论文研究-QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法.pdf

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码分多址(Code-Division Multiple-Access,CDMA)系统中,采用盲多用户检测算法抑制多址干扰(Multiple Access Interference,MAI)和“远-近”效应(Near-Far effect)的影响,是CDMA技术研究热点之一。为避免基于卡尔曼(Kalman)滤波的多用户检测算法中,协方差矩阵失去非负定性而面临的数值稳定性问题,提出利用QR分解方法重新构造系统模型协方差阵,建立一种收敛速度更快、数值鲁棒性更好的卡尔曼盲自适应多用户检测算法。仿真结果表明,该算法具有较好的抗多址干扰和抗“远-近”效应能力。
2042015,51(15) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 Y+Z 真图形中,本文算法标记为 QR-Kalman,文献|8算法标 记为CMOE-RLS。 定义 式中K=0,1,…,(N-2),Y=KK(n+1,n),6=1N-1 MR1=10lg(-2 ((N-1)维单位矩阵)。(N-1步迭代后将满足 OE=E{<c、(n)y(n)>2 KK(n+1, n=YyT 式中SNR表示第i个用户的信噪比,以分贝(dB)形式 对矩阵Y做QR分解即可得到所需要的(N-1)维上表示。系统扩频增益N=31,背景噪声方差口2=0.01 三角矩阵S。对Y的QR分解采用基于 Givens变换的假设第一个用户为期望用户,且其信噪比SNR=20dB 迭代算法。合适的 Givens变换矩阵作用在给定矩阵上 (即A2=10)。系统中干扰用户有5个30dB、6个40dB 可以使矩阵特定元素下方的元素全部化为零,从而完成1个50dB。系统初始运行时有10个用户,分别为1个 给定矩阵的QR分解。 Givens变换矩阵的基本形式为 20dB、5个30dB、3个40dB、1个50dB。当迭代600次 时系统中加入3个40dB的大功率下扰用户,当迭代800 cos(6) sin(g) 次时,系统中退出4个40dB和1个50dB的干扰用户。 图1给出了输出信干比S/R的对比结果。从图1可 Q(6)= 以看出,随着迭代次数的增加,本文算法的S/R不断呈 sin(0) 现递増趋势,明显高于CMOF-RIS算法的S/R值。当 系统中有用户加入或退出时,两种算法均能够铰快恢复 由于QO)=cos(O)+sin()=1,因此QO满足正交 递增趋势,本文算法更优于CMOE-RLS算法 性。假设Q(O可使矩阵y的第列第i个元素以下的 A16=A1=0 所有元素化为零,是通过(N-1个旋转矩阵的乘积可 15/add QR-Kalm Aland 得Y的QR分解。 CMOE-RLS s=Q922y=( 最后给出基于QR分解的卡尔曼盲自适应多用户检 测算法的递推过程 0 Y=KK(,n-1) for k=0. 1 Y 迭代次数 Y 图1输出信干比 2 图2给出了剩余输出能量MOE的对比值,表现了 O(6) 算法的收敛性能。本文算法在迭代300步时MOE趋近 于理论零值达到收敛,明显快于CMOE-RIS算法。当 G(n)=KK(n, n-OH(n) H(nKK(n, n-DH(n)+mini 1.0 09 KK(n+I, n)=kK(n, n-1)-G(n)H(n)kk(n, n-I) 08 a(m)=y()-H(n)on(n-1) 1A121 n°。n()=nn(n-1)+Ga(n) s0.5 c,()=s()-Cmn;( A7=A2=Ao CMOE-RLS 4实验仿真与分析 QR-Kalman 本文以期望用户输出信下比(S]R)、剩余输出能量 (MOE)作为主要性能指标,对加性高斯白噪声环境中 的一个13用户异步CDM∧系统进行数值仿真。数值仿 迭代次数 真结果与文献[8」基于CMOE的RLS算法进行对比,仿 图2剩余输出能量 张志富,裴军:QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法 2015,51(15)205 系统中有用户加入时,系统参数发生突变,由丁滤波初值[5」田杰CDMA系统中的盲多用户检測技术的研究DJ西安: 效应影响,算法出现短暂过渡过程。无论用广加入还是 西安电子科技大学,2007 退出,本文算法的收敛和跟踪性能都明显优于CMOF-[6]于红梅CDMA通信系统中育多用户检测技术算法研究[D RLS算法,并且能够获得较大的输出信下比。 西安西北工业大学,2008 7]李辉,史朋,高维廷基于CMOE准则的盲自适应RLS检测 5结束语 器[计算机工程与应用,2013.49(7):11114 [8]薛奕冰,李建东基于自适应卡尔曼盲自适应多用户检测的 本文将QR分解算法应川于卡尔曼盲自适应多用户 新算法门系统T程与电子技术,2005,27(7):12181287 检测中,解决了由于计算机字长影响导致的卡尔曼盲自 适应多用户检测算法在实际应用屮面临的数值稳定性 [9] Zhang Y, Dai G, Zhang H.The new development of Kalman filtering algorithms[J] Control Theory and Application 问题。从理论分析和数值仿真来看.算法具有优越的收 1995,12(5):529-538 敛性能和跟踪性能,能够铰好地抑制多址干扰和“远近”[101 Amini aa, Tehranim s, Weymouth t e using dynamic 效应能力,其有较高的工程应用价值。 programming for solving variational problems in vision[] E TI 参考文献: gence,1990,12(9):855-867 [11 Schneider K SOptimum detection of code division mul- [11] williams D J, Shah M A fast algorithn for active con tiplexed signals[J]. IEEE Trans on Aerosp Electron Syst tours and curvature estimation[].CVGIP: Image Under 1979,15(1):181-185 standing,1992,55(1):14-26 [2]Kohno R, Hatori M, Imai H Cancellation techniques of [121 Zhang X D,Wei w Blind adaptive multiuser detection co-channel interference in asynchronous spread spectrum based on Kalman filtering J. IEEE Trans on Signal Pro- multiple access systems[I]. Elect and Commun in Japan sing,2002,50(1):87-95 1983,66(5):20-29 [13]宙利华,施浒立,马冠一基于自适应卡尔曼滤波的育多 [3 Verdu SMinimum probability of error for asynchronous 用户检测器[宇航学报,2009,303):1141-1145 gaussian multiple-access channels[j.IEEE Trans on Inform[l4]高维廷,李辉,翟海天基于自适应卡尔曼滤波的盲自适应 Theory,1986,32(1):8596 多用户检测算法[计算机工程,2011,37(12):104-106 4] Honig M, Madhow U, Verdu S Blind adaptive multi-user [15] Denman E D, Beavers A NThe matrix sign function detection J]. IEEE Trans on Information Theory, 1995, 41 and computations in systems[J]. Applied Mathematics and (4):944-960 Computation, 1976, 2(1): 63-94 (上接197页) 110 Kowalczuk J, Psota E T, Perez L C Real-time stereo [7] Gong M, Yang R, Wang L, et al. A performance study on matching on CUDa using an iterative refinement method different cost aggregation approaches used in real-time for adaptive support-weight correspondences[ IEEE Trans stereo matching[J]. Int Journal of Computer Vision, 2007 on Circuits and Systems for video Technology, 2013 75(2):283-296 23(1):94-104. [8] Yu W, Chen T, Franchetti F, et al. High performance stereo 11] Scharstein D, Szeliski R High-accuracy stereo depth map vision designed for massively data parallel platforms[j] using structured light[C]!Proc of IEEE CVPR 2003 IEFE Trans on Circuits and Systems for Video Technology 2010,20(11):1509-1519 Piscataway, NJ: IEEE, 2003 195-202 [91 Zhang K, Lu J, Yang Q, et al. Real-time and accurate stereo: 112] Hirschmuller H Accurate and efficient stereo processing a scalable approach with bitwise fast voting on CUDALJI by semi-global matching and mutual information [J]IEEE TEEE Trans on Circuits and Systems for Video Technology Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2011,21(7):867-878 2008,30(2):328-341

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