基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器

利用遗传算法和禁忌搜索的优势,介绍一种嵌入式混合优化算法,提出一种基于嵌入式混合优化算法的多用户检测器。数值结果表明:该方法具有较好的检测性能和合理的计算复杂度。     

MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测

提出了在频率选择性信道下使用多天线分集接收的多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路中基于遗传算法(GA)的多用户检测。针对三种不同的代价函数,研究了两种不同的个体选择机制对GA多用户检测的性能影响。代价函数分别为各个天线分支接收信号与估计信号的对数似然函数(LLF)、误差平方和相位误差平方。仿真分析表明:在相同代价函数下,基于Pareto优化准则的个体选择机制要优于按线性合并准则的个体选择机制;在相同个体选择机制下,基于相位误差平方的代价函数的误比特率性能和抗远近性能要优于基于LLF和误差平方的代价函数。     

多用户检测技术对CDMA系统的影响研究

定量分析了具有多用户检测功能的CDMA移动通信系统的容量和覆盖,讨论了采用遗传算法实现多用户检测的方法,仿真结果表明无论是抗多址干扰还是抑制远近效应,基于遗传算法的多用户检测技术都明显优于传统检测器。     

用多波束天线的最优多用户检测器

提出了用多波束天线阵对移动通信系统中小区用户分组，对各组用户采用最优多用户检测的新方法，以降低最优多用户检测器的计算复杂度，可以证明当小区内有Ｍ个用户，天线阵列产生Ｊ个波束时，多用户检测器的计算复杂度由原来的Ｏ（２＾Ｍ）降低到Ｏ（２＾Ｍ／Ｊ）。     

基于神经网络的多用户检测器

提出采用Hopfield神经网络（ＮＨＨ）实现ＣＤＭＡ通信系统中多用户信号的检测,利用基于检测序列最大后验概率的最佳多用户检测器（ＯＭＤ）的目标函数与Hopfield神经网络的能量函数的映射关系,以及ＯＭＤ目标函数的等效条件构造出基于Hopfield神经网络的多用户检测器,研究结果表明,ＨＮＮ多用户检测器具有诱人的应用前景。     

近似解相关多用户检测算法的FPGA实现

简要介绍了近似解相关（AD）多用户检测算法，通过对算法的分析。建立了该算法的实现框架，给出了用FPGA技术实现该算法模块的详细方案，并从实际硬件量的角度分析了其复杂度。最后以DSP2621EA评估板为基本硬件平台对该方案进行测试，测试结果和理论分析基本吻合，说明了该方案是可行的。     

衰落信道下多用户检测器的研究

论述了在瑞利衰落信道下ＣＤＭＡ多用户信号检测技术,分析了此情况下,最佳多用户检测器系统模型．提出了一种次最佳多用户检测器,并对其系统性能进行了分析比较．结果显示,随着分集数的增加,该检测器性能随之提高,且其性能优于传统检测器．     

一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器

提出并讨论了一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器,利用神经网络能有效地求解优化问题;推导了Lagrange神经网络多用户检测器(LNN-MUD)。理论分析和计算结果表明:在误比特性能和抗干扰性能上,该检测器均优于传统检测器和解相关检测器;在抗"远近"干扰能力方面,该检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器,且易于实时应用和VLSI实现。     

DS-CDMA系统中的盲多用户检测器及相关的恒模算法

直接序列码分多址(DS-CDMA)是当今一种流行的无线通信技术。在DS-CDMA通信中,所有用户信号在时间和频率上都存在着重叠,结果产生了相互干扰。本文研究超宽带DS-CDMA系统中的盲多用户检测器及相关的恒模算法,表明盲多用户检测技术可以有效的抑制超宽带DS-CDMA系统中的多址干扰和远近效应。     

模拟退火遗传算法在多用户检测技术中的应用研究

研究了模拟退火遗传算法在移动通信系统多用户检测中的应用，通过分析系统框图、遗传算法和模拟退火算法的性能，对将其利用于多用户检测器中的可行性进行了理论阐述并进行了仿真，结果表明本文提出的多用户检测器可以有效的解决多址干扰和抑制远近效应，其性能接近最优多用户检测器，优于传统检测器。     

一种变步长D-Rake多用户检测器

在时变多径衰落信道下,接收到的CDMA信号功率变化较大,此时D-Rake盲自适应多用户检测器性能显著下降,将变步长LMS算法与基于主分量的相干合并引入到D-Rake(DecorrelatingRake)检测器中,构成一种变步长D-Rake,称之为VD-Rake(Variablestep-sizeDecorrelatingRake)检测器。该检测器能克服原D-Rake检测器对信号功率变化较敏感等缺点,有效地改善了D-Rake检测器的性能。     

判决排序的解相关判决反馈多用户检测器

基于Cholesky分解,给出了用户幅度估计的迭代公式,从而获得用户功率排序。在解相关判决反馈检测器中,通过置换矩阵实现了用户判决次序按照功率递减顺序排列,使最强用户最先得到判决。性能分析表明,判决排序改善了检测器的误码性能。仿真结果与理论预测一致, 判决排序均衡了系统的误码性能,使越弱信号用户的误码性能改善越大。     

一种改进的子空间盲多用户检测系统

为解决多用户检测系统复杂度与检测性能之间的矛盾,文中设计了一种改进的子空间盲多用户检测系统.该检测系统使用了一种计算复杂度较低且收敛性能较好的子空间算法——基于幂速代的子空间算法,通过将该算法应用于修正的最小均方误差检测器(MMSE MUD)模型中得到一种改进的多用户检测系统,由于修正的MMSE MUD相对于经典的MMSE MUD减小了近似估计引入的误差,因此文中设计的检测系统可获得复杂性、收敛性能及稳态性能等多方面的益处.仿真实验验证了该检测系统的有效性.     

一种低复杂度的改进解相关检测器与性能仿真

基于逆矩阵近似算法理论提出了一种新的改进解相关检测器,与标准的解相关检测器相比,改进解相关检测器具有实现复杂度低、同时误比特率和抗“远-近”效应性能影响很小的特点,通过大量的仿真实验,结果证明了改进算法的可行性。     

基于滤波器组的同步CDMA多用户检测方法的研究

给出了一种基于滤波器组的多用户检测器.在发送端对数据进行综合,在接收端对信号进行分解,对分解的多路信号进行检测.该检测器结构简单,避免了矩阵求逆运算,其性能比传统多用户检测有较大提高.     

一种基于自适应迁移策略的并行遗传算法

分析了传统并行遗传算法的局限性,针对其迁移固定不变盲目性等缺点,提出了一种适合在当前多核计算机上运行的基于自适应迁移策略的并行遗传算法(AMPGA),该方法将遗传算法同当前个人计算机体系结构相结合,使新的并行遗传算法在主流计算机上并行执行,加快算法的收敛速度,充分挖掘出计算机的计算能力,很大程度地提高了传统并行遗传算法的计算性能。数据仿真实验表明,该算法与传统并行遗传算法相比,收敛速度快、求解精度高,并行效率也明显提升。     

一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器

基于优化理论和神经网络理论提出了一种优化神经网络最佳多用户检测器,将DS-CDMA通信中的多用户信号检测问题看作一种组合优化问题,利用神经网络能有效地求解优化问题的优势:推导了一种优化神经网络最佳多用户检测器,理论分析和计算结果表明:1)在误比特性能和抗多址干扰性能上这种检测器均优于传统检测器和解相关检测器;2)在抗"远近"干扰能力方面,这种检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器;3)易于实时应用和VLSI实现。     

一种基于无约束最优化的多用户检测算法

在码分多址（CDMA）系统中提出了一种基于无约束最优化的近最大似然多用户检测算法。最大似然检测算法可以看成是一个具有约束条件的组合优化问题,所提出的算法通过放松这个组合优化问题的约束条件,将最大似然检测算法转化成为一个无约束最优化问题,并利用无约束最优化问题的解来近似得到最大似然解。数值结果显示：无论在加性高斯白噪声信道（AWGN）下,还是在随机时变多径信道下,该算法都与最大似然检测的性能都十分接近,同时其复杂度在用户数比较大时仅与线性检测算法相当。