一种基于粒子滤波的盲多用户检测器

针对平坦瑞利衰落信道下的多用户检测问题.提出了一种基于可变粒子滤波器的盲多用户检测器。在导频序列接收阶段采用较多的粒子数目来估计信道参数。在信号检测阶段采用较少的粒子数目实现多用户检测算法,这样构成的变粒子数多用户检测算法在保持较好性能的同时具有较低运算复杂度。仿真结果表明,在高斯噪声或非高斯噪声环境,该检测器性能优于基本粒子滤波检测器性能。     

一种新的自适应粒子滤波单通道盲分离算法

目前,解决成对载波多址单通道盲分离问题的主要方法之一是粒子滤波。以往的分离算法中,粒子数往往是固定的。盲分离粒子滤波算法在经过若干次迭代和重采样过后,存在一些权重数量级非常小的粒子,这些粒子不仅对后验概率密度的贡献甚微,而且会浪费大量的运算时间,导致算法效率低下。为提高效率,根据粒子滤波盲分离的特点,在参数大致收敛之后,采用一种自适应的算法降低粒子数目。此方法在保证了精度的同时,降低了计算复杂度。仿真结果表明,改进的算法相比传统粒子滤波算法复杂度降低了约1/6左右,低信噪比条件下精度比传统算法更高。     

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     

CDMA系统中一种新颖的盲自适应随机多用户检测算法

为解决一般自适应多用户检测算法需要频繁发送训练序列的问题，基于最陡下降法，提出一种基于随机测量的码分多址(CDMA)盲自适应多用户检测器．通过合理地选取时变步长，使得算法刚开始时步长取大值以加快收敛速度，算法将结束时步长取小值以减小规范化平方误差的极限值．运行该盲自适应多用户检测算法时，只需知道两个系统参数：期望用户的扩频序列和信道加性高斯白噪声的方差．仿真结果表明，该算法在保持一般盲自适应多用户检测器优点的基础上，可有效地提高多用户检测算法的收敛速度，从而提高CDMA系统的综合性能．     

多用户检测技术在光码分多址系统中的应用

在分析光码分多址（OCDMA）系统的多址复用光纤传输信道模型的同时，从最长似然检测的角度出发，推导了基于该模型的DCDMA最佳多用户检测器。该检测器可通过维特比（Viterbi）算法实现，在此基础之上，利用相关检测的原理，研究了一种较实用的次佳多用户检测器-多级检测器，在抑制多址干扰的同时，尽量降低检测器实现的复杂度，并分析了它对系统性能的影响，结果表明，由于传输环境的不同，DCDMA系统具有与无线CDMA系统不同的最佳多用户检测判决准则，而作为一种非线性多用户检测技术，多级检测器可以较理想地改善DCDMA系统的误码率性能。     

多用户检测算法及其性能分析

首先阐述了多用户检测的现状，并介绍了线性多用户检测算法、判决反馈检测器、盲多用户检测、盲多用户检测的子空间方法等几种主要的多用户检测技术．对几种多用户检测方法进行了误码率仿真分析，最后对多用户检测技术进行了展望．     

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。     

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。     

基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法

针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%.     

CDMA系统中多用户检测算法的研究

在DS-CDMA系统中,多用户检测技术是抗多址干扰和“远近效应”的有效方法,因此也成为了第三代移动通信的关键技术之一。文中通过仿真比较分析了传统检测器、最优检测器、解相关检测器、MMSE检测器、串行干扰抵消检测器、并行干扰抵消检测器和解相关判决反馈检测器等经典多用户检测器的误码率、渐近多用户有效性和抗远近能力,并从计算复杂度和所需的假定知识两个方面讨论了这些检测器的实现复杂度。     

基于信道均衡技术的CDMA下行链路的检测方法

多用户检测技术应用在CDMA系统中可以有效的消除多址干扰,用于上行链路能体现其优越性的,但由于其复杂度过高,是不适于下行链路的,而传统的匹配滤波器是无法消除多址干扰的,笔者分析了CDMA系统下行链路离散系统模型,提出了一种适用于CDMA系统下行链路的数据检测算法,此算法由信道均衡器和匹配滤波器组成,信道均衡是基于迫零均衡准则,仿真实验表明此种检测方法的误码性能是大大优于传统的匹配滤波器检测的。     

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Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.     

一种带重采样控制器的IMM-AUPF算法

为了减轻粒子滤波计算复杂性,提出了一种基于交互式多模型(IMM)架构的自适应Unscented粒子滤波算法(AUPF)。IMM-AUPF算法在粒子滤波重采样步骤中设计了一个重采样控制器,根据滤波性能在线调节重采样粒子的数量。并将自适应粒子滤波算法应用于交互式多模型估计方法中,有效地解决了地面机动目标跟踪问题。实验结果表明:基于粒子滤波的多模型滤波器在估计精度方面优于标准的交互式多模型滤波器,且IMM-AUPF算法在计算复杂性方面优于交互式多模型Unscented粒子滤波算法。     

ANMF和CM-CFAR在K分布海杂波下的性能分析

目的研究非相干积累检测器和相干积累检测器的检测性能。方法对比了单元中值恒虚警(CM-CFAR)检测器和自适应归一化匹配滤波(ANMF)检测器。结果对比了两个检测器的计算复杂度,给出了在实测K分布海杂波情况下两个算法的性能差异,分析出差异的原因与积累和样本在距离上的相关性有关。结论在弱杂波环境下,当积累10个脉冲时,ANMF检测器较CM-CFAR检测器有23dB的性能增益,在强杂波环境下,二者性能相当。     

MC—CDMA系统中分集接收的改进AFSA多用户检测

文章在多载波码分多址（MC—CDMA）系统上行链路的频率选择性信道中,提出了一种使用多天线分集接收的基于改进人工鱼群算法（AFSA）的多用户检测（MUD）方案。为了解决多目标问题,考虑针对不同天线分支代价函数根据Pareto优化准则进行个体选择,使改进后的鱼群算法具有选择行为和交叉行为,同时也独立利用不同天线分支信号携带的有用信息。仿真结果表明,在相同计算复杂度下,基于Pareto优化准则的个体选择机制AFSA—MUD的误码率（BER）性能要远远优于基于代价函数线性合并的个体选择机制;通过与单用户和最优检测仿真结果比较也表明,基于该策略的改进人工鱼群算法的多用户检测是有效的。     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

有效粒子数MCMC粒子滤波算法研究

MCMC（ Markov chain Monte Carlo）粒子滤波算法改善了粒子滤波算法的估计性能,但同时也带来了过大的计算量,在研究MCMC粒子滤波算法的基础之上,对其进行改进,改进算法引入有效粒子数概念,适时抛弃退化粒子,动态调整粒子数,减少了运算量,提高了运行效率,仿真结果表明,该改进算法在不降低原算法估计性能的同时,有效地提高了MCMC粒子滤波算法的运行效率,并且随着粒子数目的增加,这种优势表现更加显著。