基于最小二乘恒模算法及子空间方法的盲多用户检测算法

基于多目标检测系统的盲多用户检测算法的改进

ＬｎａｈａＹａｎｉ，Ｈａｎａｇｉｕ，ｏｉｅＪｎＪｊｎＹａ
（ｒｉｅｉｆｈｎ，ｎｔｕｅｏｎｌａｔｒｇａｄｒｃｓｎ，ａｕｎ００５）ＮｏｔＵｎｖｒｔｏｉａＩｓｔｔｆｉａｃｐｕｎｏｅｓｇＴｉａ３０１ｈｓｙＣｉｓｇｉｎｐｉｙ
Ａｂｓｒｔｔａｃ：Ｆｏｒａｐｔｖｅｂｉｕｌｉｓｒｃｎｓａｏｄｕｕｌｏｒｔｅｎｕｔ—ｔｒｔｄｔｃｉｙｔｍ，ｔｒｄａｉｌｎｄｍｔ—ｕｅｏｔｎｔｍｌｓａｇｉｈｍｕｓｄｉｍｌｉａｇｅｅｅｔｏｎｓｓｅｈｅｅ
改进了Ｌ－ＭＡ算法，提高了恒模算法的窗口利ＳＣ
用率，使其对突发的小数据量信号能进行检测。
巴
设计与研发
容易收敛到局部最小点上的问题，在数据量小于窗口长度时检测结果将不能达到收敛。
１自适应盲多用户恒模检测
１１恒模检测算法介绍．
多用户叵模算法分为：线性约束恒模算法，最
ａｅｔｅｓｏｃｍｉｇｆｍｕｔｌｏａｏｖｒｅｃｏｎｆｃｎｅｇｎｅａｄｔｅｄｐｎｅｔｏｅｉｉａｖｃｏｎｒｈｈｒｏｎｓｏｌｐｅｌｃｌｃｎｅｇｎｅｐｉｔｏｖｒｅｃｎｈｅｅｄｎｆｔｎｔｌｅｔｒａｄｔｉｏｈｉ
参数选择的缺点，提出了折中小数据量与收敛步长所需窗口问的矛盾，使用扩展部分数据的方法，提高小数

基于恒模算法的Hopfield神经网络盲多用户检测算法的研究

∽
式中： ∈ｌｌ＋｝Ａ分别是用户ｋ的第ｉｂ — ，ｌ和个信息码元和信号幅值（）￡为在间隙［，内用户ｋ的归一化扩展波形，Ｏ州扩频码片间隔位；为字符间隔，Ｔ扩频增益为＾；（）高斯白噪声，双边功率谱『＝ｎ￡为其
式中：ｃｒｒｃ分别是接收信号向量和权值向量。为了研究方，和。ｒ便，在本文中取ｐｌｑ２，＝和＝则恒模算法的代价函数为
ｌ２［ＩＩ１Ｉ】，）Ｉ．一，
加入约束条件（。ｃ）ｌＪ得约束恒模算法 ’ ＝
（）４（）５
消除多址干扰ＭＩＡ，是一种改善ＣＭＤＡ系统检测性能及提高系统容量的
有效技术［。
ｆｉ（，）Ｅ１一ａＪｒｎ１２＝［ＩＩ１ＩＹ】｛．（ｌｃ）ｌｓ．ｓ，＝ｔＪ【Ｉｑ。ＩＩ。ｌ ≤ｘｃ
（）７
盲自适应ＭＵＤ是近年来研究热点，它不需要训练序列，只需知道目标用户的特征波形和目标用户的定时信息。恒模算法（ｏｓｎｏｕｓＣｎｔｔｄｌａＭｕＡｇｒｈＣＡ作为盲自适应算法的一种，ｌｉｍ，Ｍ）ｏｔ利用了数字调制信号的恒模性质，其期望信号可根据检测器输出信号直接计算，具有收敛速度快、性能好的特点，但是存在局部收敛点，收敛点与初始化、用户扩频码间的相
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科技情报开发与经济
文章编号：０５６３（０７１－１７０１０－０３２０）１１８－３
ＳＩＴＣＦＲＡＩＮＤＶＬＰＥＴ＆ＥＯＯＹＣ— ＥＨＩＯＭＴＯＥＥＯＭＮＮＣＮＭ

天线阵CDMA系统基于子空间的盲辨识与多用户检测

在ＣＤＭＡ系统中，由于盲信道均衡和信道辩识避免＿训练序列的发送，『能更充分地利用无线带宽资源，因而日益受到人们的重视．传统的盲信遭辩识利用信道输出信号的高阶统计．
能充分描述系统的特征，而它需要基于高阶统计的而
收稿日：０１０８期２０４１作者简介严玉平（９０）男，士生１７一，博
ａｍｏｓｏｅｔａｃｍｐｔｔｏｎｌｃｓ．Ｂｅａｅｔｏｍｐｕｉｇｏｆｓｍｅｈｉｍｅｉｎｌｔｎｘｒｏｕａｉａｏｔｃｕｓｈｅｃｔｎｏｇｈｄｉｎｓｏ
ｍａｒｃｓｈｓｂｅｖｉｅｉｅｔｙ，ｔｅｃｍｐｔｔｏｏｐｅｉｅｏｔｉｅａｅｎａｏｄｄｄｒｃｌｈｏｕａｉｎｃｍｌｘｔｂｃｍｅｏｒｙｓｌｗｅ．Ｂｙｕｉｇａｔｎａａｒｙ，ｔｅｐｏｏｅｅｈｄｃｎｂｐｌｄｔｏｅｌａｙｔｍｓｓｎｎｅｎｒａｓｈｒｐｓｄｍｔｏａｅａｐｉｏｖｒｏｄｓｓｅｅ．ｗｈｒｈｕｅｅｔｅｎｍｂｒｏｓｒｙｅｃｅｈｒｃｓｉｇｇｉ．ｅｆｕｅｓｍａｘｅｄｔｅｐｏｅｓｎａｎＫｅｒｓｏｅｄｖｓｏｙｗｏｄ：ｃｄｉｉｉｎｍｕｔｌｃｅｓｕｓａｅｄｃｍｐｓｔｎ；ｂｉｄｃａｎｌｌｉｅａｃｓ；ｓｂｐｃｅｏｐｏｉｉｏｌｈｎｅｎｉｅｔｉａｉｎ；ｍｕｕｅｅｅｔｎｄｎｉｃｔｏｆｈｉｓｒｄｔｃｉｏ

基于PAST子空间跟踪算法的DCMMSE盲多用户检测

Ａｐ．２ｒ０１１
文章编号：０２— ６４２１）２— １５—０１０５３（０１００３４
基于ＰＳＡＴ子空间跟踪算法的ＤＣＭＭＳＥ盲多用户检测
魏一然．徐文龙
（安电子科技大学，西西安７０７）西陕１０１
户检测最初由ＷａｇＸ和ＰｏＨＶ于１９ｎｏｒ９８年在文
子空间跟踪算法具有自然的数据压缩结构，几乎在
不增加运算量的情况下就可实现ＤＭＭＥ盲多用ＣＳ
户检测．
献［］１中提出，们将子空间思想用于多用户检测他技术，出了子空间多用户检测结构，提其基本思想是用信号子空间参数来表示线性多用户检测器的权向量，过子空间跟踪算法，通以期求出多用户检测器的权向量，最终解出期望用户信号．文献［］法的计１方
摘
要：阐述了基于子空间跟踪算法的数据压缩最小均方误差（ＣＤＭＭＳ）多用户检测的基本原理．ＰＳＥ盲将ＡＴ
子空间跟踪算法应用于ＤＭＭＳＣＥ盲多用户检测，现ＰＳ发ＡＴ子空间跟踪算法具有自然的数据压缩结构，于适
， ∑ ＡｂｋＯ，ｋｓ十＇￣Ｂ
式中：ｂＡ， ∈ ｛｝ ±１分别为第ｋ用户接收信号的个幅度、息比特序列；＝信１［，，］为用卢， …

LSCMA在DS-CDMA系统中的应用

个用户的扩频序列，扩频系数为 Ⅳ ，即ｓｃ＝［ｌ２Ｃ，ｃ …，ＣｋＴＮ］。发送端发送的信号ａ为所有个用户信号扩频后的叠ｃ加，如式４９所示。－
在［］５中详细地分析了ＬＣＡ算法性能，ＳＭ这里只给出了算法分析的主要结果，说明ＬＣＡ的全局稳定性和全局收敛性。ＳＭ
给定任意（，通过更新公式产生下一次迭代的均衡权
向量ｒｋ１，则以下不等式成立：（＋）
口∑ ｒ＝＾ｃｄ固
（６４） —
（７４） —
积的定义，则发送信号ａ可表示为如下形式：
（９４） —
ｏ１，；Ｉ（Ｉ－Ｉ（＋）；Ｎ＜１（ＪＩｋＩ－ｙｋ１Ｉｙ），ＩＩ≤
【收稿日期】２１－０２０１１－４
【者简介】石瑞华（９３）作１８一，女，江苏苏州人，苏州工业职业技术学院电子工程系讲师，硕士，研究方向为通信技术。
一
７一
ｅ：）（ｇｙ（ｌ（）ｋ）（一）
ｗｋ１＝ｗｋ＋（）’ｉ（＋）（）七Ｐ（）Ｊ．｝
ＣＭＤＡ系统通过码序列来区分不同的用户，它为每个用户分配各自特定的码序列，码序列之间相互（）正交。接收准端必须具有与发送端完全一致的码序列，用于对接收信号进行相关检测以恢复出发射信号。ＣＭＤＡ可以分为直接序列扩频（Ｓ、调频扩频（ＨＤ）Ｆ）和跳时扩频（ＨＴ）三种方式。Ｄ — Ｄ￣（ＳＣＩ直接序列码分多址）是￣最基本的ＣＭＤＡ实现方式，的工作原理是把需要传送的信息它

一种基于恒模算法的多用户盲波束形成新方法

Ａｓｒｃ：Ｂｉｄａａｔｅｂａｏｍｉｇｉｎｅｅｎａｙｐｏｌｍｅａｅｆｓａｉｌｉｎｌｐｏｅｓｎ．ｈｏｓａｔｄｌｓｂｔｔａｌｄｐｉｅｍｆｒｎｓａｌｍｅｔｒｒｂｅｉｔｒａｏｐｔｇａｒｃｓｉｇＴｅｃｎｔｎｎｖｎｈａｓｍｏｕｕ
ｃＨｒｍａｅｕｅｌｓｇｙｔｍｅｏｅｖｒｏｈｎｅＭｏｃｓＨｏｅｅ，ｈｌｍｅｔｔｎｏｅｍｕｔｔｇＭｅｅｙｂｓｄｉａｍｕｔｔｅｓｓｎｉａｅｔｒｃｖｒｅａｅｃａｎｌｏｅｓｌＣｓｕｅ．ｗｖｒｔｅｉｅｎａｏｆｌｉａｅＣｒｍｐｉｈｔｓａｒｙｉｃｍｐｉａｅＩｉｐｒｗｉｒｖｄｉｌｌｔｔｇＭｒｙｔｒｃｖｒｓｖｒｏｈｎｅｓ￣ｓｂｓｄｏｅｓｒｏｌｔｄ．ｎｔｓｐｅ，ｅｗｌｐｏｉｅａｓｍｐｅｍｕｉａｅＣａｒｏｅｏｅｅａｅｃａｎｌｉａａｅｎｌａｔａｓｃｈａｌｓａｅｌｓｌ
摘
要：提出了一种适用于多用户的盲波束形成新方法．方法基于最小二乘恒模算法，该当最小二乘恒模算法
收敛于某一信号后，们导出了算法的权向量与其它用户波达方向的关系，而在不同用户的波达方向上形成初始增我进益，而实现对所有用户的波束形成．中给出了算法的并行和串行实现方案．从文

基于子空间方法的最小二乘常模算法的研究

训练序列以便在接收端进行信道估计，但是训练序列会牺牲有效的信道带宽；另外一种方法是使用盲算法进行检测，它最大的优势是不需要发送训练序列，提高了信道的有效速率。常模算法是一种高阶统计量方法，已广泛地应用于盲信道估计、盲均衡、盲干扰抑制、盲多用户检测、盲源分离等领域的
奇异值分解（ＶＤ）获得紧缩近似投影子空间（ＡＳｄＳＰＴ）算法的初值，用ＰＴＡＳｄ算法来计算信号予空间，并对该信号子空间作施密特正交化，将最小二乘常模算法（ＳＬＣＭＡ）的权系数投影到正交的信号子间上，目的是减轻噪声子空间干扰的影响，但复杂度比已有的基于直接对接收信号自相关￡征值分解（Ｄ）的ＬＣＳ特ＥＳＭＵＢ算法【复杂度６Ｊ低。ＬＣＡＳｄ在ＳＳＳＭＡＰＴＵＢＬＣＭＡ的基础上作了进一步改进，采州改进的ＰＴＡＳｄ算法来计算信号子空间，该信号子空间具有正交性，并且对初值的选取不敏感，能运用于实际的多径衰落信道中。仿真结果表明这两种算法的收敛速度、跟踪性能和误码性能和ＬＣＳＢ算法基本相同，但是复杂度比ＬＣＳＳＭＵＳＭＵＢ算低。

基于恒模算法自适应阵列天线的多用户识别方法概要

基于恒模算法自适应阵列天线的多用户识别方法基于阵列天线的多用户识别涉及数字信息流相互干扰的信息解调,通常应用在如无线通信,高速数据传输,卫星通信,数字电视和磁记录等领域。

多用户识别技术的发展是当代通信技术领域中最为重要的进步之一。

本文提出了一种新颖的分两步处理的基于恒模算法自适应阵列天线的多用户识别方法。

在本方法中,接收到的信号会被分为两个步骤进行处理。

在第一个阶段,只有一个用户会被传统的恒模算法捕捉到,并且与此同时,其它输入用户的波达方向会被估计出来。

在第二个步骤中,新的初始权重向量会根据第一步骤中估计出的被压制信号的波达方向角而被重新设置,然后,若干个阵列天线的自适应处理器会根据不同的初始权重向量,同时使用再次恒模算法对接收到的信号进行处理,并行的将第一步中被抑制的所有信号输出。

通过这个新颖的多用户识别方法,所有的用户就这样都被准确的检测出来并分别得到输出了。

本文提供了计算机仿真结果用来检测提出的多用户识别方法的表现。

通过Matlab软件的仿真,输入用户初始功率的差异、阵列因子和输入用户数量的变化、相邻用户间夹角角度对此多用户识别方法表现的影响都被详尽地展示说明了,并对实验中不同参数产生的实验结果差异做了深刻的讨论和解释。

仿真的结果表明,本方法简捷方便、易于实现、准确度与精度都达到了很高的标准,尤其是使用8因子阵列天线时,最小二乘恒模算法的用户分别概率高达95%以上,是个优异的多用户识别方法。

同主题文章[1].刘云志,晋军,王华力,甘仲民. 卫星移动终端自适应阵列技术研究' [J]. 系统仿真学报. 2005.(12)[2].冯熳,廖桂生. 恒模算法:进展与展望' [J]. 信号处理. 2003.(05)[3].杨琨,王华奎. 恒模算法的一种在线自适应初始方法' [J]. 太原理工大学学报. 2005.(03)[4].黄晖,廖桂生,张林让. 基于恒模算法的DS-CDMA系统下行信号接收机' [J]. 信号处理. 2003.(02)[5].张玲玉,赵颖,王艳丽. 恒模算法在智能天线盲波束形成中的应用' [J]. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2004.(02)[6].赵玉军,赵颖,庞伟正. 基于恒模算法的智能天线系统波束形成' [J]. 成都信息工程学院学报. 2004.(03)[7].姚中兴,李学武,朱德煜,李华树,朱可斌. 关于自适应阵列信号处理技术在通信中的应用' [J]. 信号处理. 1995.(04)[8].郭艳,方大纲,梁昌洪. 恒模算法在盲波束形成中的应用' [J]. 西安电子科技大学学报. 2002.(05)[9].黄晖,廖桂生,张林让. DS-CDMA系统下行盲多用户接收机' [J]. 电路与系统学报. 2002.(03)[10].王永川,陈自力,刘增田. 恒模算法与子空间法相结合的分数间隔盲均衡' [J]. 系统仿真学报. 2005.(02)【关键词相关文档搜索】：计算机应用技术; 恒模算法; 自适应阵列天线; 多用户识别; 波达方向角; 空分多址【作者相关信息搜索】：北京化工大学;计算机应用技术;何苏勤;张大霖;。

一种基于子空间跟踪的盲自适应多用户检测器

之一．盲自适应多用户检测是近年来的一个研究热点，而不少多用户检测方法都结合了子空间方法进行接收机的求解［．子空间方法盲线性多用户检测技术从空间角度１】
来研究线性盲多用户检测，利用子空间跟踪算法，把接收信号空间分解成两个正交的子空间，信号子空间和噪声子空间，将问题的求解投影到某一个子空间上可以得到较
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第１期
庄哲民等：一种基于子空间跟踪的盲自适应多用户检测器
６１
，＝
＾
＋
，
其中，是第ｋ个用户的第凡个符号的能量，｛，一１ｂ ∈ ＋１）是第ｋ个用户接收信号的信息比特，为第ｋ个用户归一化扩频序列向量，是信道中噪声功率，为单位功率ｎ
低算法复杂度和较好的性能．目前的研究中，子空间跟踪算法有预测逼近子空间跟踪算法（ＡＴ）】于压缩的投影近似子空间算法（ＡＴ）】交预测逼近子空间跟ＰＳ［、基５ＰＳｄ、正踪算法（Ｐｓ）等．本文针对有良好全局收敛但收敛速度不快的ＰＳｄ算法进行改ＯＡＴ【１ＡＴ进，并结合Ｋｌａ波原理提出一种新的盲Ｋｌａ用户检测器．ａｍｎ滤ａｍｎ多
摘
要：研究一种基于改进子空间跟踪的盲自适应多用户检测算法，提出一种盲自适应

基于最小均方误差准则的盲多用户检测新算法

基于最小均方误差准则的盲多用户检测新算法
熊尚坤;陈芳炯;韦岗
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2004(026)008
【摘要】码分多址信号在无线多径衰落信道条件下的盲多用户检测具有很大的理论和实际意义.该文提出了一种直接基于最小均方误差(MMSE)准则的盲多用户检测算法.为保证算法收敛到目标用户,提出了一种基于MMSE准则的新的线性约束方法.该方法能保证检测器收敛到最优MMSE解.此外,该文还设计了一种形式简单、快速收敛的迭代算法.对比现有的最小输出能量(MOE)算法,仿真结果表明本文算法具有较好的性能.
【总页数】6页(P1218-1223)
【作者】熊尚坤;陈芳炯;韦岗
【作者单位】华南理工大学电子与信息学院,广州,510640;华南理工大学电子与信息学院,广州,510640;华南理工大学电子与信息学院,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.一种基于最小熵准则的新的自聚焦优化算法 [J], 高许岗;苏卫民;顾红
2.多径信道下基于最小平均峰度准则的盲多用户检测算法 [J], 蒋笑冰;薛强;刘亚伟;冯玉珉
3.一种基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法 [J], 宋晓勤;李克;薛强;胡爱群
4.基于最小均方误差准则的自适应图像压缩编码算法 [J], 张基宏;王晖
5.基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法 [J], 祁美娟;吴玉成
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基于MIMO的多用户检测技术的研究

Signature: Signature:
and proposes a BFGS Linearly Constrained Constant Modulus Algorithm (BFGS-LCCMA). This thesis proposes a subspace-based linearly constrained LSCM algorithm (SUB-LC-LSCMA). This thesis also introduced a MIMO (BLAST)-MC-CDMA downlink system and applied the two new proposed algorithms to the system.
论文题目：基于 MIMO 的多用户检测技术的研究专业：通信与信息系统签名：签名：摘要
硕士生：乔振山指导教师：李白萍
CDMA 码分多址技术以其良好的性能在 3G 移动通信的三种标准中都得到应用。 CDMA 技术通过扩频码使众多用户在同一信道同时传输。CDMA 系统的最大缺点是会产生多址干扰以及远近效应。针对这些缺点的众多信号处理技术得到广泛的研究。其中应用最广泛的两大类是：多用户检测技术和 MIMO 空时处理技术。多用户检测技术可以从众多的用户信号中检测判决出每个用户的有用信息，有效的抑制了多址干扰，提升了 CDMA 系统的性能。MIMO 空时处理技术主要是利用多输入多输出即用多根接收和发射天线通过分集技术提高系统性能。空时编码技术也可以提高系统的性能，这些技术大大提高了 CDMA 系统的频谱利用率和系统的容量，但却不用增加系统的带宽以及发射功率。那么将多用户检测技术和 MIMO 空时处理技术运用于 CDMA 系统中，是否可以进一步提升系统的性能，使信号能够更加快速和可靠地传输。基于上述构想和目的，本论文展开了各项研究工作。论文在分析几种经典多用户检测算法优缺点的基础上，重点研究了具有良好性能的恒模算法。首先研究恒模算法的数学模型和基本原理，分析各种恒模算法。研究发现线性约束条件可以降低初始值的影响。在此基础上，再将拟牛顿算法(BFGS)应用于恒模算法，提出了一种 BFGS 线性约束恒模算法(BFGS-LCCMA)。此外，再将子空间方法应用于线性约束最小二乘恒模算法，提出一种基于子空间的线性约束恒模算法 (SUB-LC-LSCMA) 。最后将 BFGS-LCCMA 算法以及 SUB-LC-LSCMA 算法应用于 MIMO-MC-CDMA 下行系统中，比较几种恒模算法在 MIMO-MC-CDMA 系统中的性能。仿真结果表明，新提出的算法的收敛性能、跟踪性能和误码性能比传统的算法要好，有一定的应用价值。关键词：恒模算法多用户检测多址干扰多输入多输出论文类型：理论研究

盲多用户检测技术中的恒模算法分析

Ａｎｌｓｓ０ａｙｉｆＣＭＡｎｂｉｄｍｕｔ —ｕｅｅｅｔｎ（ＵＤ）ｔｃｎｑｅｉｌｌｎｉｓｒｄｔｃｉｏＭｅｈｉｕ
ＺＨＡ０ｎ — ｉｎ．ＺＨＡＹｏｇｑａｇＮＧ＿ｖＩ —ｉｉ
（．ｏｌｅｏＩｆｒｔｎＥｇｅｒｇＴｉａｎｖｒｉｆｅｈｏｇ，ａｕｎ００２，ｈａ１Ｃｌｇｆｎｏｍａｏｎｉｅｉ，ａｕｎＵｉｅｓｙｏＴｃｎｌｙＴｉａ０４Ｃｉ；ｅｉｎｎｙｔｏｙ３ｎ
ｅｕａｉｉｎａｄｍｕｔｑｌｚｏｎｌａｔｉ—ｕｅｅｅｔｎｗｉｅｙ．ＴｈａｅｎｌｚｓＣＭＡｄｉｓａｐｉａｏｎｂｉｄｍｕｔｓｒｄｔｃｏｄｌｉｅｐｐｒａａｙｅｎａｔｐｌｔｎｉｌｌｃｉｎｉ—
ｕｅｅｃｏ（Ｄｔｈｉｕ．ｅｅｄｉｐｉｓｏｔｅｄｅｔｎｆｅｒｓｒ．ｓｒｔｔｎＭＵ）ｃｎｑｅＩｔｎ，ｏｔｕｉｃｏｓｅｃｄｅｉｅｎｈｔｎｔｒｉｏｔｅａｈｈｈ
Ｋｙｗｒｓｏｓｔｏｕｓａｏｔ（ＭＡ；ｍｌ —ｌｅｅｃｏ（Ｕ）ｕｔｌａｃｓｉｅｅｅｏｄ：ｃｎｔｄｌｇｒｈＣ）ｕｔｌｒｄｔｔｎＭＤ；ｍｌｐｅｃｅｓｎｒ — ｎａｍｕｌｉｍｉＳｅｉｉｔｆｅｅＭＩ；ｎａ—ｆｅｅｔ（Ｉｒｃ（Ａ）ｅｒａｆｃＮ砸）ｎｒ
等人较早提出基于约束最小输出能量准则的ＭＥＯ盲自适应算法，际是线性最小均方误差检测器的实

一种基于子空间的盲多用户检测算法分析

一种基于子空间的盲多用户检测算法分析郭炜【摘要】多用户检测技术是扩频通信中解决多址干扰问题的一种重要技术.介绍了基于子空间盲多用户检测的原理.通过空间分解得到信号子空间,利用信号子空间的特征值和特征向量得到解相关多用户检测器,分析了其性能,并通过仿真证明其在有效性、抗远近效应等方面都较理想,是一种很有前途的多用户检测方法.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)011【总页数】3页(P30-32)【关键词】扩频;子空间分解;盲多用户检测;多址干扰【作者】郭炜【作者单位】中铁一局集团,电务工程有限公司,陕西,西安,710054【正文语种】中文【中图分类】TN929.51 引言多用户检测(Multiuser Detection，MUD)是去除扩频系统中多址干扰的关键技术。

自上世纪80年代以来，人们对该技术进行了逐步深入的研究。

S.Verdu提出的最优多用户检测[1]的复杂度随用户数呈指数增长，但在工程中难以实现。

因此，以最优检测作为性能极限，各种次优多用户检测器相继提出。

基于MMSE(最小均方误差)的线性MUD是多用户检测研究的一个重要方向，该方法在一定意义上有最佳的渐近有效性和抗远近效应能力。

最小能量输出(Minimum Output Energy)[2]是MMSE的一个等价准则，该方法导致了MMSE检测器的盲实现；以MOE准则为基础的盲多用户检测可以通过子空间分解实现，这就是基于子空间的盲MUD[3]。

本文通过介绍批处理子空间盲多用户检测的原理，分析了该检测器的有效性、抗远近效应能力及其样本数的影响。

仿真证明，该方法可以较理想地接近严格MMSE检测器的性能，并具有较好的抗远近效应性能。

2 盲多用户检测盲多用户检测的核心在于解决扩频系统下行链路其他干扰用户特征信息未知情况时的问题。

盲方法仅需要已知期望用户的特征信息，通过接收信号的结构和子空间特征等提取期望用户的数据。

盲多用户检测的两种主要方法：矩阵直接求逆(DMI)法和子空间法，他们分别可以通过MMSE的等价准则得到，并且其性能不同程度的逼近MMSE检测器。

一种新的最小二乘盲空时多用户检测

收稿日期：!"""#$!#!"基金项目：国家“%&’”计划资助项目（%&’#’$(#"’#")#**）一种新的最小二乘盲空时多用户检测郑建忠$，焦李成$，郝继升!（$,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安($""($；!,延安大学数学与计算机科学系，陕西延安(&$"""）摘要：提出了一种在多径码分多址信道下用-./01梯度投影实现的最小二乘盲空时多用户检测方法，该方法的运算量与最小均方方法相当，但却具有递归最小二乘方法的收敛速度+仿真实验表明，该方法性能良好，对空时处理在移动通信中的实用化具有积极的意义+关键词：最小二乘；空时处理；盲空时多用户检测；直扩序列码分多址中图分类号：23*$4,4；23*$$,!’文献标识码：5文章编号：$""$#!4""（!""$）"&#"(’!#")!"#$%&&%’()*(+,’-%.&/"0(1’2%*)/3%3,&)/,(%-0%)%2)/#"!"#$%&’()*+,-).$，&/012’*3,4).$，"01&’*5,4).!（$+3678.169:0;<6=+.>-6?6@A8B169C@.D0//81B ，E8?861F18G+，E8H61($""($，IJ816；!+K0L7+.>M67J0N678D/61?I.NLO70@AD801D0，P6161F18G+，P6161($&"""，IJ816）!.()-’2)：2J0906/7#/QO6@0（<A ）=981?/L6D0#78N0NO978O/0@?070D78.1N07J.?@0698R0?=;7J0-./01S/B@6?8017L@.T0D78.181NO978L67J IKM5DJ61109/8/L@0/0170?，UJ8DJ J6/7J0/6N0D.NLO7678.16/7J0<MA N07J.?61?J6/7J0D.1G0@B017/L00?.>7J0-<A N07J.?+A8NO9678.1/899O/7@6707J677J0L0@>.@N61D0.>7J0N07J.?8/B..?+V78/.>/8B18>8D61D0>.@/L6D0#78N0L@.D0//81B 7.=0@0698R0?81N.=890D.NNO18D678.1/+4%56#-0(：906/7#/QO6@0；/L6D0#78N0L@.D0//81B ；=981?/L6D0#78N0NO978O/0@?070D78.1；?8@0D7#/0QO01D0IKM5多址技术是移动通信中能够有效地利用频谱资源的方法之一+近年来，十分流行的多址技术就是直扩序列码分多址（KA#IKM5），该技术中的一个显著特点就是系统的容量大+影响KA#IKM5系统性能的两个主要因素是多址干扰与多径失真+人们提出许多信号处理技术来处理多址干扰与多径失真，这些技术主要分为多用户检测［$］与空时处理［!］+多用户检测技术是利用KA#IKM5用户信号的扩展波形的基本结构来抑制干扰，而空时处理则是借助阵列处理技术利用信号的空间特征来抑制干扰［$W ’］+把多用户检测与阵列处理两种技术结合起来用于无线移动通信网络则是近年来研究的热点［4］+由于盲空时多用户检测技术不需要训练的开销，还能够提高系统的容量［)］，这使其成为当前人们研究的活跃领域，因而，这项技术已运用于空时多用户检测［&］+但是，现有的多用户检测算法都存在算法的收敛特性与复杂度之间的矛盾+例如在文献［&］中提出的基于递归最小二乘的盲空时多用户检测算法尽管收敛速度比基于最小均方的盲空时多用户检测算法快，但其运算量要比后者大得多+一方面需要把多用户检测与空时处理两种技术结合起来，以增加系统的容量；另一方面要不断地探索更加有效的实现方式，使之既能降低运算的复杂度，又能提高算法的收敛速度+文中提出一种新的最小二乘盲空时多用户检测方法，该方法具有递归最小二乘的收敛速度，但其运算量与基于最小均方盲空时多用户检测算法相当［(］+7信号模型考虑具有6个用户的直扩序列的码分多址（IKM5）移动无线网络+发射的二进制相移键控（XCA:）码元!""$年$!月第!%卷第&期西安电子科技大学学报（自然科学版）!"#$%&’"()*+*&%#%*,-$.*/0K0D+!""$Y.9+!% 3.+&序列经各自的多径信道传播，则归因于第!个用户传输的基带信号"!（#）为"!（#）$%!!&’!($")!（(）*!（#’(+），!$!，…，,，（!）其中&表示每个用户每帧数据码元的个数，*!（#）为第!个用户归一化的扩展波形，+为码元间隔，)!（(）"｛-!，’!｝是由第!个用户传输的第(个码元，%!表示第!个用户信号的幅值.假设*!（#）的支撑区间为［"，+］，每个用户传输独立等概率的码元且来自不同用户的码元序列是相互独立的#在直接序列扩展频谱码分多址方式中，用户归一化的扩展波形为*!（#）$!/’!0$"1!（0）!（#’0+1），"###+，（$）其中/是处理增益，｛1!（0）｝/’!0$"是分配给第!个用户值为2!的特征序列，!（#）是支撑区间为［"，+1］（其中+1$+3/）的归一化码片波形#在接收端，用4个阵元的线性天线阵列，假设每个发射机安装一个单一的天线，那么在第!个用户的发射机和基站接收机之间的基带多径信道可模拟成一个单输入多输出信道，其脉冲响应矢量为!!（#）$!56$!!!67!6"（#’#!6），（%）其中5是每个用户信道的多径数，7!6与#!6分别表示第!个用户信号的第6条路径的复增益系数与延迟，!!6$［$!6，!，…，$!6，4］&是对应于第!个用户信号的第6条路径的阵列响应矢量（［$］&表示矩阵的转置）.因此，在基站接收机的整个接收信号就是来自,个用户的信号的叠加再加上加性信道噪声，即"（#）$!,!$!"!（#）$!!（#）-%#（#）$!&’!($"!,!$!%!)!（(）!56$!!!67!6*!（#’(+’#!6）-%#（#），（’）其中#（#）$［8!（#）…89（#）］&是一个独立的零均值、复白高斯噪声过程矢量，每个分量都具有单位方差；%$是每个天线阵元的信道噪声方差#!基于"#$%&梯度投影的最小二乘盲空时多用户检测算法假设接收机已知在信道上所有用户的特征序列及信道的参数，这样的假设对无线网络的上行链路中的基站接收机来说是可行的，但对下行链路的移动接收机来说是不现实的#在下行链路情况，移动用户接收机通常仅仅知道自己的特征序列及其信道，而不知道无线网络中其他用户的特征序列与信道参数#这里主要处理下行链路情况，采用盲空时多用户检测技术，并假设想要检测的用户接收机的特征序列和定时信息已知（这个信息的要求甚至比传统的()*+接收机还少）#设感兴趣的用户是第!个，接收机已知这个用户的扩展波形*!（#）及其多径延迟#!!，…，#!5（这里假设#!!#…##!(#…##!5（!#(#5））.下面考虑解调第!个用户的第(个码元.由式（’）可知，第9个天线阵元接收的信号:9（#）就是矢量"（#）的第9个分量，即"9（#）$!&’!($"!,!$!%!)!（(）!56$!!!6，97!6*!（#’(+’#!6）-%#9（#），9$!，…，4，（,）"9（#）经过一个码片匹配滤波器滤波，然后以码片速率采样得到一个%/维的信号采样矢量"9（(）"9（(）$［:9，"（(）:9，!（(）…:9，%/’!（(）］&，（-）其中%/$/-「（#!5’#!6）3+1，采样值由下式给出：:9，8（(）&’(+-#!6-（8-!）+1(+-#!6-8+1"9（#）!（#’(+’#!6’8+1）.#.（/）注意%/的选择是要捕获从所有路径来的指定的用户的信号.利用式（,），信号矢量"9（(）可表示为"9（(）$%!)!（(）!5!!6，97!6$［"］!6-%9（(）-%#9（(）.（0）%%/第-期郑建忠等：一种新的最小二乘盲空时多用户检测扰信号组成，即!!（"）#!!$#%!$"!&’(’（")$）!*+#"!’+，!,’+"［$］’+)!!$#%!!’-"’&’-(’-（")$）!*+#"!’-+，!,’-+"［$］’-+，（#）其中!是任何用户信号多径扩展所能达到的最大的码元间隔，它是一个正整数，即是说"’+#!.，"#’#/；"#+#*0（"!）式（#）的右边第一项代表由指定的用户前后码元引起的干扰即码间干扰（$%$）；第二项表示由其他用户引起的干扰即多址干扰（&’$）(在式（)），（#）中$1维矢量"［$］’-+是第’-个用户延迟的特征波形2’-+（3%$.%"’-+）的离散形式，其第4个分量"［$］’-+［4］为"［$］’-+［4］#%"’+)（4)"）.5"’+)4.52’-+（3%$.%"’+）#（3%"’+%4.5）*3，’-#"，…，/；+#"，…，*；$#%!，…，!；4#!，…，$1%"0（""）既然假定接收机知道指定用户的特征波形2’（3）与多径延迟"’"，…，"’*，那么矢量｛"［!］’+｝*+#"也知道0在下文中，为了方便记"’+&"［!］’+0文中给出的盲空时多用户检测方法如下：对每个天线阵元!，每个路径+，作用于信号#!（"）的线性滤波器6!+’7$1用于从第+条路径提取指定用户的信号并抑制从其他路径来的信号以及干扰信号0记对第!个天线阵元的多径滤波器组为$!#［6!"，6!+，…，6!*］，!#"，…，8，记%#［2’"，…，2’*］0根据线性约束指数加权最小二乘准则选择多径滤波器组即［,-)］：$!（"）#./0123$!’719*!"4#"$"%4$4!#!（"((((）+#./0123$!’719*5/（$4!&!$!），（"+）6(5($4!%#’*（"7）这里表示5/（·）矩阵的迹算子，［)］4表示复共轭转置，&!&!"4#"$"%4#!（4）#!（4）4，$（!:$:"）是遗忘因子，目的是通过遗忘具有一段距离的数据来提供在非稳态环境的跟踪能力(约束式（"7）确定从第+条路径的指定的用户信号在滤波器输出保持恒定，而从其他路径来的指定的用户信号在滤波器输出为零(多址干扰（&’$）与码间干扰（$%$）通过最小化目标函数（即滤波器输出均方值）来抑制(在这里，不采用89%方法获得滤波器组的自适应实现［,］，尽管这种盲空时多用户检测方法的收敛速度比9&%盲空时多用户检测方法快，但其运算量大［:］(笔者提出基于8;6<3梯度投影［#］的最小二乘（9%）算法的自适应实现(对于文中的约束优化问题，取投影算子(#’%%（%=%）)"%=，其中’为$19$1的单位阵(则滤波器组的自适应迭代方程为$!（")"）#$!（"）%%(&!（"）$!（"），（">）其中%为迭代步长0在式（">）中，实际上是采用递推的方式获得#!的采样自相关矩阵&!（"）的估计值，即&!（")"）#$&!（"）)#!（"）#!（"）40（"?）所有线性多径滤波器输出连接形成如下式所给出的（9@）A 维矢量：*（"）#［（$4"#"（"））=…（$48#8（"））=］=（",）最后，线性结合矢量+’7*8用于*（"）产生指定用户第"个码元的判决状态(;（"）#+4*（"），（":）其中+是信号*（"）的自相关矩阵最大本征值所对应的本征矢量(判决规则为<(’（"）#6203［=｛;（"）｝］0（")）由式（":），为了得到指定用户第"个码元判决状态;（"），必须估计信号*（"）的自相关矩阵的主本征矢量0在文献中有大量自适应跟踪信号自相关矩阵主本征矢量的算法［"!］，笔者采用如下较为简单的算法跟踪信号*（"）的自相关矩阵的最大本征值&及其相应主本征矢量+;（"）#+（"%"）4*（"），（"#）>7:西安电子科技大学学报（自然科学版）第+)卷!（!）"!（!#!）$［"（!）#!（!#!）%（!）］%（!）!&!（!），（"!）其中"是遗忘因子且#’"’!(图!最小二乘盲空时多用户检测算法在稳态情况下的误码率曲线!仿真实验及结果现在来评估文中所提出的盲空时多用户检测算法的性能$在仿真实验中，取用户数为%个（即)"%），扩展增益为!&（即*"!&），每个用户的传播信道由’条路径构成（即+"’）(接收机采用线性天线阵列，阵元数目为’，阵元间距为半波长(设第,个用户的信号沿第-条路径关于天线阵列的波达方向（()*）为#,-，那么阵列响应为$,-，."+,-［.（.#!）!/01#,-］(（""）在仿真系统中所有用户信号的扩展序列、多径延迟、复增益与波达方向都随机产生并在所有的仿真中保持不变，所有的用户都具有图"用户2的多径滤波器的收敛特性曲线相同的发射功率（即/!"…"/)）(由于每个用户多径增益的强度不相等，接收的信号功率也不相等$图!给出了第三节给出的盲空时多用户检测算法在稳态情况下用户’，3，2，%的误码率曲线$这里的信噪比（456）指发射的基带信号与环境高斯白噪声两者之比$误码率曲线分别由!###组数据独立实验得到的统计平均，每组数据为!###个，经过"##次初始迭代后统计随后%##次迭代中的错误码元数$由于各个用户的多径增益不一致，因而在相同发射功率情况下各用户的接收信号功率不相等从而造成的误码率特性有一些差异$例如用户’就是%个用户中信号总的多径增益模最小的一个，故接收信号比其他用户弱，其误码特性最差$这说明引进功率控制对改进系统的性能具有很大的潜力$图""给出了文中所提出最小二乘盲空时检测算法对用户2的多径滤波器的收敛特性曲线，图"#给出了在文献［&］中所给出的最小均方盲空时检测算法对用户2的多径滤波器的收敛特性曲线$通过比较可以看出，文中所提出的最小二乘盲空时多用户检测算法的收敛特性好于最小均方盲空时检测算法而与文献［&］中的674相当，但其运算量却与784相同$"结论文中提出了一种新的在多径9(8*信道下基于6:/+1梯度投影实现的最小二乘盲空时多用户检测方法，该方法具有674的收敛特性但运算量却与784的盲空时多用户检测方法相当的优点$仿真实验表明，该方法的性能良好，对在系统要求较强的跟踪能力时，文中所提出的最小二乘盲空时多用户检测比最小均方盲空时多用户检测更具有竞争力，这对于盲空时多用户检测方法的实用化具有积极的意义$2’;第&期郑建忠等：一种新的最小二乘盲空时多用户检测参考文献：［!］"#$%&’()*+,-*.#$/#,#0,-12［)］(3456$-%7#，89：3456$-%7#82-:;$#..，!<<=(［>］;4*+4?@A ，;4B4%-4.3C(’B40#DE-5#;$10#..-27F1$G-$#+#..3155*2-04,-12［A ］(HIII ’-724+;$10#..-27)474J-2#，!<<K ，!L（!!）：L<D=M(［M ］N12-7)，;11$N "(@%4B,-:#H2,#$F#$#50#’*BB$#..-12［@］(G-$#+#..3155*2-04,-12.：’-724+;$10#..-27;#$.B#0,-:#.［3］(8BB#$’4%%+#O-:#$，PA ：;$#2,-0#DN4++，!<<=(QLD!>=(［L ］)-++#$’，’0RS4$,J ’3(H2,#7$4,#%’B4,-4+T E#5B1$4+/#,#0,1$.F1$@.U20R$121*.V4*..-42)*+,-B+#@00#..3R422#+.［A ］(HIII E$42.123155*2，!<<W ，LM（>X M X L ）：M<QDL!!(［W ］N12-7)，)4%R1S 8，"#$%&’(C+-2%@%4B,-:#)*+,-*.#$/#,#0,-12［A ］(HIII E$42.12H2F1$5ER#1$U ，!<<W ，L!（K ）：<LLD<QY(［Q ］G427Z-41%127，;11$N "(’B40#DE-5#)*+,-*.#$/#,#0,-12-2)*+,-B4,R 3/)@3R422#+.［A ］(HIII E$42.12’-724+;$10#..-27，!<<<，LK（<）：>MWQD>MKL(［K ］N4U[-2’(@%4B,-:#\-+,#$ER#1$U ［)］(M $%#%(I27+#S11%3RFF.，PA ：;$#2,-0#DN4++，!<<Q(［=］\$1.,]^(@2@+71$-,R5F1$^-2#4$+U 312.,$4-2#%@%4B,-:#@$$4U ;$10#..-27［A ］(;$10HIII ，!<<W ，QY （=）：<>QD<MW(［<］陈宝林_最优化理论与算法［)］_北京：清华大学出版社，!<=<(LL<DLQY(［!Y ］31512;，V1+*6V N(E$40[-274\#S I‘,$#5#’-27*+4$"4+*#.42%"#0,1$.-2’-724+;$10#..-27［A ］(;$10HIII ，!<<Y ，K=（=）：!M>KD!MLM(!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!""""（编辑：齐淑娟）我校学报进入!"检索《西安电子科技大学学报》于>YY!年正式进入国际权威检索I-315B#2%#‘数据库(这是我校学术交流中的一件大事、喜事(我校学报在电子信息领域享有盛名，是很有影响力的学术刊物，自!<<>年以来一直被列为“核心期刊”，深受广大作者和读者的欢迎(近年来，我校学报脚踏实地、一年一个台阶，质量有了明显提高(!<<=年改为大开本，!<<<年被日本《科学技术文献速报》收录，>YYY 年被俄罗斯《文摘杂志》收录，今年又被M 大检索之一的I-收录(学报进入I-检索，为我校学术交流提供了一个良好环境，为提高我校学术地位创造了有利条件(摘自《西电情况》>YY!_!!_!YQ M K 西安电子科技大学学报（自然科学版）第>=卷一种新的最小二乘盲空时多用户检测作者：郑建忠，焦李成，郝继升作者单位：郑建忠,焦李成(西安电子科技大学,)，郝继升(延安大学,数学与计算机科学系,)刊名：西安电子科技大学学报(自然科学版)英文刊名：JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)年，卷(期)：2001,28(6)被引用次数：5次1.Verdú S Multiuser Detection 19982.Paulaj A J;Papadias C B Space-Time Processing for Wireless Communication[外文期刊] 1997(11)3.Honig M;Poor H V Adaptive Interferemce Suppression 1998ler S;Schwartz S C Integrated Spatial-Temporal Detectors for Asynchronous Gaussian Multiple Access Channels[外文期刊] 1995(2/3/4)5.Honig M;Madhow U;Verdú S Blind Adaptive Multiuser Detection[外文期刊] 1995(07)6.Wang Xiaodong;Poor H V Space-Time Multiuser Detection in Multipath CDMA Channels[外文期刊] 1999(09)7.Haykin S Adaptive Filter Theory 19968.Frost O L An Algorithm for Linearly Constrained Adaptive Array Processing 1995(08)9.陈宝林最优化理论与算法 1989on P;Golub G H Tracking a Few Extreme Singular Values and Vectors in Signal Processing[外文期刊] 1990(08)1.薛奕冰.李建东基于U-D分解滤波的盲空时多用户检测算法[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科学版) 2005,32(1)2.陈伟移动通信系统的空时多用户检测[学位论文]20063.李映.白本督.焦李成基于进化规划的多层前向网络结构优化[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(12)4.王彬.徐昌庆.王洪洋.宋文涛多径信道下一种线性空时多用户检测方法[期刊论文]-通信技术2002(12)5.陈伟.曾文海.CHEN Wei.ZENG Wen-hai非高斯信道下的非线性空时多用户检测器[期刊论文]-无线通信技术2005,14(4)6.赵谦.王建.曾召华.ZHAO Qian.WANG Jian.ZENG Zhaohua一种盲自适应空时多用户检测技术[期刊论文]-现代电子技术2007,30(14)7.王安义.张林让空时干扰抵消CDMA多用户信号检测[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科学版)2001,28(6)8.汪瑞.任品毅.魏莉.付瑞君一种基于TPA-MMSE的降秩空时多用户检测算法[会议论文]-20099.胡兵.李平安.俞卞章.HU Bing.LI Ping-an.YU Bian-zhang基于改进广义Steiner估计的MC-CDMA系统空时多用户检测[期刊论文]-通信学报2005,26(4)10.鲁凌云.肖扬.LU Ling-yun.XIAO Yang一种MOE盲自适应空时多用户检测算法的性能分析[期刊论文]-通信学报2005,26(9)1.薛奕冰.李建东基于U-D分解滤波的盲空时多用户检测算法[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科学版)2005(1)2.杨淑媛.焦李成.刘芳一种免疫径向基网络多用户检测方法[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科学版)2004(2)3.章仁飞盲自适应多用户检测技术研究[学位论文]硕士 20034.王香玉空时联合多用户检测技术的研究[学位论文]硕士 20045.王伶移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究[学位论文]博士 2004引用本文格式：郑建忠.焦李成.郝继升一种新的最小二乘盲空时多用户检测[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科学版) 2001(6)。

次分量分析恒模盲多用户检测算法

次分量分析恒模盲多用户检测算法刘顺兰;张鹏【摘要】为了有效的抑制多址干扰,该文提出了一种基于次分量分析恒模的多用户检测算法.次分量恒模算法是在恒模代价函数的基础上,推导出一种基于Rayleigh 熵形式的代价函数.该文对次分量分析恒模多用户检测算法进行了仿真,并与最小二乘算法和线性约束最小二乘算法进行了性能比较.仿真结果表明,该算法在输出信干比和误码率等性能上都有显著的提高.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2011(031)004【总页数】4页(P69-72)【关键词】码分多址;多用户检测;恒模算法;次分量恒模算法;最小二乘恒模算法;代价函数【作者】刘顺兰;张鹏【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言在码分多址通信中，当通信用户数比较多时，多址干扰成为最主要的干扰。

由于多用户检测可以提高系统容量，克服远近效应的影响，而成为克服多址干扰的有效技术。

盲多用户检测［1－6］技术由于只需要待检测用户的观测数据，而不需要其他的用户信息而成为多用户检测的主要发展方向。

这方面主要的技术有解相关多用户检测，MMSE多用户检测，恒模算法盲多用户检测，Kalman滤波器盲多用户检测，最小输出能量盲多用户检测和基于子空间盲多用户检测等。

传统的恒模算法［2］收敛速度太慢，且非常容易捕获到干扰用户的信息而非期望信号。

最小二乘恒模算法［5］对线性无关的输入数据能确保全局收敛性和稳定性，收敛性能有所提高。

本文提出了一种基于次分量分析恒模算法［7］的盲多用户检测算法，与最小二乘恒模算法，线性约束的最小二乘算法［8］等相比在信干比和误码率方面有明显的改善。

1 信号模型考虑一个用户数为K的二进制DS-CDMA基带通信系统，假设噪声为加性高斯白噪声，则接收的信号波形为:式中，T为用户的码元周期;Ak为第k个用户信号到达基站时的幅度;bk为第k个用户传输的信息序列，bk(i)∈{－1，+1};sk(t)为第k个用户的归一化传输信号波形(扩频码);n(t)为实部和虚部统计独立且功率谱密度为σ2的基带高斯噪声。

基于子空间盲多用户检测算法的设计和仿真

维向量Ｗ（）Ｃ（）自适应调整部分，ｋ是ｋ的目的是当
ｓ和Ｃ删（可通过正交方法获得，斯密特方Ｃ．如
。
克服多址干扰，但这种方法需要知道较多的先验信息，得算法的复杂程度随用户的数目及每个用户使所发送的码元数目呈指数增加，当用户数及统计长
器进行准确估计。根据多用户检测的原理，多用对户检测器建立状态空间模型，然后采用卡尔曼滤波算法估计出最佳判决向量，就是基于卡尔曼滤波这的盲多用户检测算法。首先构造出多用户检测系统的动态系统模型，对于用户ｉ的判决向量ｃ（）以由式（）ｋ可４表示：
ｓｂｐｃｍｐｏｅｌｎｆｔｒｇａｇｒｍｆｃｅｃ．ｕｓａｅｉｒｖｄＫａｍａｌｉｌｏｉｉｅｎｈｔｅｉｎｙｉ
ＫｅｒｓＣｙｗｏｄ：ＤＭＡ；ＭＵＤ；ｂｉｄｍｕｔｓｒｄｔｃｉｎｌｌｕｅｅｅｔｎｉｏ
研究价值。
（）４
式中，为Ｎ×（ＣＮ—１维矩阵，成Ｃ．的各个）组列向量张成了ｉ的零空间（＜Ｃ枷＞＝０；即ｓ，）Ⅳ
．
ｌ基于卡尔曼滤波的盲多用户检测
自适应和非自适应多用户检测算法，然可以虽
容量的要求就变得非常重要。多用户检测（ｌ —ｕｅｅｃｏＤ）术ＭｕｔｓｒＤｔｔｎＭＵ技ｉｅｉ

基于子空间新型跟踪策略的RLS盲多用户检测算法

基于子空间新型跟踪策略的RLS盲多用户检测算法黄如浩;何培宇;于文君;高勇【摘要】To overcome the issue that the performance of the subspace-based blind multiuser detector degrades due to underestimation of the sources' number in direct sequence/code division multiple access(DS/CDMA)systems, a novel subspace tracking strategy is presented and the recursive least square (RI.S) blind multiuser detection algorithm is modified. As for the novel subspace tracking strategy, the desired user's signature waveform constitutes one part of the signal subspace and its orthogonal complement is tracked as the other parts of that signal. This brings the benefits of a small signal subspace estimation error and lower computational complexity. Even in the underestimation of the sources' number, the performance of the detector does not degrade significantly because the signal subspace always maintains the information on the desired user. The RLS blind multiuser detection algorithm is combined with the subspace approach. As a result of forward error feedback, this algorithm can reduce sensitivity to signal subspace estimation. Simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed detector.%针对DS/CDMA系统中信源个数欠估计时基于子空间的盲多用户检测算法性能恶化的问题,提出了子空间新型跟踪策略,并对递归最小二乘(RLS)盲多用户检测算法进行改进.在新型跟踪策略中,目标用户特征波形作为信号子空间的一部分,仅跟踪信号子空间中目标用户特征波形的正交分量,然后构造信号子空间,从而提高了信号子空间准确度,且计算复杂度较低,即使在信源个数出现欠估计时,目标用户信息也未丢失,检测性能所受影响较小;将子空间引入到RLS盲多用户检测算法中,有效降低了对信号子空间跟踪准确度的要求.仿真结果表明了该算法的有效性.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(038)002【总页数】5页(P162-166)【关键词】码分多址;多用户检测;递归最小二乘;子空间跟踪;信源估计【作者】黄如浩;何培宇;于文君;高勇【作者单位】四川大学电子信息学院,四川成都,610065;四川大学电子信息学院,四川成都,610065;四川大学电子信息学院,四川成都,610065;四川大学电子信息学院,四川成都,610065【正文语种】中文【中图分类】TN914.5多用户检测(MUD)是解决CDMA系统中多址干扰和远近效应的关键技术之一[1].目前的研究主要集中在无需训练序列的盲多用户检测上[2-8].文献[2]提出了一种基于子空间的盲多用户检测算法,它的性能与基于MUSIC思想的其他应用一样,依赖于信源个数正确估计和信号子空间准确跟踪.信源个数估计,通常运用赤池信息量准则(AIC)、最小描述长度准则(MDL),但受到环境的影响会出现估计错误[9-10].当信源个数过估计时,噪声子空间中的特征向量误入信号子空间中,此时检测器仍可以充分利用所有用户信息,检测性能影响很小.然而,信源个数欠估计时(欠估计个数1是最可能事件[9]),部分信号子空间的特征向量被误归入噪声子空间中,检测性能下降,特别是这部分特征向量含有目标用户信息时,检测性能急剧恶化.而在实际的通信环境中,用户的进入与离开是客观存在的,信源个数极有可能出现欠估计.针对这一问题,笔者深入研究递归最小二乘(RLS)盲多用户检测算法[8],结合子空间理论,提出基于子空间的RLS盲多用户检测算法,同时在分析文献[2]中子空间跟踪策略(即子空间传统跟踪策略)的基础上,提出了子空间新型跟踪策略.考虑一个具有K个用户的同步DS/CDMA通信系统.在复高斯白噪声情况下,经过码片匹配滤波器和码片速率采样后,在第i个符号周期内接收端输出的离散信号为其中,Ak是第k个用户接收信号的幅度;bk[i]是第k个用户在第i个符号周期发送的信息比特,bk[i]∈是第k个用户的特征波形,N为扩频增益N-1)是第k个用户的特征序列;n[i]～NCC(0,σ2IN)(这里的NCC(·,·)表示复高斯分布,IN表示N×N单位矩阵);定义接收信号的自相关矩阵为其中包含了 C 的 K 个最大的特征值;Us=[u1,u2,…,uK],为对应于Λs中 K个最大的特征值的K个正交特征向量构成的矩阵;Λn=σ2IN-K,Un=[uK+1,uK+2,…,uN]分别表示(N-K)个相等特征值σ2及其所对应的正交特征向量构成的矩阵.由式(2)和式(3)很容易看出,range(S)=range(Us).矩阵Us的列空间张成信号子空间,其正交分量即噪声子空间是由Un的列张成的.基于子空间的盲多用户检测算法的检测器权向量是线性MMSE检测器的子空间形式,它是MMSE准则下的维纳解[2];而RLS盲多用户检测算法则考虑的是线性MMSE检测器自适应实现[8].假设目标用户为1,在时隙i,指数加窗的RLS盲多用户检测算法选择检测器权向量m1[i],使得指数加权的输出能量最小化,即式中,λ为遗忘因子.式(4)是基于最小输出能量(Minimum Output Energy,MOE)准则,MOE准则与MMSE准则等价[2].这个最优化问题的解为从式(7)子空间分解的理论可以知道,一个受到噪声污染的信号,在观测数据空间上分为信号子空间和噪声子空间.多用户检测是利用所有用户信息进行检测,而所有用户信息是分布在信号子空间中,把带噪信号分别投影到信号子空间和噪声子空间.因此,只有信号子空间上的投影分量才能在抑制多址干扰的过程中起作用,而处于噪声子空间上的投影分量只会带来计算误差并使稳态性能变低,因而在信号子空间中求解检测器权向量m1[i]是合理的,检测性能将优于在整个观测数据空间上进行检测.故由上述分析,结合子空间分解理论,对式(6)进行修改,提出基于子空间RLS盲多用户算法,则m1[i]为其中,Rss[i]-1=Us.笔者提出的算法与基于子空间的盲多用户检测算法相比,当信号子空间跟踪比较准确时,收敛后的检测器权向量m1[i]将达到维纳解,此时两种算法收敛性能相同;然而当信号子空间跟踪不准确时,例如信号子空间跟踪初期或信源个数欠估计,m1[i]迭代过程中误差e[i]的反馈可以起到积极的修正作用,此时,基于子空间RLS盲多用户算法检测性能会比基于子空间的盲多用户检测算法好.若m1[i]一经确定,则符号判决输出b1[i]=sign((r[i])),其中(·)表示取实部.计算式(8)需要得到Us和Λs.子空间传统跟踪策略是直接跟踪Us,此时Us中的特征向量是信号子空间的任意一组正交基,这些特征向量与目标用户特征波形s1存在一定的相关性,目标用户的信息是散乱地分布在这个信号子空间中,若出现信源个数欠估计,信号子空间中的部分特征向量会误归入噪声子空间,可能会造成目标用户信息丢失,检测器不能利用这部分目标用户信息使性能恶化.因此,采用传统跟踪策略的检测器对信源个数欠估计是比较敏感的.针对这个问题,笔者提出了一种子空间新型跟踪策略,它将目标用户特征波形s1始终作为信号子空间的特征向量,跟踪信号子空间中s1的正交分量,然后构造Us.此时Us中除了s1本身外,其他的特征向量均与s1正交,即使信源个数欠估计,误归入噪声子空间的那部分特征向量不携带目标用户信息,检测器仍能利用到目标用户信息,检测性能所受影响较小.若采用新型跟踪策略的检测器,会使信源个数欠估计的敏感性大大降低.处理如下:首先提取i时隙的接收信号r[i]中与目标用户特征波形s1正交的分量其中它是一个正交投影矩阵;r′[i]的自相关矩阵记为R′.对R′进行特征分解得到:其中,ΛI包含了R′中K-1个最大的特征值;UI为对应于K-1个最大的特征值的正交特征向量构成的矩阵.因为range( [s1,UI] )=range(S)=range(Us),此时,Us可以由s1和UI构造为笔者提出的新型跟踪策略不仅在信源个数欠估计时具有优势,而且在信源个数正确估计时,因会用到目标用户特征波形s1这个先验信息,信号子空间跟踪会更加准确且速度快.另外,新型跟踪策略只需跟踪与s1正交、秩为K-1的分量,计算复杂度降低.仿真环境是同步DS/CDMA系统,长度为31的Gold码用于每个用户,遗忘因子λ=0.995.为了定量分析文中提出基于新型跟踪策略的RLS盲多用户检测算法(新算法),将它与文献[2]基于子空间的盲多用户检测算法进行对比,其中子空间跟踪算法都是采用性能优良的正交归一化Oja(NOOja)算法[6].测量检测器性能的指标是信干噪比(SINR).SINR是指目标用户信号功率和干扰信号加噪声的功率的比值.在不增加噪声功率的情况下,算法抗多址干扰(MAI)的能力越强,它输出的SINR越大,因此可以用输出SINR作为性能测度.(1)第1组仿真.用户数K=15,目标用户为1,干扰为k=2～15时的MAI为10dB,即/=10(k=2,3,…,15).图1是在目标用户SNR为4dB,信源个数估计正确时,两种算法输出SINR的比较.可以看出,在低信噪比时,信源个数估计正确情况下,虽然新算法与基于子空间盲多用户检测算法的最终稳态性能相同,但是新算法的收敛速度快.这是由于新算法一方面通过误差的反馈降低对信号子空间跟踪的准确度的要求,另一方面采用新型跟踪策略跟踪信号子空间更准确且速度快.图2是在目标用户SNR为20dB,信源个数估计正确时的输出SINR的比较.可以看出:在高信噪比时,信源个数估计正确的情况下,信号子空间比较容易准确跟踪,新算法和基于子空间的盲多用户检测算法检测性能相同.图3是在目标用户SNR为20dB、欠估计个数为1时,两种算法输出SINR的比较.可以看出:在信源欠估计个数为1时,基于子空间的盲多用户检测算法已经无法有效工作;新算法的性能与信源数估计正确时性能相差最小,与基于子空间的盲多用户检测算法相比,性能约提高30dB.这体现了在信源欠估计时,与基于子空间的盲多用户检测算法相比,新算法仍能有效抑制多址干扰.图4是在目标用户SNR为20dB,新算法在信源估计个数不同时输出SINR的比较.可以看出:随着欠估计个数逐渐递增,系统的SINR逐渐下降,但是新算法仍具有抗多址干扰能力.(2)第2组仿真.这组仿真是体现在动态多址信道中,信源个数存在欠估计时的新算法性能,期间干扰会进入和退出信道.目标信号SNR为20dB,模拟从12个干扰为10dB MAI和1个干扰为20dB MAI的信道出发(即i=0时);当i=2000时,1个干扰为10dB MAI进入信道;当i=4000时,3个干扰为10dB MAI退出信道.假设这期间信源个数估计情况如下:目标用户信号刚进入信道时(即i=0),信源个数估计正确即为14;i=2000时,虽然有1个干扰进入,但是系统并没有察觉到信源个数的变化,信源个数估计仍为14,欠估计为1;i=4000时,3个干扰离开信道,虽然系统察觉到信源个数的变化,但是信源个数估计为11,欠估计仍为1.图5是新算法在上述条件下与信源个数估计正确时的系统性能对比.在欠估计为1时,收敛后稳态性能与真实值相差不到2dB,表明新算法在动态环境中对多用户检测的有效性和适应性.并且新算法在执行过程中,并没有比基于子空间的盲多用户检测算法需要更多的条件,因而对同步的敏感性是相同的.针对DS/CDMA系统提出了基于子空间新型跟踪策略的RLS盲多用户检测算法,该算法将子空间引入到RLS盲多用户检测中,消除了噪声子空间的影响,提高了多用户检测的性能,尤其是在低信噪比的情况下.即使信源个数出现欠估计,文中的算法还能保持稳健的性能,能够有效地抑制多址干扰.在实际的通信环境中,系统常工作于低信噪比,信源个数在动态环境中估计可能不正确,因此,文中算法具有一定的实用性.【相关文献】［1] Verdu S.Minimum Probability of Error for Asynchronous Gaussian Multiple-Access Channels ［J].IEEE Trans on Information Theory，1986，32（1)：85-96.［2] Wang X，Poor H V.Blind Multiuser Detection：a Subspace Approach ［J].IEEE Trans on Information Theory，1998，44（2)：677-690.［3] 谢红，焉晓贞，罗清华.DS-CDMA系统中迭代多用户检测技术的研究［J].西安电子科技大学学报，2007，34（5)，748-752.Xie Hong，Yan Xiaozhen，Luo Qinghua.Study of Iterative Multi User Detection Technology in the DS-CDMA System ［J].Journal of Xidian University，2007，34（5)：748-752.［4] Reynolds D，Wang X，Poor H V.Blind Adaptive Space-Time Multiuser Detection with Multiple Transmitter and Receiver Antennas ［J].IEEE Trans on Signal Processing，2002，50（6)：1261-1276.［5] Zhang G，Bi G，Zhang L.Group-Blind Inter-Symbol Multiuser Detection for Downlink CDMA with Multipath ［J].IEEE Trans on Wireless Communications，2005，4（2)：433-443.［6] Sun L，Bi G，Zhang L.Orthonormal Subspace Tracking Algorithm for Space-Time Multiuser Detection in Multipath CDMA Channels ［J].IEEE Trans on Vehicular Technology，2007，56（6)：3838-3845.［7] Hu B，Yang L，Hanzo L.Time-and-Frequency-Domain-Spread Generalized Multicarrier DS-CDMA Using Subspace-Based Blind and Group-Blind Space-Time Multiuser Detection ［J].IEEE Trans on Vehicular Technology，2008，57（5)：3235-3241. ［8] Poor H V，Wang X.Code-Aided Interference Suppression for DS/CDMA Communications.I.Parallel Blind Adaptive Implementations ［J].IEEE Trans on Communications，1997，45（9)：1112-1122.［9] Fishler E，Grosmann M，Messer H.Detection of Signals by Information Theoretic Criteria：General Asymptotic Performance Analysis ［J].IEEE Trans on Signal Processing，2002，50（5)：1027-1036.［10]安志娟，苏洪涛，保铮.信源个数估计的空间平滑方法［J].西安电子科技大学学报，2008，35（6)：1009-1014.An Zhijuan，Su Hongtao，Bao Zheng.Estimation of the Number of Sources Based on Spatial Smoothing ［J].Journal of Xidian University，2008，35（6)：1009-1014.。

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法孟艳;孟利民;华惊宇;彭宏【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2009(031)007【摘要】针对CDMA上行链路系统中,基站已知小区内用户的扩频码而对小区外用户扩频码未知的情况,提出一种基于子空间方法的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)群盲多用户检测算法.该算法利用所有已知的扩频码有效消除了多址干扰,采用改进的紧缩近似投影子空间(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪,提高了收敛速度.仿真结果表明,所提算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd盲多用户检测,逼近奇异值分解(singular value decomposition,SVD)群盲多用户检测,并保持了较低的计算复杂度.【总页数】4页(P1573-1576)【作者】孟艳;孟利民;华惊宇;彭宏【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014【正文语种】中文【中图分类】TN914.53【相关文献】1.基于PAST子空间跟踪算法的DCMMSE盲多用户检测 [J], 魏一然;徐文龙2.基于子空间新型跟踪策略的RLS盲多用户检测算法 [J], 黄如浩;何培宇;于文君;高勇3.基于子空间盲多用户检测算法的设计和仿真 [J], 王钧4.基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法 [J], 孟艳;汪晋宽;朱俊5.基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法 [J], 刘顺兰;张鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于信号子空间的MMSE盲多用户检测

基于信号子空间的MMSE盲多用户检测
李辉;郭莉;沈莹
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2008(25)11
【摘要】修正的最小均方误差(MMSE)多用户检测器解决了传统MMSE因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题.基于修正MMSE多用户检测器,采用正交性能良好的改进PASTd算法跟踪子空间,提出一种基于改进PASTd的修正MMSE多用户检测算法,改进后的MMSE盲多用户检测误码率低,收敛速度快.仿真结果验证了该算法的有效性和可行性.
【总页数】3页(P3323-3324,3331)
【作者】李辉;郭莉;沈莹
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,西安,710072;西安卫星测控中心,西安,710043
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于线性变换的MMSE盲多用户检测法 [J], 胡艳军;范清清;朱近康
2.基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法 [J], 孟艳;孟利民;华惊宇;彭宏
3.基于多径指纹信号子空间的室内回环检测算法研究 [J], 张彤;陈利民;吴育新;陈玉祥
4.基于信号子空间的直接序列扩频信号波形估计方法 [J], 解辉; 田建刚; 姚智刚; 吕
萌
5.基于信号子空间的半盲多用户检测 [J], 孟艳;汪晋宽;宋昕;朱俊
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基于最小p范数状态空间准则的递归CDMA多用户检测方法

基于最小p范数状态空间准则的递归CDMA多用户检测方法查代奉;邱天爽
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)8
【摘要】α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声.α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在.针对系统中存在独立SαSG噪声,提出一种先验新息过程最小p范数准则的递归多用户检测算法,并进行了算法的韧性改进与渐近特性分析.计算机模拟实验结果表明,这种算法是一种在SαSG分布噪声条件下具有良好韧性的多用户检测方法.
【总页数】5页(P1976-1980)
【作者】查代奉;邱天爽
【作者单位】九江大学,电子工程学院,江西,九江,332005;九江大学,电子工程学院,江西,九江,332005;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.异步CDMA系统中基于预处理递归最小二乘恒模算法的盲自适应接收 [J], 赵发勇;酆广增
2.基于滑动窗与韧性函数的递归最小p范数滤波方法 [J], 查代奉;邱天爽
3.多径CDMA信道下基于指数加权最小二乘盲空时多用户检测 [J], 郑建忠;焦李成
4.基于最小误码率准则的多载波CDMA 系统多用户检测算法 [J], 丁宏;何峰;郑林华;黄晓涛
5.基于最小1-范数准则模糊函数的联合\rTDOA/FDOA估计算法 [J], 梁加洋;赵拥军;赵闯
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