基于独立分量分析算法的CDMA多用户检测技术的研究

摘要

在CDMA移动通信系统中，各用户信号之间通常相互独立，并且各个用户信号之间具有一定的相关性，这是多址干扰(MAI)存在的根源。传统的检测方式是把多址干扰(MAI)当作噪声来处理，不能充分的利用多用户的信息，从而降低了通信质量和系统容量;而多用户检测是把多址干扰作为有效信息来处理，并能有效地克服远近效应(Near-Far Effect)，提高系统容量，然而频繁的发送训练序列严重制约了多用户检测技术的实时性和实用性。数字调制信号通常满足为独立同分布的非高斯信号，因此，可以把独立分量分析运用到CDMA通信系统的盲多用户检测中，很好地利用CDMA系统中各用户信息间相互独立这一特点，从而有效地消除多址干扰，缓解远近效应的影响。
　　本文首先介绍了多用户检测的基本理论，其主要包括CDMA系统的原理、系统的干扰类型、克服多址干扰的主要措施、多用户检测的分类和它的性能测度指标。其次给出了独立分量分析(ICA)的基本理论及其典型算法，ICA的典型算法主要包括最大熵法、互信息极小化算法和Fast-ICA算法。
　　本文分析比较了ICA模型与CDMA模型之间的相互关系，通过仿真证明了将Fast-ICA算法应用到CDMA多用户检测中该算法的可行性，在此基础上提出了一种基于Fast-ICA的自适应MMSE多用户检测算法，将独立分量分析与现有的自适应MMSE检测器相结合，把独立分量分析方法作为MMSE检测器的后处理部分来改善系统性能。用MATLAB实现了算法的仿真，仿真试验证明了此算法在性能上优于传统的自适应MMSE多用户检测。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 多用户检测的发展和研究现状

1．3 独立分量分析的研究历史及背景

1．4 本文的研究内容

第2章 CDMA系统多用户检测的基本理论

2．1 多用户检测问题的产生

2．1．1 CDMA通信的原理

2．1．2 CDMA系统的主要干扰类型

2．1．3 克服多址干扰的主要措施

2．2 多用户检测

2．2．1 多用户检测提出的基本思路

2．2．2 多用户检测的基本原理

2．2．3 多用户检测分类

2．3 多用户检测算法的性能测度指标

2．4 本章小结

第3章 独立分量分析及其算法

3．1 独立分量分析的概念

3．2 独立分量分析的数学模型

3．3 独立分量分析的可辨识性和不确定性

3．3．1 可辨识性

3．3．2 不确定性

3．4 独立分量分析的独立性测度

3．4．1 峭度

3．4．2 负熵及负熵的近似

3．4．3 最小化互信息

3．5 独立分量分析几种典型算法

3．5．1 Infomax算法(最大熵法)

3．5．2 互信息极小法

3．5．3 Fast-ICA算法

3．6 本章小结

第4章 基于Fast-ICA的CDMA多用户检测算法

4．1 CDMA信号模型

4．2 传统检测方案

4．2．1 匹配滤波检测器

4．2．2 解相关检测器

4．3 基于Fast-ICA的CDMA多用户检测算法

4．3．1 可行性分析

4．3．2 算法的提出

4．4 仿真实验

4．5 本章小结

第5章 基于Fast-ICA的MMSE多用户检测算法

5．1 传统的MMSE多用户检测算法

5．1．1 信道估计方式

5．1．2 线性MMSE多用户检测方法

5．2 基于Fast-ICA的MMSE多用户检测算法

5．2．1 可行性分析

5．2．2 算法的提出

5．3 仿真实验

5．4 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 论文工作总结

6．2 展望

参考文献

致谢