,提出一种改进的子空间盲多用户检测算法。该方法在每次迭代过程中引入对偶Gram-Schmidt正交化来降低累积误差,从而保证算法具有更好的稳定性。仿真结果表明,所提算法在保持较低计算复杂度的前提下,具有收敛速度快、跟踪和稳态效果好的特点。     

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法

针对CDMA上行链路系统中,基站已知小区内用户的扩频码而对小区外用户扩频码未知的情况,提出一种基于子空间方法的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)群盲多用户检测算法。该算法利用所有已知的扩频码有效消除了多址干扰,采用改进的紧缩近似投影子空间(projection approximation subspacetracking with deflation,PASTd)跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪,提高了收敛速度。仿真结果表明,所提算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd盲多用户检测,逼近奇异值分解(singular value decom-position,SVD)群盲多用户检测,并保持了较低的计算复杂度。     

MC-CDMA系统中基于子空间的盲多用户检测器

采用码片速率采样建立了MC-CDMA系统的信号模型,研究了多径环境下基于子空间投影的MC-CDMA系统的盲多用户检测技术和迭代算法,并对多用户检测的输出采用最大比合并.仿真结果表明,检测器具有较强的抑制多址干扰和抗多径衰落的能力,并且能快速收敛.     

基于子空间的MIMO OFDM盲载波同步方法

针对MIMO OFDM系统,分析了多径信道与频域信号Hadamard积子空间的特点,构造了适合多天线条件下的基于子空间投影的频偏估计代价函数.该代价函数只和归一化频偏与接收数据有关,不需要信道信息和发送数据信息,因此是一种能有效提高数据传输效率的盲频偏估计方法.与已有盲同步方法相比,所提方法不需要使用虚子载波,因而频谱利用率可得到进一步提高.文中对算法的性能进行了仿真,验证了算法可对一个子载波间隔内的归一化频偏进行精确估计.结果表明,该方法性能优于已有文献提出的MIMO OFDM盲载波同步方法.     

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。     

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。     

基于子空间跟踪的扩频码盲估计算法

针对直接序列扩频(DS/SS)信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,利用滑动窗技术取得码同步,并提出了一种基于信号子空间跟踪的PN(pseudo noise)码恢复算法。计算机仿真表明,由于这种算法避开了直接的特征分解求解,降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能上优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

上行MIMO MC-CDMA系统联合的检测

将多输入多输出（MIMO）技术应用于传统的MC-CDMA方案,构成MIMO MC-CDMA系统,能在很大程度上提高MC-CDMA方案的性能.提出了一种上行MIMO MC-CDMA系统联合的V-BLAST（Vertical-Bell Labs Layered Space-Time）和多用户检测算法,该算法首先分别对每个用户采用一种改进的基于最小均方误差（MMSE）的迭代干扰抵消V-BLAST检测获得两组不同的检测数据,然后联合所有的用户运用最大似然（ML）准则对迭代中间结果进行选择从而实现性能优化.仿真结果表明所提出算法显著提高了系统的误码率（BER）性能.     

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。     

Iterative Multiuser Receiver Based on Decorrelating Decision-Feedback Detection

Abstract: Iterative multiuser receiver for joint multiuser detection and channel decoding improves the receiver'sperformance by passing soft information between multiuser detection and channel decoding. In this paper, an iterativemultiuser receiver based on decorrelating decision-feedback detection is proposed, which is effective to implementmultiuser detection, channel decoding and parameter estimation. The data decoding and the parameter estimation arereinforced each other. The bit error rate decreases along with the increase of the iteration, and the parameter estimationapproaches the optimum at the same time.     

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。     

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。     

恒模多用户检测算法在WCDMA中的应用及仿真

针对WCDMA两级扩频调制结构中多址干扰（MAI）的循环平稳周期等于扰码周期和扩频码周期的最小公倍数的特点,以及固定步长恒模算法收敛速度慢、稳态误差大的缺陷,提出解扰和解扩相结合的变步长恒模算法,其中权系数的迭代更新公式随扰码周期变化,迭代步长自适应调整,该算法可以抑制扩频码之间以及扰码之间的多址干扰,且能降低稳态误差。仿真结果表明,在目标误码率为10-2的20用户WCDMA系统中,变步长恒模算法所需的信噪比比固定步长恒模算法降低0.5dB。     

Adaptive Endpoint Detection Based on Subband Speech

Abstract: An adaptive endpoint detection algorithm based on band energy and adaptive smoothing algorithm is described.This algorithm utilizes the capability of adaptive smoothing algorithm that intensifies the discontinuity between localareas. The band energy features are selected because of their usefulness in detecting high energy regions (in the incomingsignal) and making the distinction between speech and noise. Heuristic "edge-focusing" is used to endpoint detection tosave the time in iteration.