基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测

摘要

该文比较全面的从第二章到第四章分别介绍了CDMA扩频通信的原理和现有的各种多用户检测技术以及独立分量分析(ICA:IndependentComponentAnalysis)这种盲源分离算法,并在此基础上,从多用户信号的统计独立同分布的统计特征出发,分析研究了CDMA通信中多用户信号的数学模型,将盲源分离技术应用到多用户信号检测当中来,提出了两种盲多用户检测的策略:基于独立分量分析的下行链路延迟估计的多用户检测算法;基于独立分量分析后处理的匹配滤波多用户检测.该文在第五章详提出了这两种盲多用户检测策略.传统的信道估计算法需要训练序列使接收端的参数调整到理想状态,而该文提出的基于ICA的信道估计的多用户检测算法不需要训练序列,它是利用下行信道的固有特点,用ICA的盲源分离法估计出多径信道的卷积矩阵,从而从中提取出信道的延迟信息,仿真实验结果证明这种方法在节省了频谱资源的同时取得较好的估计效果,使得传统的接收机的误码性能得到了很大的提高.基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测是用传统的检测器的输出来初始化ICA的迭代,它不但充分利用多用户信号的已知信息,克服了ICA的不确定性问题,同时也充分利用了多用户信号的统计独立性,仿真实验结果证明这种多用户检测算法在高信噪的情况下,误码性能改善随着信噪比的提高不断增加.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1研究背景

1.2国内外的研究状况

1.3本文主要工作

参考文献

第二章DS-CDMA扩频通信系统

2.1引言

2.2扩频通信的理论基础及其原理

2.3 DS-CDMA扩频通信系统

2.3.1 DS-CDMA系统的容量及其差错概率

2.3.2无线信道

2.3.3 DS-CDMA系统中存在的问题

2.4本章小节

参考文献

第三章DS-CDMA多用户检测

3.1引言

3.2多用户检测技术的概况

3.3 DS-CDMA多用户检测的信号模型

3.4传统的单用户DS-CDMA接收机

3.5线性多用户检测

3.5.1解相关检测

3.5.2最小均方误差MMSE检测

3.6非线性多用户检测

3.6.1串行干扰抵消检测器（SIC ：Successive Interference Cancellation)

3.6.2并行干扰抵消器(Parallel Interference Cancellation)

3.7盲多用户检测

3.8本章小节

参考文献

第四章独立分量分析及其算法

4.1引言

4.2独立分量分析基本理论

4.2.1统计独立

4.2.2独立分量分析数学模型

4.2.3ICA盲源分离的可辨识问题

4.3主分量分析(PCA)到独立分量分析

4.3.1主分量分析

4.3.2从主分量分析(PCA)到独立分量分析(ICA)

4.4 ICA估计的基本准则

4.4.1非线性去相关

4.4.2最大化非高斯性

4.4.3互信息最小化和负熵最大化

4.5独立分量分析的快速算法

4.5.1 ICA的“球化”

4.5.2固定点算法

4.6本章小节

参考文献

第五章基于独立分量分析的多用户检测

5.1引言

5.2 DS-CDMA离散信号模型

5.3基于ICA的多用户检测

5.3.1基于ICA的延迟估计

5.3.2基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测

5.4本章小节

参考文献

第六章结束语

作者在攻读硕士期间发表的文章

致谢