直接序列扩频码分多址系统多用户检测算法研究

发布时间：2023-03-04 16:49

　　多用户检测(Multiuser Detection, MUD)技术是现代无线移动通信领域中一项重要的抗干扰技术，随着移动通信信息数据表现形式多样性、信息数量巨大性、用户需求复杂性及信号处理实时性等因素的快速发展，传统MUD技术已无法全面有效处理现有无线移动通信系统面临的各种干扰抑制问题。本文针对单一MUD算法存在的收敛性、跟踪性能、精度及稳定性等关键性能指标不佳的问题，在传统干扰抑制技术与数值分析理论的基础上提出更新概念的MUD算法，提高以直接序列扩频码分多址系统(DirectSequence Spread Spectrum-Code Division Multiple Access, DS-CDMA)为代表的多址移动通信系统的综合干扰处理能力，进一步满足复杂移动通信的需求。 本文主要创新性研究结果如下： (1)针对MMSE算法与Kalman算法在DS-CDMA系统多用户近似估计及时变噪声统计过程中，容易引入判决误差导致算法稳定性下降的问题，提出了改进的MMSE-MUD算法与改进的盲自适应Kalman滤波MUD算法。改进算法通过减小近似估计过程判决误差产生及优化迭代过程等方式，提高算法...

【文章页数】：153 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
本文用到的缩略语
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 多址无线通信系统介绍
        1.1.2 码分多址通信系统研究背景及发展
        1.1.3 多址无线通信系统的主要干扰及影响
    1.2 码分多址系统多用户检测技术发展过程
        1.2.1 线性多用户检测技术
        1.2.2 非线性干扰消除多用户检测技术
        1.2.3 多用户检测技术发展现状
    1.3 论文研究内容与结构安排
        1.3.1 论文研究内容及解决的关键科学问题
        1.3.2 论文章节安排
2 DS-CDMA 系统多用户检测技术
    2.1 多用户检测技术概述
        2.1.1 多用户检测技术优性能缺点分析
        2.1.2 多用户检测技术基本性能测度
    2.2 干扰抑制多用户检测系统噪声模型
        2.2.1 加性高斯白噪声模型
        2.2.2 有色噪声模型
    2.3 DS-CDMA 系统基本信号模型
        2.3.1 高斯白噪声信道同步 DS-CDMA 系统模型
        2.3.2 高斯白噪声信道异步 DS-CDMA 系统模型
        2.3.3 频率选择性衰落信道同步 DS-CDMA 系统模型
    2.4 典型多用户检测方案描述
        2.4.1 最优多用户检测方案
        2.4.2 线性 MMSE 多用户检测方案
        2.4.3 解相关多用户检测方案
        2.4.4 一种线性多用户检测算法仿真实验系统
    2.5 一种改进的 MMSE-MUD 算法
        2.5.1 算法基本改进原理
        2.5.2 算法改进过程推导
        2.5.3 改进的 MMSE 算法性能仿真分析
    2.6 本章小结
3 盲自适应多用户检测算法研究
    3.1 盲多用户检测基本原理
        3.1.1 线性盲多用户检测的典范表示
        3.1.2 基于约束最小输出能量准则的盲多用户检测算法
    3.2 典型盲自适应多用户检测算法研究
        3.2.1 盲自适应 LMS 算法
        3.2.2 盲自适应 RLS 算法
        3.2.3 盲自适应 Kalman 算法
    3.3 一种自适应最速下降 RLS 多用户检测算法
        3.3.1 自适应 RLS 算法等价数值问题基本推导
        3.3.2 自适应 D-RLS 算法推导
        3.3.3 自适应 D-RLS 算法多用户检测系统模型及性能分析
    3.4 一种改进的盲自适应标准 Kalman 滤波多用户检测准则
        3.4.1 多用户信号模型
        3.4.2 算法改进过程
        3.4.3 改进的 Kalman 算法仿真分析
    3.5 一种盲自适应拟 Newton 迭代 Kalman 滤波多用户检测算法
        3.5.1 系统模型描述
        3.5.2 拟 Newton 迭代算法基本原理及优化
        3.5.3 BN-Kalman 算法更新推导
        3.5.4 BN-Kalman 算法仿真分析
    3.6 一种盲自适应 SOR/JGS-Kalman 多用户检测算法
        3.6.1 SOR/JGS 迭代约束准则
        3.6.2 SOR/JGS-Kalman 算法推导
        3.6.3 SOR/JGS-Kalman 算法性能仿真分析
    3.7 本章小结
4 DS-CDMA 系统串行干扰消除多用户检测算法研究
    4.1 多级干扰消除多用户信号模型
        4.1.1 直扩系统信号模型
        4.1.2 信号模型短周期扩频序列等效变换
        4.1.3 信号模型长周期扩频序列等效变换推广
    4.2 DS-CDMA 串行检测过程典型检测原理概述
        4.2.1 基本 DS-CDMA 接收机原理
        4.2.2 常规 MUD 过程描述
        4.2.3 最优多用户检测过程描述
    4.3 串行干扰消除多用户检测算法研究
        4.3.1 SIC 基本处理结构
        4.3.2 SIC 检测过程参数估计
        4.3.3 同步 SIC 检测 BER 精确分析
        4.3.4 异步 SIC 检测 BER 近似分析
    4.4 最小均方误差串行干消除多用户检测算法
        4.4.1 串行检测多用户信号模型
        4.4.2 最小均方误差线性多用户检测准则
        4.4.3 MMSE-SIC 多用户检测算法推导
        4.4.4 MMSE-SIC 算法性能仿真分析
    4.5 无线多址移动通信系统盲自适应 Kalman-SIC 算法
        4.5.1 多用户模型及串行计算过程 Kalman 准则推导
        4.5.2 K-SIC 算法推导
        4.5.3 K-SIC 算法性能仿真分析
    4.6 一种多址移动通信系统异步 Schwarz 串行干扰消除算法
        4.6.1 异步系统信号模型分析
        4.6.2 Schwarz 算法准则基本原理
        4.6.3 S-SIC 算法推导
        4.6.4 S-SIC 算法性能仿真分析
    4.7 本章小结
5 DS-CDMA 系统并行干扰消除多用户检测算法研究
    5.1 并行干扰消除多用户检测算法性能分析
        5.1.1 并行干扰消除多用户检测过程基本原理
        5.1.2 并行干扰消除多用户检测算法多级结构
        5.1.3 并行干扰消除多用户检测过程系统模型
    5.2 PIC 检测过程 BER 分析
        5.2.1 PIC 检测第一级 BER 精确分析
        5.2.2 PIC 检测第二级 BER 精确分析
        5.2.3 PIC 检测第 m-1 级到 m 级 BER 近似分析
    5.3 一种 DS-CDMA 系统异步连续并行 Schwarz-PIC 算法
        5.3.1 Schwarz 交替准则基本原理
        5.3.2 连续并行 Schwarz 约束准则算法实现
        5.3.3 S-PIC 算法性能仿真分析
    5.4 一种盲自适应 Kalman-PIC 多用户检测算法
        5.4.1 DS-CDMA 系统多用户模型及并行 Kalman 准则推导
        5.4.2 K-PIC 算法实现
        5.4.3 K-PIC 算法性能仿真分析
    5.5 盲自适应准则约束的 IC 联合检测方案
        5.5.1 一种衰落信道下的盲自适应 Kalman-IC 算法
        5.5.2 K-AIC 算法原理及实现
        5.5.3 K-AIC 算法性能仿真分析
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 论文创新点
    6.3 工作展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢



本文编号：3754637