基于支持向量机的多用户检测算法研究

论文摘要

码分多址系统由于其具有大容量、软切换、抗多径衰落、频谱利用率高、支持多速率通信等特点而优于其它多址方式,成为第三代移动通信系统的主流技术。但是码分多址通信系统本身所固有的多址干扰和“远近效应” 等问题严重影响系统的性能及容量的进一步提高。多用户检测技术是抗多址干扰和“远近效应”的有效方法,它不是把多址干扰简单地看作干扰噪声来处理,而是把多址干扰作为一种有用的信息加以利用,充分地利用各用户间的关联进行综合检测,提高系统的检测性能。因此多用户检测成为第三代移动通信的关键技术之一。 支持向量机是九十年代中期发展起来的新的机器学习方法。与现有的机器学习方法相比,在样本有限的情况下,支持向量机具有更强的分类推广能力。在本论文中,我们将支持向量机应用于多用户检测,其主要工作可以概括如下: 在介绍CDMA通信系统模型的基础上,通过仿真分析了几种经典多用户检测器的性能,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,指出了每种检测器的优缺点。 对支持向量机在多用户检测中的应用进行了较为深入的研究。分别完成了同步高斯信道和多径信道下支持向量机检测器的理论分析和性能仿真,仿真结果表明其性能优于MMSE检测器。为了降低标准支持向量机检测器的复杂度,提高训练速度,提出了一种基于LS-SVM的多用户检测器,并通过仿真验证了这种算法的有效性。

论文目录

• 1 绪论
• 1.1 研究背景及研究的意义
• 1.2 多用户检测的研究现状及新进展
• 1.3 支持向量机应用于多用户检测的可行性
• 1.4 本文的主要工作和内容安排
• 2 DS-CDMA 系统信号模型
• 2.1 连续时间DS-CDMA 模型
• 2.1.1 同步信道
• 2.1.2 异步信道
• 2.2 离散时间DS-CDMA 模型
• 2.2.1 同步信道
• 2.2.2 异步信道
• 3 多用户检测技术
• 3.1 多用户检测的评价标准
• 3.1.1 实现复杂度
• 3.1.2 性能测度
• 3.2 传统检测器和最优多用户检测器
• 3.2.1 传统检测器
• 3.2.2 最优多用户检测器
• 3.2.3 性能仿真与分析
• 3.3 线性多用户检测器
• 3.3.1 解相关检测器
• 3.3.2 最小均方误差检测器
• 3.3.3 性能仿真与分析
• 3.4 非线性多用户检测器
• 3.4.1 串行干扰抵消检测器
• 3.4.2 并行干扰抵消检测器
• 3.4.3 解相关判决反馈检测器
• 3.4.4 性能仿真与分析
• 3.5 几种多用户检测技术的比较
• 4 基于支持向量机的多用户检测
• 4.1 支持向量机理论概述及其应用
• 4.1.1 引言
• 4.1.2 支持向量机理论
• 4.1.3 支持向量机的应用
• 4.2 高斯同步信道支持向量机的多用户检测
• 4.2.1 系统模型
• 4.2.2 支持向量机的多用户检测器
• 4.2.3 实验仿真
• 4.3 多径同步信道支持向量机的多用户检测
• 4.3.1 系统模型
• 4.3.2 实验仿真
• 4.4 一种基于LSSVM 的多用户检测
• 4.4.1 系统模型
• 4.4.2 最小二乘支持向量机多用户检测器
• 4.4.3 实验仿真
• 5 结论
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的论文