三小区多用户蜂窝系统的分组干扰对齐算法

针对3小区,每小区多个用户的蜂窝系统,提出了一种基于分组的线性干扰对齐算法.算法首先对系统中所有的用户进行分组,分组后的每组包含3个用户,且3用户分别来自系统中3个不同的小区,通过分组将复杂的蜂窝多址接入信道转换为较简单的干扰信道;然后在用户端通过联立多矩阵,应用特征向量求解预编码矩阵将每个分组中的干扰进行两两对齐,压缩干扰子空间,再利用最大化弦距离理论对得到的预编码矩阵进行进一步的优化,最后在基站端利用矩阵逆的性质以较低的计算复杂度设计干扰消除矩阵将系统中的干扰完全消除.通过系统仿真分析显示,该算法较传统的蜂窝干扰对齐算法,能以较低的天线配置和较低的计算复杂度实现较高的系统容量.     

高速环境下多小区联合信道估计算法

在已经投入运行的高铁列车环境下,存在着频繁的小区切换和小区接入过程,而这两个过程都产生强的相邻小区干扰.在接收端进行信号检测时,单个小区联合检测必须扩展到多个小区联合检测,相应的信道估计算法也必须扩展到多小区.传统信道估计算法对本小区和相邻小区进行信道估计时,其他小区的用户信号均被视为噪声,增加了噪声的总功率,低了信道估计精度,最终降低了多个小区联合检测算法的性能.本文提出的信道估计算法把相邻小区的强干扰用户纳入信道估计矩阵来降低噪声,达到提高信道估计精度的目的.仿真表明,该算法同时提高了本小区用户信道估计精度和邻小区强干扰用户信道估计精度.     

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。     

基于粒子群算法的多小区用户分组调度研究

在多小区多用户多天线(MIMO)系统中,为减轻共道干扰(CCI),实现系统容量最大化的协同用户分组调度机制可归结为优化问题,而新型粒子群算法(PSO)就是解决非线性多元函数优化的有效手段.提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)实现容量最大化的多用户调度解决方案.根据当前协同小区簇内各用户的信道特性,对发送信号进行迫零(...     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法.     

基于干扰子空间估计的跳频多址信号检测

通过对跳频多址信号的时频图案分析,建立了基于信号子空间的系统模型和跳频多址信号的解相关检测算法.该算法采用子空间跟踪的思想,将干扰子空间从检测信号空间上予以消除,克服了传统检测器需要知道系统中所有用户跳频图案的约束和串行干扰消除中的干扰扩散问题.与传统检测器相比,该算法具有更好的系统误码性能、较低的计算复杂度和很好的系统稳健性.MonteCarlo仿真结果表明,在同一个误码率条件下,基于子空间的盲多用户检测器比传统检测器的信噪比提高了2～4dB.     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法。     

分布式智能呼叫接纳控制方法

分布式智能型呼叫接纳控制(DICAC)方法即模糊估计新呼叫用户等效干扰,利用神经网络估计系统内已连接用户下一时刻总干扰水平,综合考虑本小区及相邻小区用户QoS反馈信息,由模糊接纳判决处理器输出接纳判决结果.该方法将分布式思想引入智能呼叫接纳控制,提出加权和等效相邻小区掉线概率概念,同时考虑本小区及相邻小区的负载状况和QoS要求.仿真结果表明,对于新用户的接纳,能够在保证本小区用户QoS要求的同时,周围相邻小区用户的通话质量也不受影响,能够满足用户掉线率及呼叫阻塞率的要求.     

用于多小区多用户MIMO系统的干扰抑制方法

针对每个基站有多个发射天线、每个用户有多个接收天线的多小区多用户多输入多输出(MIMO)下行网络系统,为抑制小区外干扰和小区内干扰对小区边缘用户的影响,分别基于块对角化算法和最小均方误差算法提出了两种非迭代干扰抑制方法,并分析了发射天线数和接收天线数受用户数及小区个数的影响.仿真结果显示,这两种方法均能很好地提高小区边缘用户的频谱效率.     

空时编码的MIMO系统中空时SIC多用户检测

针对空时编码的多输入多输出系统,对传统的串行干扰对消算法进行了改进,提出了空时两步法连续干扰对消多用户检测方法.通过使所有用户进行全干扰对消,从而检测期望用户的信号并抑制多址干扰.模拟结果表明,该方法和其他的多用户检测方法相比具有一定的优越性.     

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.     

强干扰下基于子空间的空时多用户检测算法

在经典的代价函数为最小输出能量的多用户监测算法的基础上,结合子空间算法,提出了一种改进的空时多用户检测算法,并对比了不同信干比环境下,该算法与经典的MMSE多用户监测算法的输出信噪比．仿真结果表明：在低信干比的情况下,该算法能得到更好的输出信干比,适合在强干扰环境下监测用户信号．     

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.     

基于子空间跟踪的盲空时多用户检测

针对天线阵同步CDMA系统,运用子空间方法,提出多径条件下空时盲多用户检测方法.用FSYAST子空间跟踪方法来自适应估计信号子空间,同步多径天线阵列系统的信道参数采用Kalman算法自适应估计.仿真结果表明,提出的盲空时多用户检测器性能优于其它子空间多用户检测器.     

Blind Adaptive Multiuser Detection Based on FIAPI Algorithm

Multiuser detection technology is currently one of the effective ways to suppress multiple access interference and near-far effects. Firstly, through selecting a simple compensation matrix, fast improved approximation power iteration(FIAPI) subspace tracking optimization algorithm is proposed. Secondly, for the disadvantage of high computational complexity of Kalman filtering algorithm, Kalman for blind adaptive multiuser detector based on FIAPI subspace tracking algorithm is designed. The simulation experiments show that the convergence and anti-interference ability of the blind adaptive multiuser detector based on FIAPI algorithm is greatly improved, and the average signal-to-interference ratio of the FAPI algorithm is improved by about 0.7 dB, which is higher than the average signal-to-interference ratio of the orthogonal projection approximation subspace tracking(OPAST) algorithm 2 dB or so.     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。     

多径信道下基于最小平均峰度准则的盲多用户检测算法

基于最小平均峰度(LMK)准则,提出了一种适用于同步直扩码分多址(DS/CDMA)系统多径慢衰落信道中的盲自适应多用户检测算法.这种算法基于高阶统计量特性,算法复杂度相对较低.仿真结果表明,该算法的稳态性能与子空间自适应多用户检测算法相当,是一种较好的多用户检测算法,有一定的实际应用价值.     

用串行干扰消除算法提高同频组网信道估计精度

为降低TD-SCDMA系统同频组网时邻区干扰对信道估计精度的影响,提出了一种逐个邻区串行干扰消除的信道估计算法.算法先消除本小区用户的信号,然后依次对每个邻区进行信道估计,重构其中的强干扰用户信号,再逐个从接收训练序列中加以消除,最后用串行消除各个邻区干扰后的接收训练序列对本小区用户进行信道估计.仿真结果表明,采用串行干扰消除的信道估计方法信道估计误差较低,将其用于上行链路的联合检测接收机,解调性能约提升2 dB.因此,所提出的信道估计算法,可有效消除邻区强干扰用户对信道估计精度的影响,从而提高了同频组网时系统的性能.