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基于ε逼近算法的CDMA盲自适应多用户检测 总被引:4,自引:0,他引:4
把码分多址通信系统的盲多用户信号检测问题转化为一个带约束的二次规划问题,利用二次规划问题的ε逼近算法给出了一种新的CDMA盲自适应多用户检测方法,仿真结果表明,该算法不但具有较强的多址干扰抑制性能,而且具有很快的收敛速度。对于时变信道特别适用。 相似文献
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针对直扩序列码分多址(DS-CDMA)系统多用户检测的问题,提出了一种基于性能指标(PI)变步长EASI算法信息码与伪码盲估计的算法.该算法在比较盲源分离(BSS)和DS-CDMA系统模型的基础上,用自适应的方法估计混合矩阵进而估计出伪码,并利用分离矩阵分离观测信号从而估计出信息码.另外,该算法利用PI值来调整步长,使算法收敛速度和稳定性能达到一个理想平衡点.实验结果显示,该算法具有很好的抗多址干扰(MAI)的能力,伪码和信息码的误码率分别在-10 dB和0 dB时达到10-2以下;对不同用户数,5dB时所有扩频码被完全正确检测的概率几乎都在80%以上. 相似文献
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数字水印技术要求所构造的算法,具有很强的鲁棒性(抗攻击能力)。在数字水印技术中引入扩频技术,提高了数字水印的鲁棒性,但同时却使嵌入信息量减小了。丈中在引入CDMA技术,进一步增强鲁棒性,同时也使嵌入的信息量得到了提高。仿真实验表明:所提出的算法具有很强的鲁棒性、透明性,而且误码率较小,在很强的干扰下,仍能提取出水印。 相似文献
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文中基于特征矩阵联合近似对角化JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices)的盲分离算法提出了一种DOA估计新方法。该方法对阵列流型矩阵进行了盲估计,并将阵列流型中的方向矢量看成是由多个复正弦信号线性混合而成,进而利用频谱分析的方法实现信号的DOA估计。实验结果表明:该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类MUSIC(Multiple Signal Classification)的方法,而且还可以实现对相干信号源进行分辨。 相似文献
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A nonparametric density estimation method is used to directly estimate the score
functions encountered in relative gradient (or natural gradient) adaptation algorithms in
the blind source separation problem. Compared to the method where simple nonlinear
functions are used to replace the unknown score functions, the key advantage of the direct
estimation of the score functions lies in the fact that it enables the algorithm to separate
hybrid mixtures of sources that contain both super-Gaussian and sub-Gaussian signals. The
source statistics required for the choices of the nonlinear functions is no longer needed,
because the score functions are directly estimated. The algorithm is thus expected to be
applicable to more blind cases. 相似文献
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基于源信号数目估计的欠定盲分离 总被引:3,自引:0,他引:3
该文利用欠定盲分离下稀疏源信号的特点,估计源信号的数目且恢复源信号。通常在用两步法来解决欠定盲分离时,首先利用K-均值算法对观测信号聚类估计出混叠矩阵,最后利用最短路径法来恢复源信号,但是在以往的算法中,第1步估计混叠矩阵时,通常假设源信号数目是已知的,从而进行K-均值聚类,而事实上源信号数目根本无法知道,因此对源信号数目的估计对两步法有很重要的影响。因此本文提出了一种新的两步法算法,其中第1步利用稀疏源信号反映在观测信号中的特征来准确地估计出稀疏源信号的数目,且能得到混叠矩阵,从而恢复源信号。最后的仿真结果,以及与通常的K-均值聚类算法对比的仿真结果说明了此算法的可行性和优异的性能。 相似文献
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混沌直扩信号扩频序列盲估计 总被引:2,自引:0,他引:2
与传统直扩序列相比,混沌扩频序列具有非线性复杂度较高的优点,该优点同时也是盲估计混沌扩频序列的难点。针对这个难点,该文提出了非线性弹性反传神经网络盲估计方法,充分利用非线性神经网络能逼近任意非线性函数的特性,无须搜索信息码和扩频序列之间的同步点,能在较低的信噪比下准确盲估计混沌扩频序列。传统的神经网络使用中,神经网络的有用信息是网络的输出,而该文中则是输出层的权系数。侦察截获的混沌直扩信号同时用作神经网络的输入和期望输出,神经网络收敛后的输出层权系数就是混沌扩频序列的估计值。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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根据伪噪声通信及伪随机码的相关特性,提出一种采用盲信源分离方法从伪码扩频信号中分离不同伪码序列的方法,并探讨该方法在CDMA监听系统中的应用。采用该分离方法能快速准确地分离和识别不同用户的伪码特征,来获得该用户的语音或数据信息,具有很好的应用前景。 相似文献