CDMA移动通信系统中的多用户检测技术

本文研究了应用于CDMA移动通信系统中的各种多用户检测技术的原理和优缺点。指出多用户检测技术主要分为线性多用户检测和干扰消除多用户检测两类 ,前者包括解相关检测、最小均方误差检测、子空间斜投影检测和相关矩阵多项式扩展检测 ,后者包括串行、并行干扰消除和判决反馈多用户检测 ,同时对各种多用户检测技术的特点进行了分析比较     

神经网络多用户检测

介绍了基于神经网络的ＣＤＭＡ系统最佳多用户检测器和盲多用户检测器，给出了它们的发展现状，讨论了各自的原理和实现技术，比较了其性能，并指出了今后可能的努力方向。     

CDMA系统中的多用户检测技术

传统的直接序列扩频－码分多址（ＤＳ－ＣＤＭＡ）通信系统中,多址干扰（ＭＡＩ）的存在制约了系统的性能和容量。一个较好的解决办法是多用户检测。集中讨论了次佳多用户检测（包括各种线性方案和非线性方案）,给出了它们的结构,分析和比较了它们的性能。最后带提出了一种结合最小均方误差（ＭＭＳＥ）检测的连续干扰扰抵消（ＳＩＣ）方案,其性能好于单一的ＳＩＣ和ＭＭＳＥ检测器。     

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.     

混合遗传算法在CDMA移动通信多用户检测中的应用研究

研究了将混合遗传算法应用于直接序列码分多址扩频通信的多用户检测,先给出了在异步高斯信道下解调扩频信号的结构框图,然后分析了用混合遗传算法进行多用户检测的理论依据和实际性能。仿真结果表明无论是多址干扰还是抑制远近效应,基于混合遗传算法的检测器都明显优于传统检测器,且其性能非常接近最佳检测器。     

RBF神经网络CDMA多用户检测方法

分析了采用正交最小二乘(OLS)算法的RBF神经网络应用于DS-CDMA扩频通信的多用户检测的问题,给出了基于RBF网络进行多用户检测的理论依据和仿真分析性能。     

基于Hopfield神经网络的多用户信号检测器

用连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现ＣＤＭＡ通信系统中多用户信号检测的设想，并针对同步ＣＤＭＡ系统构造了基于连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的用户信号检测器。计算机仿真结果表明：这种检测器的性能远远优于传统检测器的性能，它的性能可与最佳多用户信号检测相比拟。     

DS/CDMA系统中的多用户检测技术

多用户检测技术可抑制多址干扰（ＭＡＩ）,从而提高ＣＤＭＡ系统的容量和性能。介绍了多用户检测器的分类和自适应算法、盲算法在多用户检测中的应用。     

基于径向基函数神经网络的CDMA多用户检测方法

径向基函数神经网络是一种三层前馈性神经网络,它具有较强函数逼近能力和分类能力,学习速度快等优点.本文根据径向基函数神经网络的这些优点提出了一种基于径向基函数网络的CDMA多用户检测方法(RMD).计算机模拟表明我们所提的算法具有能克服多址干扰,抑制噪声干扰和对"远-近"问题不敏感等优点,这为研究CDMA多用户检测器开辟了一条新的途径。     

空时盲多用户检测

提出了一种空时盲多用户检测器，该检测器只需知道所需用户的扩频码且不需知道其信道特性即可工作在频率选择性衰落信道，它综合了约束最小输出能量（CMOE）盲多用户检测器和传统的空时二维RAKE（ST 2D-RAKE）接收器的优点而克服了它们各自的不足，它充分利用所需用户的空间、时间和扩频码信息来控制多址干扰（MAI）并能组合多径分量。最后研究了基于神经网络的实现方案。     

基于神经网络的智能用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第3代移动通信系统IMT－2000中的一项关键技术。求解最优多用户检测器的目标函的最小值问题可以转化为求解Hopfield神经网络的能量函数的最小值问题。对两种基于神经网络的智能多户检测器进行性能分析和计算机仿真,通过与最佳多用户检测器和传统检测器的比较,证实了这两种神经网络检测器都能较好地实现多用户检测的功能,因此,神经网络多用户检测技术是一种切实可行的方案。     

基于MMSE多用户检测的功率控制算法

在码分多址（CDMA）系统中,功率控制被认为是所有关键技术的核心,可以有效地克服远近效应和多址干扰的影响。提出了一种新的基于最小均方误差（MMSE）多用户检测的分布式功率控制算法。实验结果表明,该算法具有收敛速度快,功率控制效果好的优点,使用该算法可以有效降低系统内用户发射的总功率,同时系统容量也得到一定程度的提高。     

异步CDMA移动通信系统采用分集接收的多用户检测器

在ＣＤＭＡ移动通信系统中，多址接入干扰可以通过多用户检测技术来消除，而分集接收可以减小信道衰落的影响，本文给出了一类应用解相关检测，天线分集，ＲＡＫＥ多径分集技术的接收机，并对这一类接收机的性能做了分析，结果表明，在上行链路中，应用多用户检测和分集接收能够极大提高接收机的性能。     

CDMA移动通信系统中的多用户检测技术

CDMA是一个自干扰受限系统，如何克服CDMA系统中的多址干扰问题已成为提高CDMA系统容量的关键。多用户检测是克服CDMA多址干扰最有潜力，最彻底的关键技术之一，介绍了多用户检测的由来，一般结构，优缺点及其性能测度，分析了几种常用多用户检测器的原理及其性能。     

一种基于蚁群算法的CDMA多用户检测方法

提出一种基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm)的CDMA多用户检测(MUD)的方法。该方法在基本蚁群算法的基础上，应用一种新的相遇和搜索分区的策略，来解决最佳多用户检测的组合优化问题，可提高搜索的质量和效率，通过分析以及仿真表明，该方法具有多项式的计算复杂度，并可以得到较好的误码率性能，为寻求新的多用户检测方法提供了思路。     

多用户异步DS/CDMA系统延迟截断解相关算法

与最大似然检测算法相比,解相关算法具有线性运算复杂度和不需要估计信道特征的优点。传统的逆矩阵滤波器在移动环境下不易实现,而滑动窗口算法对系统的定量有较严格的要求。基于信息码元之间的相关性随着时间间隔的加大而逐渐减小这个事实,本文提出了多用户异步ＤＳ／ＣＤＭＡ系统一种新的解相关算法－－延迟截断解相关算法,要判决当前时刻的信息码元,只需在延迟德行一定数量的码元之后截断,对截断后的码元按照传统的方法判决     

两类多用户检测技术

从技术角度比较了以美国和日本为研究重点的两类多用户检测技术,指出了它们的优缺点和当前国内外的研究状况,并给出了工程实现上的建议。     

基于并行遗传算法的CDMA优化多用户检测方法

多用户检测技术是第三代移动通信系统CDMA中的一项关键技术。在多用户检测中求解最佳矢量问题可以转化为在遗传算法中求解具有最高适应度函数的问题。本文提出了一种基于并行遗传算法的CDMA多用户检测器,并与最佳多用户检测和传统检测器进行比较,实验结果表明本方法可获得接近最佳检测的性能。由于采用并行遗传算法,这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

基于随机Hopfield神经网络的最优多用户检测器

Hopfield神经网络检测器与传统检测器相比具有独特的魅力,但存在局部收敛问题.随机Hopfield神经网络通过对状态变量引入噪声,从而避免局部收敛,进而达到最优检测.本文给出了CDMA移动通信系统中基于随机Hopfield神经网络的最优多用户检测器的统一框架,该检测器利用随机Hopfield神经网络对最大似然函数进行优化从而得到最优检测性能.在三种典型信道中对这些检测器性能进行比较,结果表明该检测器比传统检测器的性能更好.     

基于SPDS算法神经网络的CDMA多用户检测

针对基于单参数动态搜索(SPDS)算法的神经网络应用于DS-CDMA通信的多用户检测的问题,先给出了在同步高斯信道下运用三层基于SPDS算法的神经网络解调扩频信号的结构框图,然后给出了SPDS算法的优点和具体实现步骤,并分析了基于这种网络进行多用户检测的理论依据和实际性能。仿真结果表明,无论是抗多址干扰还是抑制远近效应,基于SPDS算法的神经网络接收机都明显优于传统接收机和普通BP神经网络接收机。