论文研究-基于改进卡尔曼滤波算法的盲多用户检测器.pdf

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基于盲检测器的新典范表示形式,提出了一种多径信道下CDMA系统的盲多用户检测器。该检测器使用了一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,它在进行状态滤波的同时,在线估计时变的未知噪声统计特性,提高了算法的滤波精度,确保了算法收敛于期望用户。仿真表明,对比原有的随机梯度(LMS)算法,该算法的收敛、跟踪性能更好,且误码率减小了18.7%。
李辉,于红梅,段航宇:基于改进卡尔曼滤波算法的盲多用户检测器 137 4仿真结果 LMS 本文将所提基于改进算法的盲多用户检测器( Kalman fil I Kalman ter MUD)与基于LMS算法的盲多用户检测器( LMS MUD)在 相同环境下进行了仿真比较。考虑一个多径信道下的同步DS 驱102 CDMA系统,多径数P=3,信源采用2PSK信号,抽样速率为码 片速率,扩频码采用Gold码,扩频增益L=31,输出信干噪比定 义为 02468101214161820 A d,r d 信噪比 SINR=lOlo( 图3误码性能比较曲线用户数(K=8) 1-A,d,r d 图2示出了动态环境下两种算法的跟踪性能比较曲线。用 10y LMS 户数K=8,用户1为期望用户,k=2~8,信噪比SNR=10dB,当迭 1 Kalman 10 代次数n∈[1,499]期间,7个干扰用户的干扰强度MA/=10lg4 A1为10dB,当n=500时,2个强度为20dB的干扰用户同时加 人CDMA系统。从图中可以看出,本文的改进 Kalman滤波算 10 法可获得更高的信干噪比,能快速适应变化的环境,经过较短 104.· 时间的跟踪又能达到较好的性能,而LMS算法收敛速度明显 02468101214161820 活动用户数 较慢,且在动态环境下几乎不能收敛。 图4误码性能比较曲线(SNR=10dAB) 法。(收稿日期:2007年5月) 10 参考文献: [1 Madhow U, Hong M L MMSE interference suppression for direct sequence spectrum CDMAJJIEEE Transactions on Communications 1994,42(12):3178-3188 [2 Wang X, Poor H V Blind multiuser detection: a subspace approach[JI IEEE Transactions on Information Theory, 1993(2): 677-690 迭代次数 图2跟踪性能比较曲线 [3 Honig M L, Madhow U, Verdu S Blind adaptive multiuser detection[JI IEEE Transactions on Information Theory, 1995, 41(7): 944-960 图3示出了用户数为K=8时不同信噪比下两种算法的误 [4] Zhang X D, Wei W Blind adaptive multiuser detection based on 码率(BER)比较曲线。图4示出了信噪比为10dB时不同用户 Kalman filtering[J].IEEE Transactions on Signal Processing, 2002 数下两种算法的误码率比较曲线。可以看出,本文的改进 50:87-952. Kalman滤波算法的误码性能明显优于LMS算法:在信噪比为[5]熊尚坤,陈芳炯,韦岗.基于最小均方误差准则的盲多用户检测新算 16dB时,本文算法的误码率接近于104,而LMS算法的误码 法J电子与信息学报,2004,26(8):1218-1223 率只略低于102;当用户数增多到16个时,本文算法的误码率6] Bugallo F B, Migucz J, Castedo l. A maximum likelihood approach 约为10235,而LMS算法的误码率已大于10。因此表明,本文 to blind multiuser interference cancellation[.IEEE Transactions on 算法的稳态性能更好,更适合于强多址干扰情况下 SP,2001,49(6):1228-1239 [7 Li X, Fan HH Direct blind multiuser detection for CDMA in 5结论 multipath without channel estimation [J.IEEE Transactions on Si al pr 2001,49:63-73 本文提出了一种基于改进卡尔曼滤波的盲多用户检测算 [8 Liu x, Teh K C Blind adaptive Kalman filter-based multiuser de- 法,它在进行状态滤波的同时,在线估计时变的未知噪声统计 tector over a multipath fading channel[J. IEEE Communications 特性,构成状态和噪声统计估计的互耦,确保了算法收敛于期 Letters,2004,8(6):342-344 望用户,提高了检测器在动态环境下的跟踪性能,且其计算复9薛奕冰,李建东基于白适应卡尔曼滤波盲自适应多用户检测的新 杂度不随用户数量的增加而增加,因此是一种有效的检测算 算法小系统工程与电子技术,2005,27(7):1284-1287 更正 应作者要求,将2007年第43卷第19期188页论文的题目由《一种基于信息增益的K-NN改进算法》更改为《一种基于信息 增益和可拓关联度的K-NN改进算法》

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