基于独立分量分析的盲多用户检测算法的研究

基于独立分量分析的盲多用户检测算法的研究

论文摘要

码分多址(Code Division Multiple Access, CDMA)系统是在扩频通信系统上发展起来的一种无线通信系统,利用相互正交的不同编码分配给不同用户来调制信号,实现多用户同时使用同一频带接入系统。多用户检测技术可减少CDMA系统中存在的多址干扰,解决远近效应问题,并能提高系统容量,因此成为第三代移动通信的关键技术之一,其中盲多用户检测技术在检测时只需要期望用户的特征波形和定时信息,具有实现复杂度低,对系统要求少等优点,具有良好的发展前景。本文围绕基于独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)的盲多用户检测算法展开研究。在总结前人工作的基础上,提出了一些改进算法,主要工作和创新如下:首先,本文对目前国内外研究的多种多用户检测方法进行了综述,介绍了扩频通信及独立分量分析的基本理论及其在多用户检测领域中的应用。其次,在对比分析DS-CDMA矩阵信号模型和独立分量分析的数学模型的基础上,将独立分量分析应用于DS-CDMA系统的盲多用户检测中,提出了一种改进的噪声ICA盲多用户检测算法,克服了传统的ICA算法忽略噪声这一缺点。仿真实验结果表明改进的噪声ICA算法与传统的ICA算法相比能更好的实现检测功能。再次,介绍了目前热门研究的解决非线性混合问题的KICA算法,引入了一种新的组合核函数,并与基于噪声ICA的盲多用户检测方法相结合,提出了一种改进的KICA盲多用户检测算法。与传统的KICA算法相比,仿真结果显示改进的KICA盲多用户检测算法有着更佳的分离性能。最后,对本文的研究工作进行了总结,并对未来的研究工作进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题研究目的和意义
  • 1.2 多用户检测研究现状和发展趋势
  • 1.3 本论文的主要研究内容
  • 第2章 多用户检测技术
  • 2.1 扩频和码分多址系统
  • 2.1.1 扩频通信原理
  • 2.1.2 DS-CDMA信号及系统模型
  • 2.2 多用户检测
  • 2.2.1 基本概念
  • 2.2.2 多用户检测分类
  • 2.2.3 性能测度
  • 2.3 传统盲多用户检测算法仿真与性能分析
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 独立分量分析
  • 3.1 独立分量分析原理
  • 3.1.1 ICA模型
  • 3.1.2 独立性的度量
  • 3.2 独立分量的求解分析
  • 3.2.1 信号预处理
  • 3.2.2 优化算法
  • 3.2.3 算法性能评价指标
  • 3.3 ICA算法性能仿真及分析
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 改进的噪声ICA盲多用户检测算法
  • 4.1 CDMA信号与ICA模型的联系
  • 4.2 基于FastICA的盲多用户检测
  • 4.3 改进的噪声ICA算法
  • 4.3.1 高斯矩函数的引入
  • 4.3.2 白化处理过程的改进
  • 4.3.3 盲多用户检测算法的实现
  • 4.4 仿真结果与分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 基于改进的KICA盲多用户检测算法
  • 5.1 核独立分量分析
  • 5.1.1 核函数
  • 5.1.2 主分量分析
  • 5.1.3 KICA特征提取
  • 5.2 基于KICA处理的盲多用户检测
  • 5.3 基于组合核函数的改进KICA算法
  • 5.3.1 组合核函数的引入
  • 5.3.2 改进KICA盲多用户检测算法的实现
  • 5.4 仿真结果与分析
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 结论与展望
  • 6.1 本文工作总结
  • 6.2 未来工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况
  • 相关论文文献

    • [1].一种联合信道估计与多用户检测的新型算法[J]. 南京邮电大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [2].扩频通信系统多用户检测技术[J]. 电子技术与软件工程 2017(15)
    • [3].自适应调整量子多用户检测方案[J]. 西安电子科技大学学报 2011(04)
    • [4].基于共轭梯度算法的自适应多用户检测[J]. 华北水利水电学院学报 2010(04)
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    • [6].基于支持向量机的非线性多用户检测[J]. 西安邮电学院学报 2008(01)
    • [7].干扰抵消多用户检测[J]. 中国新技术新产品 2008(15)
    • [8].改进分布估计算法求解多用户检测问题[J]. 信号处理 2015(11)
    • [9].基于快速独立分量分析的异步多用户检测方法[J]. 国防科技大学学报 2010(06)
    • [10].多用户检测技术及其算法选择[J]. 海峡科学 2008(04)
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