基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测

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毕业论文范文题目： 基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测，论文范文关键词： 基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测
基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测毕业论文范文介绍开始：
　　毕业设计基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测，共61页，32972字
　　摘要
　　码分多址接入(CDMA: Code Division Multiple Access)方式以频谱利用率高、抗多径、抗干扰、软容量、低功率、软切换、宏分集、频率规划简单、用户接入方便等其它多址技术不可比拟的优越性被认为是未来移动通信系统的理想接入技术之一。在CDMA系统中各用户是根据地址扩频码的不同，即根据它们之间互相关特性来区分的。若用户间的互相关不为零，则会导致多址干扰的产生；另一方面，由于CDMA系统是干扰受限的系统，即干扰程度直接影响到系统软容量和系统内用户服务质量的高低，为了有效地克服多址干扰的影响，多用户检测(MUD: Multi-user detection)技术的使用就显得尤其重要。传统的CDMA检测器分别对每个用户进行扩频码的相关运算，这种做法没有考虑多址干扰（MAI: Multiple Access Interference)和普通白噪声的差异。MUD则充分利用各个用户的扩频序列、时延、幅度和相位信息对各用户进行联合检测，从总体上提高各个用户的性能。它克服了多址干扰，更加有效地利用上行链路频谱资源，显著增加系统容量。
　　本文比较全面的从第二章到第四章分别介绍了CDMA扩频通信的原理和现有的各种多用户检测技术以及独立分量分析(ICA: Independent Component Analysis)这种盲源分离算法，并在此基础上，从多用户信号的统计独立同分布的统计特征出发，分析研究了CDMA通信中多用户信号的数学模型，将盲源分离技术应用到多用户信号检测当中来，提出了两种盲多用户检测的策略：基于独立分量分析的下行链路延迟估计的多用户检测算法；基于独立分量分析后处理的匹配滤波多用户检测。
　　本文在第五章详提出了这两种盲多用户检测策略。传统的信道估计算法需要训练序列使接收端的参数调整到理想状态，而本文提出的基于ICA的信道估计的多用户检测算法不需要训练序列，它是利用下行信道的固有特点，用ICA的盲源分离法估计出多径信道的卷积矩阵，从而从中提取出信道的延迟信息，仿真实验结果证明这种方法在节省了频谱资源的同时取得较好的估计效果，使得传统的接收机的误码性能得到了很大的提高。基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测是用传统的检测器的输出来初始化ICA的迭代，它不但充分利用多用户信号的已知信息，克服了ICA的不确定性问题，同时也充分利用了多用户信号的统计独立性，仿真实验结果证明这种多用户检测算法在高信噪的情况下，误码性能改善随着信噪比的提高不断增加。
　　关键词：码分多址；独立分量分析；信道估计；匹配滤波；盲多用户检测
　　
　　目录
　　第一章绪论 1
　　1.1 研究背景 1
　　1.2 国内外的研究状况 3
　　1.3 本文主要工作 5
　　参考文献 6
　　第二章 DS-CDMA扩频通信系统 8
　　2.1 引言 8
　　2.2 扩频通信的理论基础及其原理 8
　　2.3 DS-CDMA扩频通信系统 10
　　2.3.1 DS-CDMA系统的容量及其差错概率 11
　　2.3.2 无线信道 14
　　2.3.3 DS-CDMA系统中存在的问题 15
　　2.4 本章小节 15
　　参考文献 15
　　第三章 DS-CDMA多用户检测 17
　　3.1 引言 17
　　3.2 多用户检测技术的概况 17
　　3.3 DS-CDMA多用户检测的信号模型 18
　　3.4 传统的单用户DS-CDMA接收机 20
　　3.5 线性多用户检测 22
　　3.5.1 解相关检测 22
　　3.5.2 最小均方误差MMSE检测 22
　　3.6 非线性多用户检测 23
　　3.6.1 串行干扰抵消检测器（SIC：Successive Interference Cancellation） 24
　　3.6.2 并行干扰抵消器（Parallel Interference Cancellation） 24
　　3.7 盲多用户检测 24
　　3.3 本章小结 26
　　参考文献 27
　　第四章独立分量分析及其算法 29
　　4.1 引言 29
　　4.2 独立分量分析基本理论 29
　　4.2.1 统计独立 29
　　4.2.2 独立分量分析数学模型 30
　　4.2.3 ICA盲源分离的可辨识问题 33
　　4.3 主分量分析（PCA）到独立分量分析 34
　　4.3.1 主分量分析 34
　　4.3.2 从主分量分析(PCA)到独立分量分析（ICA） 35
　　4.4 ICA估计的基本准则 36
　　4.4.1 非线性去相关 36
　　4.4.2 最大化非高斯性 36
　　4.4.3 互信息最小化和负熵最大化 37
　　4.5 独立分量分析的快速算法 38
　　4.5.1 ICA的“球化” 38
　　4.5.2 固定点算法 39
　　4.6 本章小节 40
　　参考文献 40
　　第五章基于独立分量分析的多用户检测 42
　　5.1 引言 42
　　5.2 DS-CDMA离散信号模型 42
　　5.3 基于ICA的多用户检测 44
　　5.3.1 基于ICA的信道延迟估计 44
　　5.3.1.1 下行信道的特点 44
　　5.3.1.2 基于ICA的下行信道延迟估计算法 45
　　5.3.1.3 仿真结果 47
　　5.3.2 基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测 49
　　5.3.2.1 传统的基于ICA的多用户检测 49
　　5.3.2.2 基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测 50
　　5.3.2.3 仿真结果 51
　　5.4 本章小结 53
　　参考文献 53
　　第六章结束语 55
　　作者在攻读硕士期间发表的文章 57
　　致谢 58

以上为本篇毕业论文范文 基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测的介绍部分。

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