一种改进的多用户检测算法

针对串行干扰消除算法和并行干扰消除算法的不足,提出一种将串行干扰消除检测算法和部分并行干扰消除检测算法的基本思想结合起来的新的干扰消除多用户检测算法.该算法相对于串行干扰消除算法和并行干扰消除算法性能在某些方面有所改进:克服了串行干扰消除算法时延大、不能实时实现的缺点,并对功率分布均匀时系统的误码率性能有所改善;改善了并行干扰消除算法在系统中没有严格功率控制时的误码率特性;同时具有合理的计算复杂度和简单的实现结构等特点.理论分析和仿真结果都验证该算法具有较好的性能.     

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。     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

多载波DS CDMA并行干扰消除算法分析

将频率分集合并技术与并行干扰抵消算法相结合，提出了多载波DSCDMA系统的并行干扰消除算法(FDC-PIC)，并对这一算法的误码性能进行了计算机仿真．结果表明：FDC-PIC获得了明显优于相关接收的性能，且随着干扰消除级的增加，系统性能将得到进一步地改善，其中最初2级的干扰消除可获得最大的性能改善，但到第3级干扰消除，性能不再有明显的改善，表明2级FDC-PIC具有最佳的性能／复杂度．仿真结果表明：在具有相同干扰消除级数的情况下，基于软判决反馈的FDC-PIC性能上总优于硬判决反馈FDC-GPIC。     

一种改进的MIMOOFDM信号迭代反馈检测算法

传统串行干扰消除(SIC)算法进行信号检测时,前期的错误判决,会对后期的检测造成巨大的影响、为了降低这种差错传播的概率,提出一种新型的反馈串行干扰消除算法,利用反馈信息,通过选取候选点,构造候选向量,从构成的向量集合中,利用ML准则选取最接近接收信号一个向量,以此达到降低因前期错误判决而引起的差错传播的概率,提升系统的检测性能。仿真结果表明,在天线数量N_t=N_r=6,阈值d_(th)=0.5的情况下,误码率达到10~(-4)时,本文检测算法的检测性能比OSIC检测算法的检测性能提升了约3 d B。     

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。     

一种低复杂度的Turbo多用户检测技术

基于Turbo原理 ,提出了一种适合于同步DS CDMA系统的迭代多用户接收机结构 ,它通过在反复迭代的软输入软输出多用户检测器和一组信道译码之间获得连续的软判决 ,从而得到一种低复杂度的多用户检测算法———软MMSE干扰消除     

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。     

基于CDMA信号的TDOA定位时延参数获取算法

针对利用CDMA导频信号进行TDOA定位时存在时延参数与基站配对这一问题,结合CDMA无源雷达系统,提出基于串行干扰消除(SIC)和并行干扰消除(PIC)两种自动配对算法,并对这两种算法进行比较。仿真表明,这两种算法都可以完成对时延参数的获取,同时可实现时延与基站间的自动配对;另外,相比于并行干扰消除算法,串行干扰消除算法能够获得更高的检测成功概率,但是计算量偏大。     

一种多址移动通信系统异步Schwarz串行干扰消除算法

针对多址通信系统中的串行干扰消除(SIC)多用户检测算法检测过程因用户功率排序错误导致判决误差扩散进而算法检测精度下降、收敛性不足及移动通信系统整体性能下降的问题,结合Schwarz算法对强多址干扰和码间干扰情况下直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中的SIC算法进行了研究,提出了一种Schwarz-SIC多用户检测算法(S-SIC)。新算法通过Schwarz约束条件实现对各用户功率子域边值的精确控制,减少用户排序出错,可全面跟踪时变信道,且在干扰消除检测过程中有效避免判决误差的扩散,抑制MAI及ISI的影响。在误码性能、收敛性,动态跟踪能力及算法精度方面较原有SIC算法有较大提高。仿真结果验证了新算法是一种有效的多址通信系统干扰消除算法。