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。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

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.     

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。     

基于支持向量机的交通流混沌快速识别研究

采用支持向量机研究交通流混沌的在线快速判别问题.在分析交通流控制对交通流混沌判别的要求和现有混沌判别方法存在问题的基础上,提出了基于支持向量机的在线交通流混沌快速实时判别方法,介绍了该方法的原理和实现该方法的系统结构.重点讨论了特征向量的提取和支持向量机实现在线识别的算法,给出了仿真试验结果,说明了方法的可行性与正确性.     

空时分层结构码分多址系统的上行多用户检测

针对目前已提出的空时编码结构大多只研究单用户检测这一现状,研究了频率选择性信道下多输入多输出(MIMO)的多用户结构,并提出了一种采用V BLAST空时编码结构码分多址系统的多用户检测算法。基于发射符号的旋转不变特性和奇异值分解,得到了矢量信道冲激响应(VCIR)的盲估计,进而提出了上行信号的多用户检测器。该方法在满足系统对多用户检测性能期望的同时,还能很容易地对算法复杂度进行有效控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

改进的渐进直推式支持向量机算法

针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM)算法存在训练速度慢, 回溯式学习多,学习性能不稳定的问题,提出一种改进的渐进直推支持向量机算法---IPTSVM.该算法利用支持向量的信息选择新标注的无标签的样本点,结合增量支持向量机的迭代更新算法, 继承渐进直推支持向量机渐进赋值和动态调整的规则, 与PTSVM相比,不仅在一般情况下提高了分类的精度,而且大大提高了算法的速度.在人工模拟数据和真实数据上的实验结果表明了该算法的有效性.     

超宽带系统中的迭代多用户检测算法

针对超宽带通信系统的多用户检测问题,将Turbo理论中的迭代思想应用于跳时超宽带多址通信系统的多用户检测中,提出了一种基于Turbo码的多用户检测与跳时超宽带多址系统相结合的联合应用方案———迭代多用户检测器,并推导出了一种基于软干扰消除和最小均方误差(MMSE)滤波的低复杂度迭代多用户检测算法,仿真结果证明,在室内超宽带信道条件下,使用该算法的这种接收结构的性能显著优于传统接收机,经过几次迭代后多址干扰被有效地抑制,系统性能明显提高。     

一种片率增量SVM多用户检测器算法仿真研究

码分多址(CDMA)系统中的多用户检测(MUD)实质上是一盲信源分离问题,通过在上行链路接收端获取采样的混合信号,然后根据扩频码特征及波束形成算法进行初步预分离,进而将片率信号作为支持向量机(SVM)的训练信号,在SVM中将所有用户通过1-1模式构造多目标分类器,通过类增量学习方式进行目标信号分类,最终获取期望用户的检测值。文中最后给出了仿真结果及分析比较,验证了算法的可行性。     

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。     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

Efficient multiuser detector based on box-constrained deregularization and its FPGA design

Multiuser detection can be described as a quadratic optimization problem with binary constraint.Many techniques are available to find approximate solution to this problem.These techniques can be characterized in terms of complexity and detection performance.The "efficient frontier" of known techniques include the decision-feedback,branch-and-bound and probabilistic data association detectors.The presented iterative multiuser detection technique is based on joint deregularized and box-constrained solution to quadratic optimization with iterations similar to that used in the nonstationary Tikhonov iterated algorithm.The deregularization maximizes the energy of the solution,this is opposite to the Tikhonov regularization where the energy is minimized.However,combined with box-constraints,the deregularization forces the solution to be close to the binary set.We further exploit the boxconstrained dichotomous coordinate descent (DCD) algorithm and adapt it to the nonstationary iterative Tikhonov regularization to present an efficient detector.As a result,the worst-case and average complexity are reduced down to 2.8 and 2.5 floating point operation per second,respectively.The development improves the "efficient frontier" in multiuser detection,which is illustrated by simulation results.Finally,a field programmable gate array (FPGA) design of the detector is presented.The detection performance obtained from the fixed-point FPGA implementation shows a good match to the floating-point implementation.     

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。     

基于半定规划多用户检测问题的二次规划法

半定规划是解决极大似然多用户检测问题的一种重要方法,但当问题规模较大时,误码率较高。基于多用户检测问题的半定规划松弛模型,给出了一个二次规划松弛模型。该模型能得到比半定规划模型更好的界。根据这个模型,运用分枝定界方法,可以求得多用户检测问题的次优解。这种方法改善了用户多时半定规划方法误码率高的状况,是解决多用户检测问题的有效方法。仿真实验证实了这一点。     

Successive quadratic programming multiuser detector

Based on the semidefinite programming relaxation of the CDMA maximum likelihood multiuser detection problem, a detection strategy by the successive quadratic programming algorithm is presented. Coupled with the randomized cut generation scheme, the suboptimal solution of the multiuser detection problem in obtained. Compared to the interior point methods previously reported based on semidefmite programming, simulations demonstrate that the successive quadratic programming algorithm often yields the similar BER performances of the multiuser detection problem. But the average CPU time of this approach is significantly reduced.     

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。     

Multiuser detector based on wavelet networks

Multiple access interference (MAI) and near-far problem are two major obstacles in DS-CDMA systems. Combining wavelet neural networks and two matched filters, the novel multiuser detector, which is based on multiple variable function estimation wavelet networks over single path asynchronous channel and space-time channel respectively is presented. Excellent localization characteristics of wavelet functions in both time and frequency domains allowed hierarchical multiple resolution learning of input-output data mapping. The ma thematic frame of the neural networks and error back ward propagation algorithm are introduced. The complexity of the multiuser detector only depends on that of wavelet networks. With numerical simulations and performance analysis, it indicates that the multiuser detector has excellent performance in eliminating MAI and near-far resistance.