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相似文献
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1.
提出了一种基于子空间的多速率DS CDMA盲多用户检测器,从理论和仿真两方面分析了该检测器的性能。该检测器的计算复杂度较低,有较强的抗远近效应和抗多址干扰的能力。  相似文献   

2.
目的提出适用于多径衰落信道中的异步DS-CDMA盲自适应多用户检测算法。方法通过研究多径信号码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行异步DS-CDMA系统期望信号矢量估计,同时利用了多径传播和接收机同步失调的特性。结果使用一种修改的ULV更新算法进行噪声子空间跟踪。结论仿真结果验证了本文算法的有效性。  相似文献   

3.
研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.  相似文献   

4.
一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器,该检测器以最小平均输出能量为准则,把盲检测问题转化为优化问题,利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明,该检测器在性能上优于传统的检测器,且计算量少,收敛速度快,便于实时处理。  相似文献   

5.
提出了一种基于SCS(Soft-Constraint-Satisfaction)算法的盲自适应多用户检测器。基于SCS算法的盲自适应多用户检测器只需知道期望用户的扩频码及定时信息,而且通过自动选择用来估计期望信号的非线性函数,可以调节算法的收敛速度和估计误差。仿真实验表明该方法具有较好的抗多址干扰的能力。  相似文献   

6.
提出了一种基于子空间的多速率DS-CDMA盲多用户检测器,从理论和仿真两方面分析了该检测器的性能。该检测器的计算复杂度较低,有较强的抗远近效应和抗多址干扰的能力。  相似文献   

7.
盲自适应多用户检测技术是码分多址 (CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术。针对传统的基于最小化平均输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的缺点 ,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式 ,为 CDMA系统构造了一种动态系统模型 ,然后利用Kalman滤波算法 ,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法。理论分析和数值仿真表明 ,在异步 CDMA系统中 ,与现有的基于 L MS算法、基于 RL S算法等盲自适应多用户检测方法相比 ,该方法具有收敛速度快速稳定 ,跟踪性能好等优点  相似文献   

8.
本文针对CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,将噪声数据的定点ICA算法应用到多用户检测中,实现了多用户信号的分离。通过matlab实验仿真比较了盲自适应检测算法与本文算法的性能,结果表明本文算法收敛速度很快,可以很有效地克服多址干扰,抑制远近效应。  相似文献   

9.
给出了一种盲自适应多用户检测器,该算法是基于一种约束条件的RLS算法。对该算法在多址干扰环境下的收敛特性进行了分析,证明了该算法的有效性,同时证明了该算法的检测向量最终收敛为约束MMSE检测向量,且不需要训练序列。给出了该算法在高斯白噪声信道及瑞利衰落信道下的对比数值仿真结果。  相似文献   

10.
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.  相似文献   

11.
提出一种高斯杂波和噪声背景下的极化鲁棒自适应检测算法.因阵列校正误差、波束指向误差等因素引起的目标标称导向矢量与真实的不一致,可能会导致检测性能下降.通过在目标标称导向矢量子空间增加一些矢量,提出一种基于子空间的对模型失配鲁棒的检测算法.仿真结果表明,当目标导向矢量误差较大时,算法仍能取得较好的检测性能.   相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
为解决传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,在分析基于信号子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,提出了一种改进的信号子空间盲线性MMSE多用户检测器,并应用FSYAST子空间跟踪算法进行信号子空间跟踪.仿真结果表明,提出的盲自适应多用户检测器性能接近于奇异值分解(SVD)子空间多用户检测器性能.  相似文献   

14.
0 IntroductionInCDMAsystems ,multiuserdetectionisoneofthekeytechniquesforcombatingmultiuseraccessin terference (MAI)andthenear farproblem .Linearadaptivemultiuserdetectionhasattractedagreatdealofattentionbecauseithascertainsignificantadvan tages.Forexample ,itcanadapttotime varyingchanneltoadjustsystem parameters.Nevertheless ,thecommonadaptivemultiuserdetectionalgorithmshavecertaindrawbacks ,especiallyundertime varyingmultipathchannelenvironments.Whenchannelre sponsechangessuddenlyornewc…  相似文献   

15.
CDMA系统中一种新颖的盲自适应随机多用户检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

16.
道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法:首先,提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型,采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法(CASTKF)对侧向坡度进行估计;然后,提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法,防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计;再后,利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合;最后,采用硬件在环测试(HIL)验证所提算法的有效性。结果表明,智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。  相似文献   

17.
To solve the problem that the choice of softening factor in conventional adaptive strong tracking filter( STF) greatly relies on the experience and computer simulation,a new concept of softening factor matrix is introduced and a fuzzy adaptive strong tracking cubature Kalman filter( FASTCKF) based on fuzzy logic controller is proposed. This method monitors residual absolute mean and standard deviation of each measurement component with fuzzy logic adaptive controller( FLAC),and adjusts the softening factor matrix dynamically by fuzzy rules,which is capable to modify suboptimal fading factor of STF adaptively and improve the filter's robust adaptive capacity. The simulation results show that the improved filtering performance is superior to the conventional square root cubature Kalman filter( SCKF) and the strong tracking square root cubature Kalman filter( STSCKF).  相似文献   

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