基于独立分量分析的DS-CDMA盲多用户检测方法的研究

论文摘要

独立分量分析（ICA- Independent Component Analysis）用于盲多用户检测可以很好地利用CDMA系统中各用户信息间独立性这一特点,从而有效地消除多址干扰,缓解CDMA易受攻击的远近效应问题。本文把一种修正FastICA算法用于多用户检测,并基于此算法提出了两种盲多用户检测改进方案。修正FastICA算法通过在对比函数中引用变量的高斯矩而对高斯噪声做以一定的处理,克服了以前引用ICA时均不考虑环境噪声的弊端。方案一把独立分量分析直接用于盲多用户检测,即利用修正FastICA算法从接收信号中直接提取各用户比特信息。该方法优点是比较直观,且运行速度较快,能够满足通信系统中的在线处理要求;缺点是没有充分利用期望用户扩频码信息,造成了系统资源的浪费。方案二从独立分量分析与传统盲多用户检测器的结合性上考虑,即用一种子空间MMSE检测算法的输出来初始化ICA算法的权向量,进而利用修正FastICA分离算法对其进行迭代直至满足要求。这一方法既利用了期望用户的扩频码信息,又充分利用了各用户信息间的独立性。仿真结果表明,该算法具有较好的抗多址干扰能力,且能够降低子空间MMSE检测器进行盲估计时所带来的估计误差对检测误码率的影响。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 独立分量分析用于CDMA 盲多用户检测的研究意义
• 1.2 多用户检测技术背景及研究现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 独立分量分析
• 2.1 独立分量分析的概念
• 2.2 独立分量分析的发展现状
• 2.3 非高斯性（独立性测度）
• 2.4 数据预处理
• 2.5 独立分量分析算法
• 2.6 独立分量分析算法的选择
• 2.7 本章小结
• 第三章 高斯噪声背景下FASTICA 算法的修正
• 3.1 噪声ICA 模型
• 3.2 FASTICA 算法的修正
• 3.2.1 高斯矩概念的引进
• 3.2.2 算法的修正
• 3.3 仿真实验
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于修正FASTICA 算法的直接盲多用户检测方法
• 4.1 MIMO 模型下DS-CDMA 接收信号形式分析
• 4.2 基于修正FASTICA 算法的直接盲多用户检测方法
• 4.2.1 可行性分析
• 4.2.2 方法的提出
• 4.3 仿真实验
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于修正FASTICA 算法的子空间MMSE 盲多用户检测方法
• 5.1 传统盲多用户检测算法
• 5.1.1 子空间信道估计方式
• 5.1.2 子空间线性MMSE 盲多用户检测方法
• 5.2 基于修正FASTICA 算法的子空间MMSE 盲多用户检测方法
• 5.2.1 可行性分析
• 5.2.2 方法的提出
• 5.3 仿真实验
• 5.4 本章小结
• 第六章 全文总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 6.3 下一步工作
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 导师及作者简介
• 导师简介
• 作者简介