多用戶檢測(Multiuser Detection, MUD)技術是現代無線移動通信領域中一項重要的抗干擾技術，隨著移動通信信息數據表現形式多樣性、信息數量巨大性、用戶需求復雜性及信號處理實時性等因素的快速發(fā)展，傳統(tǒng)MUD技術已無法全面有效處理現有無線移動通信系統(tǒng)面臨的各種干擾抑制問題。本文針對單一MUD算法存在的收斂性、跟蹤性能、精度及穩(wěn)定性等關鍵性能指標不佳的問題，在傳統(tǒng)干擾抑制技術與數值分析理論的基礎上提出更新概念的MUD算法，提高以直接序列擴頻碼分多址系統(tǒng)(DirectSequence Spread Spectrum-Code Division Multiple Access, DS-CDMA)為代表的多址移動通信系統(tǒng)的綜合干擾處理能力，進一步滿足復雜移動通信的需求。 本文主要創(chuàng)新性研究結果如下： (1)針對MMSE算法與Kalman算法在DS-CDMA系統(tǒng)多用戶近似估計及時變噪聲統(tǒng)計過程中，容易引入判決誤差導致算法穩(wěn)定性下降的問題，提出了改進的MMSE-MUD算法與改進的盲自適應Kalman濾波MUD算法。改進算法通過減小近似估計過程判決誤差產生及優(yōu)化迭代過程等方式，提高算法...

【文章頁數】：153 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
本文用到的縮略語
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 多址無線通信系統(tǒng)介紹
        1.1.2 碼分多址通信系統(tǒng)研究背景及發(fā)展
        1.1.3 多址無線通信系統(tǒng)的主要干擾及影響
    1.2 碼分多址系統(tǒng)多用戶檢測技術發(fā)展過程
        1.2.1 線性多用戶檢測技術
        1.2.2 非線性干擾消除多用戶檢測技術
        1.2.3 多用戶檢測技術發(fā)展現狀
    1.3 論文研究內容與結構安排
        1.3.1 論文研究內容及解決的關鍵科學問題
        1.3.2 論文章節(jié)安排
2 DS-CDMA 系統(tǒng)多用戶檢測技術
    2.1 多用戶檢測技術概述
        2.1.1 多用戶檢測技術優(yōu)性能缺點分析
        2.1.2 多用戶檢測技術基本性能測度
    2.2 干擾抑制多用戶檢測系統(tǒng)噪聲模型
        2.2.1 加性高斯白噪聲模型
        2.2.2 有色噪聲模型
    2.3 DS-CDMA 系統(tǒng)基本信號模型
        2.3.1 高斯白噪聲信道同步 DS-CDMA 系統(tǒng)模型
        2.3.2 高斯白噪聲信道異步 DS-CDMA 系統(tǒng)模型
        2.3.3 頻率選擇性衰落信道同步 DS-CDMA 系統(tǒng)模型
    2.4 典型多用戶檢測方案描述
        2.4.1 最優(yōu)多用戶檢測方案
        2.4.2 線性 MMSE 多用戶檢測方案
        2.4.3 解相關多用戶檢測方案
        2.4.4 一種線性多用戶檢測算法仿真實驗系統(tǒng)
    2.5 一種改進的 MMSE-MUD 算法
        2.5.1 算法基本改進原理
        2.5.2 算法改進過程推導
        2.5.3 改進的 MMSE 算法性能仿真分析
    2.6 本章小結
3 盲自適應多用戶檢測算法研究
    3.1 盲多用戶檢測基本原理
        3.1.1 線性盲多用戶檢測的典范表示
        3.1.2 基于約束最小輸出能量準則的盲多用戶檢測算法
    3.2 典型盲自適應多用戶檢測算法研究
        3.2.1 盲自適應 LMS 算法
        3.2.2 盲自適應 RLS 算法
        3.2.3 盲自適應 Kalman 算法
    3.3 一種自適應最速下降 RLS 多用戶檢測算法
        3.3.1 自適應 RLS 算法等價數值問題基本推導
        3.3.2 自適應 D-RLS 算法推導
        3.3.3 自適應 D-RLS 算法多用戶檢測系統(tǒng)模型及性能分析
    3.4 一種改進的盲自適應標準 Kalman 濾波多用戶檢測準則
        3.4.1 多用戶信號模型
        3.4.2 算法改進過程
        3.4.3 改進的 Kalman 算法仿真分析
    3.5 一種盲自適應擬 Newton 迭代 Kalman 濾波多用戶檢測算法
        3.5.1 系統(tǒng)模型描述
        3.5.2 擬 Newton 迭代算法基本原理及優(yōu)化
        3.5.3 BN-Kalman 算法更新推導
        3.5.4 BN-Kalman 算法仿真分析
    3.6 一種盲自適應 SOR/JGS-Kalman 多用戶檢測算法
        3.6.1 SOR/JGS 迭代約束準則
        3.6.2 SOR/JGS-Kalman 算法推導
        3.6.3 SOR/JGS-Kalman 算法性能仿真分析
    3.7 本章小結
4 DS-CDMA 系統(tǒng)串行干擾消除多用戶檢測算法研究
    4.1 多級干擾消除多用戶信號模型
        4.1.1 直擴系統(tǒng)信號模型
        4.1.2 信號模型短周期擴頻序列等效變換
        4.1.3 信號模型長周期擴頻序列等效變換推廣
    4.2 DS-CDMA 串行檢測過程典型檢測原理概述
        4.2.1 基本 DS-CDMA 接收機原理
        4.2.2 常規(guī) MUD 過程描述
        4.2.3 最優(yōu)多用戶檢測過程描述
    4.3 串行干擾消除多用戶檢測算法研究
        4.3.1 SIC 基本處理結構
        4.3.2 SIC 檢測過程參數估計
        4.3.3 同步 SIC 檢測 BER 精確分析
        4.3.4 異步 SIC 檢測 BER 近似分析
    4.4 最小均方誤差串行干消除多用戶檢測算法
        4.4.1 串行檢測多用戶信號模型
        4.4.2 最小均方誤差線性多用戶檢測準則
        4.4.3 MMSE-SIC 多用戶檢測算法推導
        4.4.4 MMSE-SIC 算法性能仿真分析
    4.5 無線多址移動通信系統(tǒng)盲自適應 Kalman-SIC 算法
        4.5.1 多用戶模型及串行計算過程 Kalman 準則推導
        4.5.2 K-SIC 算法推導
        4.5.3 K-SIC 算法性能仿真分析
    4.6 一種多址移動通信系統(tǒng)異步 Schwarz 串行干擾消除算法
        4.6.1 異步系統(tǒng)信號模型分析
        4.6.2 Schwarz 算法準則基本原理
        4.6.3 S-SIC 算法推導
        4.6.4 S-SIC 算法性能仿真分析
    4.7 本章小結
5 DS-CDMA 系統(tǒng)并行干擾消除多用戶檢測算法研究
    5.1 并行干擾消除多用戶檢測算法性能分析
        5.1.1 并行干擾消除多用戶檢測過程基本原理
        5.1.2 并行干擾消除多用戶檢測算法多級結構
        5.1.3 并行干擾消除多用戶檢測過程系統(tǒng)模型
    5.2 PIC 檢測過程 BER 分析
        5.2.1 PIC 檢測第一級 BER 精確分析
        5.2.2 PIC 檢測第二級 BER 精確分析
        5.2.3 PIC 檢測第 m-1 級到 m 級 BER 近似分析
    5.3 一種 DS-CDMA 系統(tǒng)異步連續(xù)并行 Schwarz-PIC 算法
        5.3.1 Schwarz 交替準則基本原理
        5.3.2 連續(xù)并行 Schwarz 約束準則算法實現
        5.3.3 S-PIC 算法性能仿真分析
    5.4 一種盲自適應 Kalman-PIC 多用戶檢測算法
        5.4.1 DS-CDMA 系統(tǒng)多用戶模型及并行 Kalman 準則推導
        5.4.2 K-PIC 算法實現
        5.4.3 K-PIC 算法性能仿真分析
    5.5 盲自適應準則約束的 IC 聯合檢測方案
        5.5.1 一種衰落信道下的盲自適應 Kalman-IC 算法
        5.5.2 K-AIC 算法原理及實現
        5.5.3 K-AIC 算法性能仿真分析
    5.6 本章小結
6 總結與展望
    6.1 論文總結
    6.2 論文創(chuàng)新點
    6.3 工作展望
參考文獻
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號：3754637