DS-CDMA通信系统中基于独立分量分析的盲多用户检测

本文研究了直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)通信系统的多用户检测问题,提出了基于独立分量分析(ICA)方法的盲多用户检测算法,实现多用户信号的盲检测。该方法不需知道用户的扩频码就可完成多用户信号的盲检测。仿真结果验证了本文提出的方法的优良性能。     

极小化互信息的独立分量分析方法应用于多用户检测

论文针对直接序列扩频码分多址（DS-CDMA）通信系统的远近效应,提出了一种将极小化互信息的独立分量分析（MMI—ICA）应用于多用户检测的方法。这种盲多用户检测方法能够有效地抑制远近效应,并能够成功地检测出期望用户信号。仿真结果表明,该算法的抗远近效应能力相对传统的匹配接收机有很大的提高,并能够有效地抑制多址干扰。     

基于独立分量分析的单通道语音降噪算法研究

简要介绍了有关独立分量分析的基本理论和算法,文中提出一种方法,巧妙地从单路 信号中生成两路信号,然后对其进行独立分量分析( ICA) ,克服了无法直接对单路信号进行独立分量分析的困难,实现语音增强。     

基于独立分量分析的快速定点算法

独立分量分析(ICA)近年来应用于盲信号分离中的最常用的方法。基于独立分量分析引入了快速定点ICA算法。定点ICA算法是一种离线的算法,既可以分离一个信号,也可以分离多个信号,并且该算法收敛速度很快,一般经过3～10次迭代即可有效地分离源信号。该算法与其它算法相比较,收敛速度比较快,需要迭代的步骤少。     

源信号数目大于观察信号数目情况下的盲源分离

独立分量分析(ICA)作为一种有效的盲源分离技术(BSS）是信号处理领域的热点。传统的独立分量分析都要求观察信号数目大于或者等于源信号数目，然而对于脑电图(EEG)等的一些信号处理中存在的源信号数目大于观察信号数目的情况，传统的独立分量分析算法不能有效分离。该文针对源信号数目大于观察信号数目的情况，在传统的独立分量分析技术的基础上，给出了一个新的学习算法，并将新算法与传统的独立分量算法进行了比较。实验仿真结果证明该算法在给定2个混合信号的情况下能够较好地分离3个未知语音信号源，成功实现了源信号数目大于观察信号数目情况下的盲源分离。     

CDMA系统中基于噪声ICA的多用户检测方法

将独立分量分析方法应用于CDMA系统的多用户检测中,针对ICA噪声模型,对噪声分量进行分析,根据修正的牛顿迭代法对ICA算法进行改进,提出一种改进的多用户检测方法。仿真结果表明,改进的噪声ICA多用户检测方法有效地降低了误码率,提高了检测性能。     

多小区大规模阵列天线系统盲解码算法

针对多小区大规模阵列天线系统中干扰小区的导频复用造成的导频污染和解码性能下降问题,提出了基于ICA（独立分量分析）盲解码算法。所提盲解码算法,利用ICA法对接收多小区用户信号进行分离解码,不需要发射导频序列,避免了导频污染,提高了解码性能。所提盲解码算法在解码过程中同时估计各个用户波达方向,利用波达方向信息克服ICA方法分离顺序的不确定性,识别期望用户的信号。理论分析和仿真结果表明,所提盲解码方法比广泛应用的MMSE解码算法和最近提出的基于特征值的盲解码方法具有更好的性能。     

基于独立分量分析的语音增强

带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,因此可对其进行独立分量分析（ICA）,将噪声和语音分离,从而达到语音增强的目的。但是ICA要求观测信号数目不少于独立源个数,故无法直接对单路信号进行独立分量分析。本文提出一种方法巧妙地从单路信号中生成两路信号,然后对其进行独立分量分析,实现语音增强。实验结果表明,在0-10db输入信噪比下,ICA方法能达到3-6db的信噪比改善,并保持良好的可懂度。     

基于独立分量分析的DS—CDMA多用户检测方法

将独立分量分析应用于DS-CDMA系统的多用户检测中,提出了基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测方法.该方法用匹配滤波器的输出初始化独立分量分析的迭代,然后用快速ICA算法改进初始估计.仿真结果表明:文中提出的方法在高信噪比的情况下,误码性能得到了较大改善.     

基于独立分量分析新算法的含噪图像盲分离

由于乘性噪声的存在,严重限制了标准ICA的使用。在分析独立分量分析的基本模型的基础上,讨论了有噪信号的独立分量分析(Noisy ICA)。提出一种新的基于四阶统计量的方法来消除乘性噪声,分离出独立的源信号。通过寻求噪声线性转换的统计结构,依据代价函数最小来获取解混阵B,从而分离出多维观测信号。最后把算法应用于含噪的混合图像,通过仿真显示算法很好的分离了源信号。     

正交空时分组编码系统的信号检测技术

正交空时分担编码（OSTBC）技术可以提高信道容量和误码性能,准静态平坦衰落信道和时变平坦衰落信道下正交空时分组编码率的信号检测技术得到广泛研究。利用正交频分复用技术（OFDM）,研究了时变多径衰落信道下OSTBC-OFDM的信号检测方法,提出了一种能够有效利用无线信道的多径传播效应的发射天线数目等于4的OSTBC信号检测算法,仿真结果表明,发射天线书等于4,接收天线数等于2时,与已有信号检测算法相比,提出的算法有4.5dB性能增益。     

Near–Far Resistant ICA based Detector for DS-CDMA Systems in the Downlink

The performance of a conventional single user DS-CDMA receiver is severely limited by multiple access interference (MAI) and near–far effects. This severity has motivated research into adaptive filtering, near–far resistant detectors and power control strategies for DS-CDMA systems. In this paper, we propose a near–far resistant detector based on independent component analysis (ICA) of the received signal. Since ICA is a blind technique, the proposed ICA based detector has the potential to combat the near–far problem. The ICA is a higher order statistical technique based on the assumption of independence of source signals. The assumptions in ICA algorithm are the realistic conditions in a DS-CDMA system and therefore ICA algorithm can be applied successfully to detect the signal of the desired user. The focus of this paper is to illustrate the near–far resistance capability of the ICA based detector. Simulation studies performed on the proposed detector show that it is resistant to the near-far problem and has low bit error rate.     

OFDM雷达通信一体化的同频干扰抑制技术

雷达通信一体化系统（Integrated Radar and Communication System, IRCS）可提升设备的可用性、可靠性和电磁兼容性,已成为雷达和通信交叉领域的研究热点。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）具有高信息传输性能,且其模糊函数具有低旁瓣特性,在IRCS中得到广泛关注。在OFDM-IRCS中,组网时同频干扰严重影响雷达探测性能。针对这一问题,从信干比（Signal to Interference Ratio, SIR）分析了IRCS同频干扰特性,推导了回波信号SIR的表达式。然后,结合OFDM中交织多址（Interleave Division Multiple Access, IDMA）和干扰重构的思想,提出了基于OFDM-IDMA的IRCS同频干扰抑制算法。所提算法通过不同的交织方式区分不同IRCS节点的信号,同时利用基于干扰重构的干扰消除算法实现干扰抑制。仿真结果表明,所提算法有效地抑制了IRCS同频干扰,实现了同频干扰环境下雷达目标探测性能提升。      

基于负熵准则的FastICA盲多用户检测的研究

该文给出了一种基于负熵准则的FastICA盲多用户检测方法。修改了FastICA算法中的非2次函数,引入4次幂函数,把基于负熵的非高斯性测度转化为信号峰度的形式,这样降低了计算量。同时,算法充分考虑了各个用户信号的统计独立性,在下行链路干扰用户的扩频码未知情况下,把目标用户的扩频码作为训练序列,并用于初始化FastICA算法的分离向量,使用随机梯度法进行优化计算,能够获得优异的符号估计性能。对算法的计算复杂度的分析可以看出,计算量随着接收数据长度和用户数的增加而增加。通过与传统匹配滤波器,MMSE检测算法比较,表明在同步CDMA信道中,MAI较低时算法检测性能与MMSE检测器的性能接近,随着MAI增加,算法的性能明显优于MMSE算法。     

基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪方法

运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时,雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果,该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先,含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号,经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声,对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正,再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值,峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量,累加得到重构后的信号,完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题,且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。      

基于ICA和DWT的多重视频水印算法

利用独立分量分析(ICA)和离散小波变换(DWT),提出了一种新的视频数字水印算法。该算法将二值图像和灰度图像分别置乱后用ICA混叠得到两幅图像,选取其中一个用来做嵌入的水印,另一个作为密钥保留,以此来增加水印的安全性;用ICA将水印嵌入在原始视频的DWT低频子带系数中,实现了水印信号的盲检测,同时针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性。     

一种基于能量检测的协作式频谱感知算法

为提高认知无线电系统中频谱检测的可靠性,提出了一种基于能量检测的协作式频谱感知算法。利用授权用户的状态在相邻感知帧之间变化的概率小这一特性,通过将当前感知帧的能量值与相邻值相结合来判断授权用户状态,这样当授权用户使用授权频段时,所提算法能有效减小采样信号能量值骤减时发生误判的概率。另外给出了所提算法检测概率和虚警概率的闭式表达式。理论分析和仿真结果表明,所提算法比传统的协作式频谱检测算法检测性能好。     

基于SVM的广义空移键控可见光通信系统信号检测算法

针对室内广义空移键控(GSSK)调制的可见光通信(VLC)系统,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的机器学习信号检测算法。在一般的VLC系统中,极大似然(ML)检测是最优检测算法,但是ML检测算法具有很高的计算复杂度。为了解决此问题,该文利用机器学习中的SVM分类思想实现对系统接收端的信号检测,以在保证信号检测正确率的情况下,降低计算复杂度,提高GSSK-VLC系统的信号检测效率。仿真结果表明,该文提出的针对室内GSSK-VLC系统的SVM信号检测算法与ML检测算法相比,在具有接近ML的误比特率(BER)性能的同时,计算复杂度明显降低,有效提升了系统的检测性能。     

基于降维预处理独立分量分析的多用户检测

在由多径传播而产生的快衰落信道中，独立分量分析（ICA）算法产生性能恶化。为了消除这个缺陷，在进行ICA运算前，先对接收数据进行降维预处理。实验结果表明：在接收数据很少时，提出的多用户检测方法的性能大大优于一般的基于独立分量分析的多用户检测的性能，具有更好的实际适用性。