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SVM的模糊推理在图像降噪中的建模与仿真

针对图像上的脉冲曝声，用基于支持向量机的模糊推理方法建立噪声检测模型。该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量，由支持向量确定模糊基函数，产生相应的模糊规则，建立起模糊推理模型。并依据此设计了一套噪声检测系统。该系统由基于支持向量机的模糊推理子系统和决策子系统组成。其中，推理子系统分别在纵向和横向上检测噪声信息：决策子系统综合纵向横向的信息，做出决策。仿真实验结果表明，所提出的方法可有效地检测并去除噪声，同时保留了图像的细节信息。     

恒模多用户检测算法在WCDMA中的应用及仿真

针对WCDMA两级扩频调制结构中多址干扰（MAI）的循环平稳周期等于扰码周期和扩频码周期的最小公倍数的特点,以及固定步长恒模算法收敛速度慢、稳态误差大的缺陷,提出解扰和解扩相结合的变步长恒模算法,其中权系数的迭代更新公式随扰码周期变化,迭代步长自适应调整,该算法可以抑制扩频码之间以及扰码之间的多址干扰,且能降低稳态误差。仿真结果表明,在目标误码率为10-2的20用户WCDMA系统中,变步长恒模算法所需的信噪比比固定步长恒模算法降低0.5dB。     

一种基于rough set的多用户检测算法

将粗糙集(RoughSet)与多用户检测相结合,提出一种新型的多用户检测算法。粗糙集可以在期望用户的特征波形、定时、时延和多径等信息未知时,对接收数据进行约简,提取出接收数据与期望用户符号之间的规则,从而进行有效的分类,可以较好地应用于复杂的信道环境。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。     

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。     

基于修正核函数SVM的网络入侵检测

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。     

基于PARALIND模型的MIMO-CDMA盲多用户检测算法

提出了一种新的基于线性相关平行剖面模型（parallel profiles with linear dependencies, PARALIND）的MIMO-CDMA盲多用户检测算法。PARALIND模型的分解唯一性并结合通信信号的结构特征,算法在信道衰落和用户扩频码未知的情况下实现MIMO-CDMA信号的盲多用户检测。对恒模约束PARALIND模型的分解唯一性进行了讨论,并给出了唯一性定理。仿真结果表明,基于PARALIND模型的多用户检测算法具有良好的误符号率性能。算法在处理小数据块时同样有效。     

基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测

针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法.首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理;其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型;然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型;最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值.仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测.     

基于可拒识SVM的并行增长图像分割算法

针对经典区域增长算法中生长规则以及特征选取困难的问题,提出基于可拒识双层支持向量机模型的多目标并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并交互选择属于每个目标区域的子块和非目标区域的子块形成双层支持向量机训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练双层支持向量分类器;在区域增长过程中,首先利用第一层的最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决,对属于该区域的点再利用第二层的支持向量域数据选择器(SVDD)进行拒识或接受处理,最后利用两层分类器的结果进行综合判决。为避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,实验结果表明,提出的算法是合理可行的。     

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。     

平坦瑞利环境下多用户检测的复神经网络方法

根据平坦瑞利环境下码分多址 (CDMA)系统的复信道衰减特点 ,提出了一种多用户检测的复神经网络方法 ,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 :该算法具有较强的鲁棒性 ;能有效地抑制噪声干扰 ,克服远近效应 ;对复信道相位和相关矩阵具有一定的自适应能力 ;在平坦瑞利环境衰减下具有较好的误码特性。     

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。     

基于禁忌搜索的CDMA多用户检测算法研究

基于禁忌搜索 (tabusearch ,TS)的原理 ,提出了两种实现码分多址 (CDMA)系统的多用户检测 (MUD)的算法。一种是通过合理地选择初始解、当前解的邻域以及禁忌搜索表 ,构造禁忌搜索检测方法 ;另外一种是采用禁忌学习神经网络 (TLNN) ,通过神经网络状态方程的迭代完成最优检测目标函数的全局寻优。通过分析以及对同步和异步情况的仿真表明 ,这两种方法均具有多项式的计算复杂度 ,而TLNN比TS复杂度更低 ;它们优于传统、多级、Hopfield神经网络等方法 ,对远近问题不敏感 ,并且具有与最佳检测方法 (OD)接近的误码率性能。     

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。     

Iterative Multiuser Receiver Based on Decorrelating Decision-Feedback Detection

Abstract: Iterative multiuser receiver for joint multiuser detection and channel decoding improves the receiver'sperformance by passing soft information between multiuser detection and channel decoding. In this paper, an iterativemultiuser receiver based on decorrelating decision-feedback detection is proposed, which is effective to implementmultiuser detection, channel decoding and parameter estimation. The data decoding and the parameter estimation arereinforced each other. The bit error rate decreases along with the increase of the iteration, and the parameter estimationapproaches the optimum at the same time.     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

一种新的高效MMSE-SIC检测算法

传统的V-BLAST系统检测算法,由于存在矩阵求逆的操作,其计算复杂度与发射天线数的立方成正比,在发射天线较多时,对接收机信号处理能力要求较高。于是提出了一种具有更低复杂度的排序串行干扰消除算法。该算法利用施密特正交化分解方法,有效地避免了循环矩阵求逆运算,在不降低误比特率性能的情况下,使得检测算法大为简化,其计算复杂度与发射天线数的平方成正比。同时,该算法使排序和检测过程相互独立出来,提高了算法应用的灵活性。     

TD-SCDMA中结合块判决反馈和状态减少的序列估计的联合检测算法

将一个称之为块判决反馈的概念引入了TD-SCDMA的联合检测之中.基于该概念,提出了一种简单版本的和一种高性能的联合检测算法.该简单版本的联合检测算法与传统方法相比,性能相仿然而复杂度大大降低.该高性能检测器结合了块判决反馈和状态减少的序列估计算法,比传统方法复杂度略高然而大大提高了检测性能.该简单版本的联合检测算法适合于在移动终端上实现,高性能版适合于在基站实现.两种算法的性能都得到了仿真验证.     

基于遗传算法和支持向量机的肺结节检测

针对圆点滤波器不能区分粘连血管型结节、血管端点和血管交叉结构,造成假阳率高的问题,提出基于改进遗传算法封装模型的特征选择算法,并把最优特征组合输入到支持向量机分类器,该分离器能做到检测肺结节时漏检率低同时降低假阳率。选出七个特征(其中包含两种新提出的特征)作为最优特征组合。用含有肺结节的CT影像数据库(50个结节和961个假阳)测试分类器的性能,得到敏感性100%和特异性95.5%的效果。实验结果表明,该框架和算法能应用到临床中来提高影像科医生的阅片效率。改进的遗传算法比传统的遗传算法能搜索到更优的特征组合。     

上行MIMO MC-CDMA系统联合的检测

将多输入多输出（MIMO）技术应用于传统的MC-CDMA方案,构成MIMO MC-CDMA系统,能在很大程度上提高MC-CDMA方案的性能.提出了一种上行MIMO MC-CDMA系统联合的V-BLAST（Vertical-Bell Labs Layered Space-Time）和多用户检测算法,该算法首先分别对每个用户采用一种改进的基于最小均方误差（MMSE）的迭代干扰抵消V-BLAST检测获得两组不同的检测数据,然后联合所有的用户运用最大似然（ML）准则对迭代中间结果进行选择从而实现性能优化.仿真结果表明所提出算法显著提高了系统的误码率（BER）性能.