本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波改進(jìn)算法的多用戶檢測技術(shù)研究

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【摘要】：多用戶檢測技術(shù)(Multi-User Detection,MUD)是無線移動(dòng)通信領(lǐng)域中一項(xiàng)主要的抗干擾技術(shù),同時(shí)也是CDMA(Code Division Multiple Access)系統(tǒng)中的重要技術(shù)。從CDMA理論上來講,所有用戶的擴(kuò)頻碼的互相關(guān)系數(shù)恒等于零,各個(gè)用戶的傳輸數(shù)據(jù)只需要在接收端加上相對應(yīng)的匹配濾波器就能夠得到完美的估計(jì)。但是在實(shí)際工程中,擴(kuò)頻碼之間的互相關(guān)系數(shù)肯定不為零,嚴(yán)重干擾了用戶信息的估計(jì),這就是多址干擾(Multiple access interference,MAI)存在的根本原因。多用戶檢測技術(shù)深度分析了MAI產(chǎn)生機(jī)制,以消除互相關(guān)系數(shù)為目的,提升系統(tǒng)的可靠性。首先,本文建立直接序列擴(kuò)頻碼分多址系統(tǒng)(Direct Sequence Spectrum-Code Division Multiple Access,DS-CDMA)的模型,將MUD算法融入到此模型中。利用計(jì)算機(jī)仿真,依次探討了最佳MUD算法、解相關(guān)MUD算法和最小均方誤差MUD算法等經(jīng)典的MUD算法。其次,為了便于經(jīng)典MUD算法理論上的分析,通常假定被人們所熟知的高斯噪聲為背景噪聲。但高斯噪聲的特性并不能完全體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)噪聲的脈沖特性,非高斯噪聲的存在導(dǎo)致了經(jīng)典MUD性能的下降。本文針對上述傳統(tǒng)多用戶檢測中背景噪聲的缺陷,研究了非高斯噪聲的理論基礎(chǔ),選取拉普拉斯噪聲和阿爾法穩(wěn)定噪聲作為各種MUD方案魯棒性研究的前提條件。最后,本文針對單一的多用戶檢測算法中存在的缺陷,在對幾個(gè)經(jīng)典的多用戶檢測算法的理論分析之上引入了粒子濾波算法。粒子濾波(Particle Filter,PF)算法的應(yīng)用加強(qiáng)了非高斯噪聲下MUD的信號估計(jì)能力和適應(yīng)能力。然后從數(shù)學(xué)的層面上探討了標(biāo)準(zhǔn)PF算法的原理并得出實(shí)現(xiàn)步驟。最后針對粒子多樣性匱乏、重要性函數(shù)的選取以及運(yùn)算量大的缺陷,本文提出了將重要性重采樣粒子濾波、重要性權(quán)值選擇粒子濾波、加權(quán)逼近粒子濾波,改進(jìn)的無跡粒子濾波和自適應(yīng)部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波算法應(yīng)用到MUD方案中。仿真結(jié)果得出,這五種改進(jìn)算法提升了多用戶檢測器的性能,并且在非高斯噪聲中也具有很強(qiáng)的魯棒性,提高以DS-CDMA系統(tǒng)為典型的多址移動(dòng)通信的綜合抗干擾能力。
【關(guān)鍵詞】：多址干擾 MUD 非高斯噪聲 PF PF改進(jìn)算法
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 課題設(shè)計(jì)14-16
• 第二章 多用戶檢測技術(shù)16-31
• 2.1 經(jīng)典單用戶檢測技術(shù)16-18
• 2.2 多用戶檢測技術(shù)18-21
• 2.2.1 多用戶檢測技術(shù)的核心內(nèi)容18
• 2.2.2 多用戶檢測方案的類別18-20
• 2.2.3 MUD技術(shù)的性能指標(biāo)20-21
• 2.3 傳統(tǒng)的多用戶檢測器21-29
• 2.3.1 最佳多用戶檢測21-22
• 2.3.2 解相關(guān)多用戶檢測22-24
• 2.3.3 最小均方誤差多用戶檢測24-27
• 2.3.4 串行干擾消除多用戶檢測27-28
• 2.3.5 并行干擾消除多用戶檢測28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 非高斯噪聲31-40
• 3.1 非高斯噪聲理論模型分析31-34
• 3.1.1 單變量模型31-32
• 3.1.2 多變量模型32-33
• 3.1.3 其它NGS理論模型33-34
• 3.2 經(jīng)典的非高斯噪聲34-38
• 3.2.1 Laplace噪聲34-36
• 3.2.2 阿爾法穩(wěn)定噪聲36-38
• 3.3 本章小結(jié)38-40
• 第四章 粒子濾波算法及其改進(jìn)算法40-55
• 4.1 粒子濾波算法的基本原理40-43
• 4.1.1 動(dòng)態(tài)空間模型40
• 4.1.2 貝葉斯（Bayes）估計(jì)40-42
• 4.1.3 蒙特卡洛方法42-43
• 4.2 粒子濾波算法43-46
• 4.2.1 序貫重要性采樣算法44-45
• 4.2.2 重采樣技術(shù)45
• 4.2.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法45-46
• 4.3 重要性重采樣粒子濾波算法46-48
• 4.3.1 重要性重采樣思想46-47
• 4.3.2 算法步驟47-48
• 4.4 重要性權(quán)值選擇粒子濾波算法48-49
• 4.4.1 重要性權(quán)值選擇思想48
• 4.4.2 算法步驟48-49
• 4.5 加權(quán)逼近粒子濾波算法49-50
• 4.5.1 加權(quán)逼近思想49-50
• 4.5.2 算法步驟50
• 4.6 改進(jìn)UPF粒子濾波算法50-52
• 4.6.1 改進(jìn)UPF思想50-51
• 4.6.2 算法步驟51-52
• 4.7 自適應(yīng)部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波算法52-54
• 4.7.1 自適應(yīng)部分系統(tǒng)重采樣思想52-53
• 4.7.2 算法步驟53-54
• 4.8 本章小結(jié)54-55
• 第五章 非高斯噪聲下基于粒子濾波及改進(jìn)算法的多用戶檢測55-73
• 5.1 系統(tǒng)模型55-57
• 5.2 基于標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法的多用戶檢測57-61
• 5.2.1 算法原理及其實(shí)現(xiàn)步驟57-59
• 5.2.2 仿真結(jié)果及分析59-61
• 5.3 基于重要性重采樣粒子濾波算法的多用戶檢測61-63
• 5.3.1 算法原理及其實(shí)現(xiàn)步驟61-62
• 5.3.2 仿真結(jié)果及分析62-63
• 5.4 基于重要性權(quán)值選擇粒子濾波算法的多用戶檢測63-65
• 5.4.1 算法原理及其實(shí)現(xiàn)步驟63-64
• 5.4.2 仿真結(jié)果及分析64-65
• 5.5 基于加權(quán)逼近粒子濾波算法的多用戶檢測65-67
• 5.5.1 算法原理及其實(shí)現(xiàn)步驟65-66
• 5.5.2 仿真結(jié)果及分析66-67
• 5.6 基于改進(jìn)UPF粒子濾波算法的多用戶檢測67-70
• 5.6.1 算法原理及其實(shí)現(xiàn)步驟67-68
• 5.6.2 仿真結(jié)果及分析68-70
• 5.7 基于自適應(yīng)部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波算法的多用戶檢測70-72
• 5.7.1 算法原理及其實(shí)現(xiàn)步驟70
• 5.7.2 仿真結(jié)果及分析70-72
• 5.8 本章小結(jié)72-73
• 結(jié)論與展望73-75
• 研究總結(jié)73-74
• 工作展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-81
• 致謝81-82
• 個(gè)人簡歷及在學(xué)習(xí)期間的論文發(fā)表與獲獎(jiǎng)情況82

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1046342