论文摘要
CDMA是第三代移动通信系统的主要接入方式，但由于其固有的多址干扰和远近效应，使得系统容量受到制约。随着通信用户数增多或信号功率增大，多址干扰成为系统的主要干扰并制约CDMA通信系统进一步发展的瓶颈。多用户检测技术充分考虑造成多址干扰的用户结构和干扰信息，成为消除多址干扰和远近效应的关键技术。其中，只使用目标用户的观测数据，不需要其它用户(干扰用户)的信息就可以抵消多址干扰、进行检测的盲多用户检测技术成为研究热点。粒子群优化算法是一种高效的并行优化算法，一经提出便引起了广泛关注，在短短几年时间里出现了大量的研究成果，成为优化领域的的热点研究课题。本文的主要工作如下：1．在介绍多用户检测原理的基础上，对现有一些算法的性能、特点和不足进行了分析。详细总结并讨论了盲多用户检测中的三个准则，重点讨论了MOE盲多用户检测器的基本原理，2．介绍了智能仿生算法，综述了粒子群优化算法的发展现状、基本原理和步骤，以及在多用户检测中的应用。依据粒子群算法和盲多用户检测中最小输出能量准则，提出了基于基本粒子群算法的盲多用户检测算法。仿真结果表明，该算法与粒子群算法非盲多用户检测相比，具有运算速度快、误码率低、信干比高的特点。3针对粒子群算法迭代后期全局搜索能力不足，导致不能找到要求的最优解的缺陷，提出了两种改进型粒子群优化算法盲多用户检测。这两种算法具有全局收敛性好、收敛速度快、参数调节简单等优点。仿真结果表明新算法在降低误码率的同时，提高了信干比。
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标签：盲多用户检测论文; 最小输出能量准则论文; 粒子群算法论文; 多址干扰论文;