改进的ICA算法在盲多用户检测中的应用研究

摘要

码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)系统是在扩频通信系统上发展起来的一种无线通信系统，由于系统中存在多址干扰和远近效应，并且随着用户数的增多或信号功率的增大，多址干扰现象非常严重，因此极大的影响了CDMA系统的性能。多用户检测(Multiple User Detection，MUD)作为第三代移动通信的关键技术之一，利用用户特征码的内在结构信息，可以减少多址干扰，提高系统容量，解决远近效应。尤其是针对CDMA系统的盲多用户检测技术在检测时只需要期望用户的特征波形和定时信息，不需要干扰用户信息也不需要发送训练序列，具有实现复杂度低，对系统要求少等优点，具有良好的发展前景。
　　本文围绕基于独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)的多用户检测算法展开研究。在总结前人工作的基础上，提出了一些改进算法，主要工作如下:
　　首先，本文介绍了多用户检测的基本概念及其原理，并对主要的几种多用户检测方法做了详细的介绍。然后介绍了扩频通信及独立分量分析的基本理论及其在多用户检测领域方面的应用。
　　其次，在对比分析DS-CDMA接收信号模型和独立分量分析的数学模型的基础上，将独立分量分析应用于DS-CDMA系统的盲多用户检测中，提出了一种基于混沌粒子群(Chaos-Particle Swarm Optimization，CPSO)算法的ICA盲多用户检测算法，与传统的ICA算法相比，仿真结果表明CPSO-ICA算法能进一步减少运行时间并能取得更好的信号检测性能。
　　再次，研究了解决非线性混合信号检测问题的KICA算法，引入了一种新的组合核函数，并与CPSO-ICA盲多用户检测方法相结合，提出了一种改进的CPSO-KICA盲多用户检测算法。与传统的KICA算法相比，仿真结果显示改进的CPSO-KICA盲多用户检测算法运行时间更短，分离性能更佳。
　　最后，对本文的研究工作进行了总结，并对未来的研究工作进行了展望。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究目的和意义

1．2 多用户检测研究现状和发展趋势

1．3 本论文的主要研究内容

第2章 多用户检测技术

2．1 扩频通信

2．2 DS-CDMA系统模型

2．2．1 同步DS-CDMA系统模型

2．2．2 异步DS-CDMA系统模型

2．2．3 多径衰落DS-CDMA系统模型

2．3 多用户检测

2．3．1 多用户检测分类

2．3．2 性能测度

2．4 传统盲多用户检测算法仿真研究与性能分析

2．4．1 输出能量最小的盲多用户检测算法仿真研究

2．4．2 恒模盲多用户检测算法仿真研究

2．5 本章小结

第3章 独立分量分析

3．1 盲信号分离理论

3．2 独立分量分析模型

3．3 独立分量分析算法原理

3．3．1 数据预处理

3．3．2 常用目标函数

3．3．3 优化算法

3．3．4 算法性能评价指标

3．4 ICA算法性能仿真对比及分析

3．5 本章小结

第4章 CPSO-ICA盲多用户检测算法

4．1 CDMA模型与ICA模型的联系

4．2 混沌理论

4．2．1 混沌的定义及特征

4．2．2 典型的混沌系统

4．3 粒子群(PSO)算法

4．4 CPSO-ICA算法

4．4．1 白化的改进

4．4．2 适度函数的确定

4．4．3 CPSO算法

4．4．4 CPSO-ICA盲多用户检测算法的实现

4．5 仿真结果与分析

4．6 本章小结

第5章 CPSO-KICA盲多用户检测算法

5．1 核独立分量分析

5．1．1 核函数

5．1．2 主分量分析(PCA)

5．1．3 核独立分量分析(KICA)

5．2 基于组合核函数的CPSO-KICA算法

5．2．1 组合核函数的引入

5．2．2 CPSO-KICA盲多用户检测算法的实现

5．3 仿真结果与分析

5．4 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 本文工作总结

6．2 未来工作展望

参考文献

致谢

作者攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况