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The least square constant modulus algorithm for blind adaptive multiuser detection

机译:最小二乘常模盲自适应多用户检测算法

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摘要

In this paper, we apply the Least Square Constant Modulus Algorithm(LSCMA)to the blind Multiuser Detection(MUD). The algorithm is shown to be global stable an convergent for any linearly independent set of in- Put data and converge faster than the conventional Steepest-Decent(SDCMA)and Linearly Constrained CMA (LCCMA), but more complex.
机译:本文将最小二乘常数模算法(LSCMA)应用于盲多用户检测(MUD)。该算法显示为全局稳定的,可收敛于任何线性独立的输入数据集,并且收敛速度比传统的最陡峭(SDCMA)和线性约束CMA(LCCMA)更快,但更为复杂。

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