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结构框图串行干扰消除技术是根据用户功率的大小来进行判决第一步

发布时间:2019-07-13 00:08 来源:未知 编辑:admin

  结构框图串行干扰消除技术是根据用户功率的大小来进行判决第一步对信号功率由人到小排序 找到传统检测器输出的功率最强的信号 对该信号进行判决。再根据判决结果、该信号 的扩频码、估计出的幅度和相位信息来得到该信号的估计 然后从接收到的信号“ 中减去 得到‘ 。如果估值是正确的 那么第一步的输出就是对功率最

  结构框图串行干扰消除技术是根据用户功率的大小来进行判决第一步对信号功率由人到小排序 找到传统检测器输出的功率最强的信号 对该信号进行判决。再根据判决结果、该信号 的扩频码、估计出的幅度和相位信息来得到该信号的估计 然后从接收到的信号“ 中减去 得到‘ 。如果估值是正确的 那么第一步的输出就是对功率最强信号的判决和消除了功率最强信号造成的多址干扰的修正了的接收信号。这个过程重复进行 串行干扰消除多用户检测器就是这样在接收信号中对多个用户逐个进行数据判决判山个就再生该信号并减去该用户信号造成的多址干扰 操作顺序是根据信号功率的人小来定的 功率较人的信号先进行操作 因此 功率最弱的信号受益最人。 在性能上比传统检测器有较人提高 而且在硬件上易于实现 但是串行千扰消除多用户检测器每一级都需有延时 兄外当信号功率愠度顺序发生变化时需要重新排序 最不利的一点是如果初始数据判决不可靠的话将对 级产生较大的干扰。由丁错误的中间判决会影响到所有后续判决的可靠性 用户被解凋的次序将直接影响刮系统的性能。最常州的方法是按州户接收功率的下降顺序进行解调。然而 由于用户信号之间的互相关性 这种方法不一定是晶好的。 应考虑到它具有以特点 串行干扰抵消需要接收幅度的信息。对接收幅度估计的任何误筹都将盲接变成后续判决的暌声。 比期望用户信号弱的用户都被忽略了。 与线性多朋户检测器不同 串行干扰抵潸除了需要汁算互相关系数和相应的接收幅度的乘积之外 不需要对互相关进行任何数学计算。 每个信息码元的时间复杂度与用户数里线性关系。 串行干扰抵消算法的解调时延随用户数的增加呈线性增长。在串行干扰抵消接收机中 强信号先被检测并将其解码判决的结果用于弱信号的多址干扰消除上 从雨使弱信号的平均误码率大大降低 两强信号的误码率则没有明显改善 串行干扰抵游接收机会出现用户误码率不同的不均衡的情况。并且当接牧信号的信噪比降低时 同线性多用户检测器相比 串行干扰抵消接收机的性能迅速恶化。但是 因为串行干扰抵消算法的概念和硬件实现都比较简单 是目前实际系统中麻州最广泛的一种多用户检测算法。 并行干扰抵消多用户检测器 幅度估计嚣中固科技大学硕十论文第三幸 系统多用户榆测图 并行干扰抵消器第一级结构在串行干扰抵消接收机中用户被解调的顺序会大大地影响到单个用户的性能。而多级检测器采州了对称的抵消干扰的方式 从而缓解了串行干扰抵消技术的缺点。 接收机同时检测到所有的剧户 然后同时消除干扰 它采用多阶段原理 在阶段 所接收的信号为 】并行干扰抵消多用户检测器也称为多级检测器。它的每一级检测利用上一级的判决结果消除接收信号中的多址干扰。它实际上是把选择最大似然序列的工作通过多级检测来完成。多级检测器的初级也可以采用解相关检测器其性能将优于初级采用单川户匹配滤波器的情况。多级检测器并行地处理各用户数据 其运算复杂度与用户数成线性关系。其性能优 传统检测器和解相关检测器 接近最佳多用户检测器。但是 级检测器的判决并不能收敛到最佳检测器的判决结果。当某一级检测器对一个用户的判决有误时一级不但不能清除误差 反而会使该用户对其它用户的干扰增加 即出现误差传播现象。冈此 如果多级检测器的级数过多 对性能的改善并不明显 而信号处理的复杂度和时延加大。在各刚户功率相等的前提下 在信噪比较小时 有可能出现下一级误码率高于前一级误码率的现象 这时多级检测器反而带来误码率的恶化。因此 多级检测器的结构选择十分重要。一般而言 从系统的处理时延和复杂度考虑 多级检测器应当限制在两、二级之内。 目前存在的问题传统检测器没有对其他用户的干扰做任何处理 完全没有考虑到多址干扰对判决的影响。由下实际采川的扩频码集并不是完全止交的 多址干扰的存在使系统的容餐受限 随着同时接入系统用户数的增多 多址干扰的功率也在增加 而这将直接导致误码率增加 降低了系统的通话质量 此外 由于实际系统的功率控制不是很理想 而导致“远一近”效席的存在。“远一近”效应和多址干扰结合在一起 将严重影响系统的性能。弱信号将被强信号明显地抑 。针对传统统用户检测器所存在的问题 解相关矩阵检测器和晟小均方误筹检测器对传统的单用户检测器进行了改进和优化。解相关矩阵检测器完全消除了多址千扰 但同时增加了滤波器输出端的噪声功率 而最小均方误差检测器是传统的多用户检测器与解相关 中固科技人学颂‘【论文第兰辛 系统多用户榆测检测器的折衷 它能部分地消除多址干扰 同时又不会像解相关检测器一样加人背景噪声。由此得出结论 在背景噪声不大、多址干扰占主导的情况下 解相关矩阵检测器的优势比较明显 而在背景噪声较大的情况下 解相关矩阵检测器的性能可能低于传统检测器。 在相同条件 最小均方误筹检测器的误比特率均小于传统检测器和解相关矩阵检测器 互相关系数越大 性能改善越大。 在抗“远一近”效应方面 由了解相关矩阵刖户检测器是全解相芙 冈而不受“远一近”效应的影响 故它的抗“远一近”效应最强 而最小均方误差检测器是部分解相关 它的抗“远一近”效应性能劣于解相关矩阵检测器 但优于传统检测器。码分多址通信系统中 由于多用户检测技术的存在 有效削弱了小区内多址干扰的影响 使得系统容量显著提高 其次 上行链路性能的改进允许移动台使 较小的处理增髓 这意味着同样的带宽可以支持更高的数据速率或将多余的带宽用丁 改善 行链路的容量 再次 由于多址干扰和远近效应的减弱 降低了所有用户以同样功率达到接收端的要求 所以多用户检测器的使用对移动台功率控制的精度要求有所降低。中萄科技大学碗十论文第四章盲多用户榆测技术第四章盲多用户检测技术 盲多用户检测概述在 系统中 由于多径效应 引起了符号问干扰 也由于多径效应使得削户之间的信号并不完全正交 出现多址干扰 。这些干扰的存在 严重影响刮接收端对传输信号的正确接收。为消除这些干扰的影响 需要采用信道均衡技术 但是传统的信道均衡需要用户发送训练序列。通常在 系统中 有大约 的发送序列 于训练 特别是在快时变移动信道中。训练序列的发送更加频繁 由于训练序列的频繁发送 增加了人量的信道开销 信道带宽得不到有效利用 浪费了有限的无线频带资源。因此 取消训练序列的盲技术的研究 已成为当今通信领域的一个热点。综合己有的相关文献 盲多用户检测差本上可以分为两类 一是信道辨识后的盲多川户检测 一是不进行信道辨识的直接盲多用户检测 其中第一类方法研究得最早 也晟为普遍。在亩多用户检测过程中 由于不发送训练序列 接收端通常只知道输出信号及输入信号的一些统计信息 所以 不能象常规的多用户检测一样进行信道的辨识 我们只能根据已知的接收信号结合用户的扩频码来进行信道的盲辨识。最早的盲信道辨识是基于接收信号的高阶统计 的算法 首次针对一维多电平信号提出了盲自适应均衡方法 称为 算法【 】就二维数字信号提出了一种改进的盲均衡方法。该方法由于不需要进行载波相位的恢复因而性能比 算法更健壮 常数模算法 是其特例 随后 】等人对盲均衡算法做了进一步的改进和发展提出了白相干恢复 算法【 提出了算法。尽管这些方法在技术实现上不同 但都是通过代价函数优化准则得到 这些准则涉及观察信号的高阶统计 或累积餐 。这些自适应盲均衡技术的主要问题是 收敛速度慢 难以收敛到全局最优 剩余误荠人。 很多算法只能收敛到局部最小。 针对前面这些高阶统计算法存在的问题 出现了一些改进的算法 它们在计算量 收敛速度或收敛到全局最优等方面做了改进 】提山的盲方法就是其中的一例。它将波特采样后的接收信号视为一滑动平均过程 其优点是能够提供准确的信道识别而不管高阶累积量能否被准确估计 然而 一阶统计比较起来 需要的采样数据多。计算一 作量大 难以满足实时通信的要 中国科技大学碗士论文第四章肓多用户检测技术求。而且 收敛速度对定时信息、频偏等很敏感。为了满足实时通信的要求 基丁一阶统计的算法廊运而生 在这方面 开拓性的【 只不过他们的作还限定在频域 而且假定信道脉冲响应的能拦限制在一个符号周期 这种假 通信信道是不适合的随后 等人提出了一种基于二阶统计亩信道辨识的时域方法【 其中最具代表性的就是臼空间方法。在基于二阶统计的算法中。对于静态或慢时变信道通常采州块处理的方法 然而 由于块处理涉及比较多的矩阵运算 计算量大 不太适于时变信道乖 白适麻麻刖。为了克服这些缺点 找到 种在动态的移动通信环境 能有效 作的方法 人们提出了一些白适应方法。最早提出的盲自适应多用户检测方法是基于子空间跟踪的算法【 后来 提出了种基于最小输出能量限 】及盲自适应多川户检测算法【 系统中我们为了得到感兴趣用户的有用信息 就要抑制窄带干扰 和多址干扰 。文献【 中提出了最优多用户检测器需要知道所有用户的时延 幅度和调制波形。而且运算复杂度随着用户数的增加而指数增加。所以 更适合下在线运算的盲自适应算法成为当前抗干扰技术的热点。它只需要日标 户的波形和传播时延 而且在波形信息不完全的情况下也可以正常工作。文献【 建立了盲多 户检测的规范型 并且用最小均方 实现了盲白适应平均输出能量 多用户检测。文献【 】在平均输出能量最小 梯度算法的基础上提出了一种加速收敛的平均随机梯度算法 实质上是一种 算法。然而 我们知道递拒最小二乘 算法的收敛性能和跟踪能力均优丁 算法。本文改变了文献【 】中的数学模型并运 来解决问题 基丁白调整器的遗忘冈子使 具有更好的性能 从仿真结果看 该方法优丁 算法。 新盲自适应干扰抑制算法 数学模型考虑有 个川户的同步 系统在接收端 接受信号 通过码片匹配器厉中国科技人学颂 论文第到章宣多用户榆删披术以码片速率采样 其输山在一个符号周期内用向量表示为咖 分别为第个用户的接收功率 发送符号和归一化码序列向量。 为窄带信号采样向量 满足雄 盲线形检测器不失一般性 我们假定第 个用户为我们感兴趣的用户 代表第一 的归一化信号 盲线形 检测就是选取一个优化的权向量使 的耗费函数 代表接受信号的自相关矩阵 即为线形 检测的晟优化权向量 为迭代次数【 】。当权值向量为 中国科投人学坝论文第 帚告多用户持测拙术 等价的非约束化问题问题的求解。【 】代表。中的元素 通过求碡 】中的一个值可将式中的约束问题转化为一个解非约柬问题。不妨求解第一个元素 新盲自适应算法模型转换 我们要用最小二乘法来解决 式中的非约束化问题 必须重新构造一个自适应滤波器【 来求解的最优值。 式可以改写为沪 中困科技人学碗论文第四章啻多用户检测挫术故 这样我们就可以用最小二乘法来解决 问题了。 基于自调整器的盲自适应干扰抑止方法我们可以把 干扰抑制方法步骤初始条件 就是估计”的标准适合 估计静 中国科技大学碗 论文第纠章自多用户怜测拽术态参数 ”适合于估计动态参数但其值大小与参数的变化快馒有关 当变化较快时 其值应取小一些以提高算法的跟踪能力。上述算法中的步骤 丁确定遗忘网子它能在赤知系统状态以及系统变化快慢的情况下 自动调整遗忘闭子 以适应不同的环境。其原理为 可作为另差的粗率估计。因此 在稳态条件下 迅速变小这样 “随之变小 使得 迅速增火增加其跟踪能力。随着不断调整 减小丑一趋向丁 变得很丈以提高稳态精度。算法中我们给出了遗忘因子的上 这样做是为了不至于遗忘因子过小导致稳态误差过大而当遗忘因予非常接近下 我们将其近似为这样做是因为估计向量已非常接近最优向量 此时应减小步长 。提高算法精度。 算法分析由步骤 每部分分别满足如等式

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