CDMA通信系统抗干扰相关技术研究

CDMA通信系统抗干扰相关技术研究

论文摘要

随着移动通信的发展,移动用户数目迅速增加,移动通信业务量的增长和有限的频谱资源的矛盾日益突出。解决上述矛盾的一种途径是提高频谱的有效利用率,而码分多址(CDMA)则是在每个信道使用不同的码序列,并且使用相互正交的码序列来实现信道的正交,这样由不同的码序列来区分不同的用户的方法将很好的解决频带共享的问题,提高了频带利用率。然而,通信信号的传输是极为复杂的,这主要是因为移动通信大多在城市里进行,并且很多用户同时在发射和接收,市区高层建筑物、及各种散射体构成了复杂的传输信道的背景,移动用户又处在不断的运动之中。信道的衰落、扩展及多径现象,使信号传输过程中受到的码间干扰和同信道干扰对通信信号的传输的影响是极其严重的。因此在CDMA系统中对于抗干扰技术的研究则显得尤为重要。 本文主要着眼于在CDMA系统中几种抗干扰技术的研究。首先是阵列信号处理理论的引入,自适应波束形成抗干扰技术的研究。在对前人的研究如最小均方误差算法(MMSE)、最陡下降算法、最小均方算法和线性约束最小方差算法等基础上提出一些改进算法。研究了改进的基于特征子空间的平滑算法,加深了零陷深度,提高了系统的信噪比。分析了在干扰信号位置抖动较小时的零陷展宽算法,验证了其可行性;研究了干扰信号位置抖动较大时的自适应零陷跟踪算法,使得在干扰抖动较大、零陷不能无限展宽的情况下以跟踪的方式使零陷对准干扰信号,实现了对干扰信号大角度抖动的抑制作用。 其次,研究了空时CDMA多用户检测抗干扰技术。 首先研究了单径同步CDMA信号模型、异步多径CDMA信号模型,并

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 论文研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状及分析
  • 1.2.1 智能天线算法研究现状分析
  • 1.2.2 空时CDMA多用户检测抗干扰技术研究的现状分析
  • 1.2.3 蜂窝网络中抗非视距传播干扰的定位算法研究现状及分析
  • 1.3 本文的结构及主要的研究内容
  • 第2章 自适应波束形成新算法研究
  • 2.1 自适应波束形成基本算法
  • 2.1.1 最小均方误差(MMSE)准则
  • 2.1.2 最陡下降法
  • 2.1.3 最小均方(LMS)算法
  • 2.1.4 线性约束最小方差(LCMV)
  • 2.2 改进的基于特征子空间平滑算法
  • 2.2.1 空间平滑阵列模型
  • 2.2.2 改进的基于特征结构的波束形成新算法
  • 2.2.3 计算机仿真
  • 2.3 抗干扰零陷的改进新算法
  • 2.3.1 干扰角度抖动较小时零陷展宽算法
  • 2.3.2 干扰角度抖动较大时零陷展宽研究
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 空时CDMA多用户检测抗干扰技术研究
  • 3.1 CDMA信号模型
  • 3.1.1 单径CDMA信号模型
  • 3.1.2 异步多径CDMA信号模型
  • 3.2 单径情况下空时多用户检测
  • 3.2.1 空时多用户检测接收机结构
  • 3.2.2 空时多用户检测算法
  • 3.2.3 计算机仿真
  • 3.3 异步多径情况下线性空时多用户检测
  • 3.3.1 信道已知空时多用户检测
  • 3.3.2 基于SAGE算法的空时多用户检测
  • 3.3.3 计算机仿真
  • 3.4 最优多用户检测的次优化算法
  • 3.4.1 最优多用户检测
  • 3.4.2 基于正交旋转算法的同步CDMA次优化多用户检测算法
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 蜂窝网络中抗非视距传播干扰的定位算法
  • 4.1 蜂窝网络中电波的非视距传播问题
  • 4.2 定位信道模型
  • 4.2.1 T1P1信道模型
  • 4.2.2 延时扩展Greenstein模型
  • 4.2.3 定位准确率评价指标
  • 4.3 蜂窝网络中移动台定位的基本算法
  • 4.3.1 TDOA双曲线模型
  • 4.3.2 基于TDOA的Chan算法
  • 4.3.3 基于TDOA/AOA的Chan算法
  • 4.3.4 泰勒级数展开算法
  • 4.3.5 基于Chan算法和泰勒级数展开算法的混合定位算法
  • 4.3.6 基本定位算法的定位性能比较
  • 4.4 改进的定位算法研究及性能分析
  • 4.4.1 改进的基于TDOA的定位算法
  • 4.4.2 改进的基于TDOA/AOA的联合定位算法
  • 4.5 蜂窝网中数据融合定位模型
  • 4.5.1 数据融合系统的功能模型
  • 4.5.2 蜂窝网定位数据融合模型
  • 4.5.3 定位参数动态处理
  • 4.5.4 最佳线性数据融合理论
  • 4.5.5 蜂窝网定位中改进的数据融合模型
  • 4.5.6 引进AOA定位参数的数据融合模型
  • 4.6 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
  • 致谢
  • 个人简历
  • 相关论文文献

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