一、DS-CDMA通信系统中多用户检测技术的研究（论文文献综述）
班洪山[1]（2021）在《无人机测控系统大扩频多用户干扰消除技术研究》文中提出由于无人机具有造价低廉、移动性强的特点,在军事、民用等领域广为应用。而随着无人机集群规模的扩展,受多用户干扰影响,其测控系统下行链路的接收性能急剧恶化。为了进一步提高抗截获、抗干扰能力,并提升集群系统容量,亟需引入高倍扩频的码分多址方案,即大扩频多用户码分多址技术。多用户干扰是影响其性能的最主要的干扰,而其消除技术主要包括信道估计和多用户检测两个方面。本文研究了无人机测控系统大扩频多用户干扰消除技术,提出了适应此环境下的信道估计和多用户检测算法,研究内容和创新成果如下:针对信道估计技术,由于不同用户的导频具有一定的相关性,在大规模无人机测控系统中,目标终端信号的接收往往会受到大量其他终端的信号干扰,导致信道估计结果不准确。针对这一问题,本文提出了一种基于干扰预消除策略的Pre-IC信道估计算法,利用伪随机序列（Pseudo-Noise Code,PN）序列的自相关性与平衡性,避免了用户间干扰,确保即使在大规模集群下仍可以具有优良的信道估计结果。利用Matlab对信道估计算法进行仿真,表明Pre-IC信道估计算法的精度不会随着集群规模的增加而变差,有效避免了多用户干扰对信道估计结果的影响,且避免了矩阵的求逆运算,确保了算法的实时性。针对多用户检测技术,由于大容量集群规模往往会导致多用户检测算法的时间复杂度过高,难以满足地面接收基站实时性的要求。针对这一问题,本文提出了一种小波神经网络多用户检测算法,即Morlet-Hopfield多用户检测算法,该算法基于最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）准则,实现对目标无人机终端信号的干扰消除,并有效降低了算法的迭代次数。由于Hopfield神经网络在大规模优化问题中存在易陷于局部最优解、网络迭代次数多等缺点,本文将Morlet基小波模型作为Hopfield神经网络的激活函数,在一定程度上提升了 Hopfield网络的神经元对全局最优解进行混沌搜索的能力,降低了约50%的迭代次数,同时保证了多用户检测算法的精度。
李志舜[2]（2020）在《异步CDMA系统多址干扰抑制算法的研究及实现》文中进行了进一步梳理直接序列扩频通信和CDMA系统是现代通信系统中重要的通信技术之一。所有用户可以同时同频占用同一信道,使用不同的扩频码来区分不同用户。CDMA系统广泛应用于民用和军用通信系统中。但是随着用户的增加,多址干扰就越严重,多址干扰限制了用户的上限和CDMA系统性能。消除多址干扰的影响能够改善CDMA通信系统的整体性能。在一般的分析中往往认为CDMA系统是同步系统,但是在实际应用中,还是有部分系统是异步系统,并且可能没有功率控制,有远近效应的影响。因此异步CDMA多址干扰抑制的研究和实现非常有必要。本文对异步CDMA多址干扰抑制进行研究并实现了串行干扰对消系统。首先,本文研究了异步CDMA系统和多址干扰消除基本原理。从CMDA异步通信系统的介绍到多址干扰的产生和理论分析,并且分析了目前主流的多址干扰消除方法,最终选择了串行干扰对消作为本文异步CDMA系统消除多址干扰消的最终实现方案。其次,本文CDMA干扰消除方案设计了一个可具体实现的系统。该系统包括直扩系统发射机、直扩系统接收机、串行干扰对消。其中串行干扰对消的设计是本文设计的重点,并对串行干扰对消进行了相关仿真,验证了串行干扰对消在本系统是切实可行的。最后,本文介绍如何在FPGA上实现异步CDMA干扰消除系统。先介绍了实现所用的硬件平台FPGA和射频捷变收发器AD9361,再介绍了异步CDMA调制器的FPGA实现、异步CDMA解调器的FPGA实现,最终介绍了串行干扰对消的FPGA实现。
马璇[3]（2019）在《TDRSS单址链路多址干扰抑制技术研究》文中研究指明跟踪与数据中继卫星系统（Tracking and Data Relay Satellite System,TDRSS）,利用数量较少的中继卫星实现接近百分之百的低轨道卫星覆盖率,而且大幅提升数据传输效率与可靠性,同时可以满足地面站与航天器间的实时高速传输,弥补了传统陆基、海基测控系统轨道覆盖率低、建设成本高的不足。随着航天技术的飞速发展,空间中的航天器不断增多。航天器与地面站的大量数据信息交互都需要经过中继卫星来完成,导致航天器信号间的相互干扰,特别是多址干扰。TDRSS单址链路对多目标的测控,主要用于航天器交会对接、卫星多星星座等多目标用户的数据传输。目前,S频段的单址链路最多可以服务12个目标用户。如何更好地消除多址干扰带来的影响,提升系统容量,实现数据信息的可靠、精确传输,是本文的根本出发点和着力点。本文以TDRSS单址链路中的DS-CDMA（Direct Sequnce-Code Division Multiple Access,直接序列码分多址）通信体制为研究对象,重点研究TDRSS中的多址干扰抑制技术,完成的主要工作如下:（1）研究了TDRSS的网络模型和单址链路原理,并研究了DS-CDMA体制的基本理论,重点对信号模型、系统发射机与接收机的结构模型、主要性能指标等进行了阐述,并讨论了系统多址干扰的产生原理和影响。（2）研究了常见的多址干扰抑制技术,并进行了理论分析与仿真。研究了扩频序列的选择、功率控制技术、多用户检测技术等多址干扰抑制技术,重点研究了线性多用户检测技术中的解相关检测、最小均方误差检测、非线性多用户检测技术中的串行干扰抵消多用户检测、并行干扰抵消多用户检测等。通过仿真分析,验证了这些算法抑制多址干扰的性能与效果。（3）结合现有的多址干扰抑制技术,设计了一种可行的TDRSS单址链路多址干扰抑制方法,具体方法是,在信号接收端,增加并行干扰抵消多用户检测器反馈回路,实时抵消各个用户目标间的多址干扰。理论分析和仿真结果验证了所提方法的有效性与可行性。
李群[4]（2019）在《脉冲成形DSSS及DS-CDMA信号参数盲估计研究》文中研究指明直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）通信具有保密性强、抗多径衰落、抗干扰、低拦截率以及较强的码分多址能力等优点,在军事通信和民事通信中被广泛地应用。直接序列码分多址（Direct Sequence Code Division Multiple Access,DS-CDMA）通信采用了多路伪随机码调制对应信息码使其频谱得到展宽,广泛地应用于GPS全球卫星定位系统、第三代无线移动通信系统、通信测控以及诸多军用通信等领域中,因此它备受关注。对于民事通信管控、军事通信侦察以及信息安全等领域,接收方需要事先估计出扩频序列才能对所截获信号实现盲解扩,以获得传输的数据信息。因此,对DSSS信号和DS-CDMA信号参数的盲估计研究有着重要的现实意义。本文首先给出了脉冲成形DSSS与DS-CDMA的信号模型,接着对两个信号的特征参数盲估计算法进行了理论上的深入研究与分析。其主要研究内容如下:1.针对DSSS信号参数和码序列盲估计的传输波形仅局限于矩形脉冲成形的问题,研究了脉冲成形DSSS信号伪码周期和伪码序列的盲估计。在实际的通信系统中,DSSS信号的传输波形并非矩形脉冲所携带,因此现有的盲估计算法对其它脉冲成形的DSSS信号是否适用还未可知。本文将DSSS信号通过升余弦脉冲、平方根升余弦脉冲、高斯脉冲以及三角脉冲等成形器后,对其伪码周期和伪码序列的盲估计进行了分析。研究表明,二次谱和基于奇异值分解的方法能实现以上四种脉冲成形DSSS信号伪码周期和伪码序列的盲估计。2.针对低信噪比下长码直接序列码分多址（Long Code Direct Sequence Code Division Multi-Access,LC-DS-CDMA）信号伪码序列难以估计的问题,研究了一种基于嵌套迭代最小二乘投影（Nested Iterative Least Squares with Projection,NILSP）和库搜索算法相结合的异步LC-DS-CDMA信号伪码序列的盲估计方法。该方法首先利用含有缺失数据的短码直接序列码分多址（Short Code Direct Sequence Code Division Division Multiple,SC-DS-CDMA）信号去重构LC-DS-CDMA信号,并使用重叠时间窗对信号进行分段,从而构造缺失观测数据矩阵;然后使用最大似然理论对其进行数学建模,并用NILSP算法实现各用户伪码序列的粗估计;最后将估计出来的伪码序列在有限长的生成多项式库中进行匹配搜索,从而得到各用户的生成多项式。3.针对多通道同/异步LC-DS-CDMA信号伪码序列难以估计的问题,研究了一种基于平行因子的信号伪码序列盲估计方法。该方法首先利用多通道技术将接收信号建模成张量接收模型,并在此基础上将LC-DS-CDMA信号等效为含有缺失数据的SC-DS-CDMA信号;然后分别按照单倍伪码周期和两倍伪码周期的时间窗对含有缺失数据的同/异步SC-DS-CDMA信号进行数据分割,从而构造缺失观测数据矩阵,并将该观测数据矩阵等效为缺失平行因子模型;最后再利用正则交替最小二乘（Regular Alternating Least Squares,RALS）算法对该缺失平行因子进行低秩分解,进一步实现对同/异步LC-DS-CDMA信号各用户伪码序列的盲估计。
常芳丽[5]（2019）在《基于FastICA的DS-CDMA盲多用户检测》文中指出自第三代移动通信（3G）技术发展至今,码分多址（Code Division Multiple Access:CDMA）技术是移动通信技术的主要接入方式之一。CDMA系统中,始终存在着诸如“远-近效应”、多径干扰、码间干扰、多址干扰（Multiple Access Interference:MAI）等四类问题。解决这些问题最有效的方法就是多用户检测（Multiuser Detection:MUD）。而有效的MUD需要预先知道很多系统参数,这在下行信号的处理当中几乎不可能实现。随着国内外学者对盲源分离（Blind Source Separation:BSS）和独立成分分析（Independent Component Analysis:ICA）的深入研究,为短扩展码和直接扩频码分多址（Direct-Sequence Code Division Multiple Access:DS-CDMA）系统的下行信号处理提供了一些新方法。本文引进了一种三阶收敛的牛顿迭代法来改进快速不动点独立成分分析算法（Fast Fixed-Point ICA Algorithm:FastICA）的更新过程,提出了改进的FastICA算法,在此基础上,推导出改进的噪声FastICA算法。将改进的FastICA算法应用到DS-CDMA多用户检测中,提高了检测的准确率。具体的工作如下:首先,简要阐述了BSS和ICA的基本概念及其发展和应用,详细论述了ICA算法的实现原理和过程,以及ICA与BSS之间的关系。然后对近年来新提出的求解非线性方程的牛顿迭代方法进行简要的介绍和分析,在此基础上,综合考虑算法计算量、收敛稳定性和对异常值的敏感性,引入了一种改进的三阶收敛的牛顿迭代法。鉴于该牛顿迭代法优良的收敛性能,将其代入到传统FastICA算法的更新过程,给出了改进的FastICA算法,仿真试验结果验证了改进算法的收敛性能。其次,介绍了多用户检测的原理、3种常用的评价检测算法的性能测度,DSCDMA信号的产生原理及其同步信号生成的数学模型。根据DS-CDMA接收端接收信号的生成模型建立了ICA模型与DS-CDMA同步信号生成的数学模型之间的关系,给出了基于ICA的多用户检测方法。最后,将本文提出的改进的FastICA算法应用于DS-CDMA多用户检测中。仿真实验结果表明,本文改进的FastICA算法可以有效地实现多用户检测。相比于传统多用户检测,本文所提算法的检测效果更好,但是由于ICA中存在的不确定性,当用户数较小时检测过程中产生的误码率波动性较强。实际使用环境中用户数足够大,随着用户数的增加,误码率的波动性逐渐减弱,所以并不影响本文所提算法在多用户检测的实际应用。
张金程[6]（2019）在《DS-CDMA系统的多用户检测技术研究》文中研究说明码分多址接入技术具有频带利用率高、系统容量大、软切换、隐蔽安全性好等优点,广泛应用于现代移动通信、导航定位、雷达等领域。在直扩频码分多址（Direct Spread Code Division Multiple Access,DS-CDMA）系统中,由于扩频序列资源有限、信息的异步传输以及不同用户的随机接入等原因,用户的扩频序列不能时刻保持完全正交,系统中不可避免的存在多址干扰,导致系统性能下降。最优多用户检测技术具有良好的检测性能,但是随着用户数量的增加,计算量成指数增长,实际系统中难以实现。本文主要研究了基于线性判决函数的部分并行干扰消除算法和基于入侵杂草优化算法的多用户检测技术,针对算法存在的问题,提出了改进措施。主要工作如下:（1）对基于线性判决函数的部分并行干扰消除算法进行研究,提出改进的线性判决函数,并对参数设置进行分析。仿真表明,基于改进线性判决函数的多级部分并行干扰消除算法具有良好的检测性能。（2）为了将入侵杂草算法应用于多用户检测问题,本文通过映射函数将杂草扩散值转换成杂草某一维度的变异概率,形成二进制入侵杂草优化算法。通过此方法,构建了基于入侵杂草算法的多用户检测模型。针对基本入侵杂草算法的正态扩散标准差收敛速度慢的问题,设计了改进的标准差变化曲线,提出了基于改进入侵杂草算法的多用户检测。通过仿真,验证了所提算法在多用户检测问题中的有效性,基于改进入侵杂草算法的多用户检测性能接近最优多用户检测,且具有较好的收敛速度。（3）针对入侵杂草算法中杂草个体没有信息共享、收敛速度慢的问题,本文在改进的入侵杂草算法中引入了粒子群算法,提出基于粒子群-入侵杂草混合优化算法的多用户检测。通过仿真分析,基于该混合算法的多用户检测收敛性能优于基于基本粒子群算法的多用户检测和基于改进入侵杂草算法的多用户检测。（4）针对基于改进入侵杂草算法多用户检测收敛速度慢的问题,在改进的入侵杂草算法中嵌入并行干扰消除算法,提出嵌入并行干扰消除的入侵杂草算法多用户检测。通过仿真分析,基于该混合算法的多用户检测性能接近最优多用户检测,收敛速度比基于改进入侵杂草算法的多用户检测更快。
王国健[7]（2018）在《MC-DS-CDMA系统中多用户检测技术研究》文中提出如今,通信方式正朝着第五代超宽带通信系统方向飞速发展。MC-DS-CDMA作为一种高频谱利用率的通信技术,具有良好的抗干扰、抗衰落和低检测概率的性能,有着很高的研究价值,成为未来移动通信中核心的技术之一。但是随着用户数的增加,由于扩频码的不完全正交,并且各子载波受信道的影响不同,破坏了系统中各用户信号的自相关特性和互相关特性,产生了严重的多址干扰。为了解决这个问题,本文对多用户检测技术进行研究。主要工作如下:首先研究了CDMA与OFDM系统,并给出了它们收发端的结构框图,进而研究了以CDMA系统为基础,结合OFDM系统而构成的MC-DS-CDMA系统以及它收发端的模型,随后阐述了传统的检测方法将其他用户的干扰信号当作噪声,在解调与解扩后直接进行判决,检测效果很差。接着研究了几种现有的多用户检测器,并对基于BP神经网络的多用户检测器展开了着重的研究,该检测器利用BP神经网络强大的分类识别能力对多用户信号进行检测,与现有的多用户检测器相比,检测后用户信号的误码率更低。进而提出了一种基于模拟退火神经网络的的多用户检测器,与基于BP神经网络的多用户检测器相比,其不同之处在于,该检测器使用模拟退火算法对BP神经网络的训练过程进行改进,在对权值和阈值更新前先进行判断,如果当前迭代过程中得到的预测结果优于前一次迭代过程中得到的预测结果,那么对权值和阈值进行更新,否则,根据一定的概率决定当前迭代过程中是否对权值和阈值进行更新,然后通过仿真证明了在MC-DS-CDMA中该检测器不仅具有较好的误码率性能,而且与基于BP神经网络的多用户检测器相比复杂度更低。最后为了进一步降低用户信号中的多址干扰,对干扰消除算法进行了研究与分析,并结合并行干扰消除算法,提出了一种基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器,该检测器首先使用基于模拟退火神经网络的多用户检测器完成各用户信号的初步检测,随后对各用户信号中的多址干扰进行估计,并从各用户的信号中减去估计出的多址干扰,再通过判决完成用户信号的检测,最后通过仿真实验证明了在MC-DS-CDMA系统中,基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器与基于BP神经网络的多用户检测器相比,提高了1dB左右的误码率性能,并且具有良好的抗远近效应的能力。
杨俊宾[8]（2016）在《框架结构及其在通信中的应用研究》文中研究说明CDMA系统中,用户信息在送入信道传输之前都会进行扩频编码,且每个用户的扩频码序列都是唯一的,所有扩频后的用户信号会在一条公共信道中进行传输。并在接收端使用相同的扩频码本对接收到的信号进行解阔,恢复出用户的发送信息。由于扩频码本之间存在冗余,这会给系统中的用户引入互相干扰。用户间干扰会对CDMA系统的性能产生较大的影响,选择合适的扩频码本可以有效地降低用户间干扰,而接收端采用适当的多用户检测技术同样可以降低用户间干扰对系统造成的影响。因此,扩频码本的设计和多用户检测技术一直是通信系统中的两个重要组成部分。框架理论中,格拉斯曼框架（Grassmannian Frame,GF）是相同维度和大小的框架中互相关达到最低的框架。而最优格拉斯曼框架又被称为等角紧框架（Equiangular Tight Frame,ETF）,框架元素之间具有相同的互相关。基于最优格拉斯曼框架组建的CDMA扩频码本,可以有效地降低用户间干扰,并且当激活用户数发生变化时,用户间干扰只跟激活用户数有关。但是最优格拉斯曼框架仅在维度m和列向量个数N取特定值时存在,且构造起来十分困难。论文研究了框架理论,分析了格拉斯曼框架的结构特点,提出了一种基于斯坦纳系统构造等角紧框架的新方法。相比已有的一些构造方法,新方法可以构造出维度更高的等角紧框架,由此产生的CDMA扩频码本可以满足更多用户的使用。随后,在CDMA系统的接收端,改进了一种基于二值判决的优化方法,该方法可以有效降低系统的运算复杂度,且系统有较好的误码率水平。论文主要分为四个部分:第一部分介绍了扩频通信系统的基本概念,给出了 CDMA系统的信道模型,然后对CDMA系统中的多用户检测技术进行了详细地介绍并作了性能仿真;第二部分主要介绍了空间与集合的基本概念,并对框架进行了定义,分析了几种具有特殊结构的框架;第三部分介绍了格拉斯曼框架的定义,以及它的结构特点,分析了格拉斯曼框架存在的条件。随后,着重介绍了几种已有的格拉斯曼框架构造方法,并提出了一种基于斯坦纳系统构造等角紧框架的新方法;第四部分介绍了 CDMA系统中几种常见的扩频码序列,并引入了韦尔奇界（Welch Bound Equality,WBE）的概念,随后阐述了 WBE序列和最优格拉斯曼序列及其特点,并在接收端改进了一种基于二值判决的优化方法。
骆忠强[9]（2016）在《无线通信盲源分离关键技术研究》文中提出近年来,盲源分离以其突出的技术优势在众多领域中得到了广泛的应用,成为了信号处理领域的研究热点。盲源分离技术放宽了无线通信系统中对先验信息的限制条件,它可以仅从接收的混合信号中依据源信号特性分离出不可观测的未知源信号,它是实现无线通信高频谱效率、强抗干扰性和自适应信号处理的重要理论方法。为了优化和增强无线通信系统的接收性能,即提高系统的频谱效率、抗干扰能力和信号检测性能,本文结合未来无线通信的发展需求,主要研究无线通信盲源分离关键技术,以实现无线通信系统盲自适应接收信号处理的目标。课题研究工作主要分为盲源分离算法研究和盲源分离在无线通信系统中的关键技术方法研究,具体研究内容包含如下:针对盲分离算法对噪声比较敏感问题,结合通信系统中的误码率性能指标,提出了一种基于最小误码率准则的盲源分离算法。本算法在最大似然原则中融入最小误码率准则建立盲分离代价函数,构建一种最小误码率约束的代价函数。采用基于自然梯度下降搜索方法,最小化代价函数实现盲源分离。仿真实验分析表明:提出的最小误码率约束代价函数得到的盲源分离算法,比原有的最大似然原则代价函数得到的盲源分离算法,具有更好的收敛性能和分离精度。针对通信场景中欠定盲源分离的混合矩阵估计问题,利用广义协方差的统计性和结构性质,以及塔克分解的压缩特征,提出了一种新的欠定盲辨识算法。首先基于广义协方差矩阵建立核函数,接着将核函数堆叠成三阶张量模型,然后应用塔克分解求混合矩阵。该算法不仅具有优良的辨识性能,而且具有较低的实现复杂度。仿真实验证明了算法的有效性。研究了#系统的盲多用户检测和盲码估计问题。针对基于高阶统计盲分离方法造成的复杂度问题,提出了一种基于广义协方差矩阵的#盲自适应接收算法,用于盲用户分离和扩频码估计,利用广义协方差矩阵提取统计信息来优化分离性能。针对#系统建立盲源分离模型,再利用联合对角化的算法求解分离矩阵,该算法可以有效实现#系统在较低信噪比和较短采样数时的用户信号盲分离和扩频码估计。针对时间异步和信道衰落引起的特征序列波形不匹配问题,提出了一种基于二阶锥约束的#盲多用户检测算法。首先将#模型建立为带二阶锥约束的盲分离模型。然后该二阶锥约束的盲分离模型利用拟牛顿迭代达到负熵最大化,实现盲多用户检测。理论分析与仿真实验说明,提出的盲多用户检测算法与现存的盲多用户检测算法相比具有较优分离性能和较低复杂度的优势。研究了系统的干扰消除及源信号恢复问题。针对在未知频偏和衰落信道条件下的同步接收问题,提出了一种基于盲源分离的自适应干扰消除和源恢复算法。考虑子载波间的统计独立性,源信号恢复的机制可以实现盲均衡。接收的信号可以看作混合的信号。频偏和衰落信道的影响相当于盲源分离架构中的混合矩阵对源信号的影响。建立了含频偏基于独立成分分析的盲源分离模型,然后从最小互信息原则得到分离的代价函数,结合自然梯度优化得到源信号,实现载波频率同步。该盲分离方法提高了系统的频谱效率,可以避免繁琐的信道估计,也可以避免基于导频机制的频偏估计和由频偏估计误差带来的性能恶化,有效克服了传统方法中估计误差带来的性能损伤,提高了源信号恢复的鲁棒性。理论分析和仿真实验表明,提出的基于的盲处理算法与常规的基于导频机制的方法相比具有更优越的性能。针对基于张量分解的盲分离模型,结合模型中可以利用的先验信息,提出了一种范德蒙矩阵约束的张量分解盲自适应接收算法,用于在未知频偏和衰落信道条件下的盲载波同步接收。此约束模型可以采用线性代数的方法计算各因子矩阵,实现系统干扰消除和源信号恢复。研究表明,利用范德蒙矩阵约束的张量分解方法不仅可以增强系统中干扰消除和源信号恢复的性能,而且与现有的无约束张量分解方法相比具有较低复杂度的优势。仿真分析验证了所提算法的有效性。
马培媛[10]（2015）在《多用户M元扩频通信技术研究》文中进行了进一步梳理M元扩频通信系统具有占用带宽小、抗干扰能力强及隐蔽性能强等突出优点,在超宽带、水声及卫星等通信系统中得到了广泛应用。本文针对采用M元扩频的多用户通信系统,研究了信道编码、跳频及多用户检测等技术,完成了多用户M元扩频通信系统的整体链路设计,提出了在系统接收端采用干扰抵消检测算法,消除用户间的多址干扰,提高多用户M元扩频通信系统的性能,并取得了实质性的进展。论文的主要内容如下:1.研究了直接序列扩频、M元扩频、跳频和LDPC编码等技术,仿真了采用LDPC编码并结合跳频及M元扩频的系统链路,其中LDPC译码采用硬判决算法。由仿真结果可知,与采用硬判决LDPC译码的直扩系统相比,该链路具有更高的增益,因而误码性能更好。2.研究了DS-CDMA系统多用户检测技术。对于多径衰落信道,接收端采用RAKE接收,获得分集增益,从而达到抗多径衰落的目的。为了克服多用户间的多址干扰,分析比较了解相关、最小均方误差、干扰抵消等多用户检测算法的原理,仿真结果表明,采用干扰抵消算法系统的误码性能优于解相关和最小均方误差多用户检测算法。3.完成了多用户M元扩频通信系统的链路设计和性能分析。设计了多用户16元、64元以及128元扩频通信系统,提出将干扰抵消多用户检测算法引入该系统,以消除多址干扰。仿真结果表明,在误码率为10-3时,4用户的64元扩频比4用户的DS扩频性能有0.8dB信噪比改进;在误码率为10-3时,12用户的128元通信系统在加性高斯白噪声信道下比DS-CDMA系统性能有2.7dB信噪比改进,在多径衰落信道下比DS-CDMA系统性能有1.7dB信噪比改进。最后,论文还实现了M元扩频的FPGA解扩模块。
二、DS-CDMA通信系统中多用户检测技术的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、DS-CDMA通信系统中多用户检测技术的研究（论文提纲范文）
（1）无人机测控系统大扩频多用户干扰消除技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 当前研究现状 |
| 1.2.1 多用户检测 |
| 1.2.2 信道估计 |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 无人机测控系统大扩频多用户CDMA方案概论 |
| 2.1 无人机测控系统概述 |
| 2.2 信道估计算法概述 |
| 2.2.1 WCDMA信道估计算法概述 |
| 2.2.2 TD-SCDMA信道估计算法概述 |
| 2.2.3 低复杂度、抗干扰信道估计算法相关研究 |
| 2.3 多用户检测算法概述 |
| 2.3.1 最佳多用户检测算法 |
| 2.3.2 线性多用户检测算法 |
| 2.3.3 干扰消除多用户检测算法 |
| 2.4 移动通信信道概述 |
| 2.4.1 电磁波传输特性 |
| 2.4.2 移动信道的传输特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 Pre-IC信道估计算法 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 信道模型 |
| 3.1.2 链路模型 |
| 3.2 Pre-IC无人机测控系统信道估计算法 |
| 3.2.1 下行链路帧结构设计 |
| 3.2.2 训练序列分析 |
| 3.2.3 Pre-IC信道估计算法设计 |
| 3.2.4 基于径消除策略的改进算法 |
| 3.3 Pre-IC信道估计算法性能仿真分析 |
| 3.3.1 算法复杂度分析 |
| 3.3.2 算法性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 Morlet-Hopfield神经网络多用户检测算法 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.1.1 离散同步多用户检测系统模型 |
| 4.1.2 离散异步多用户检测系统模型 |
| 4.2 Hopfield神经网络模型 |
| 4.2.1 Hopfield神经网络组成结构 |
| 4.2.2 Hopfield神经网络可行性证明 |
| 4.2.3 Hopfield神经网络的改进算法研究 |
| 4.3 小波神经网络多用户检测算法设计 |
| 4.4 小波神经网络多用户检测算法性能仿真分析 |
| 4.4.1 Morlet-Hopfield多用户检测算法迭代稳定性分析 |
| 4.4.2 Morlet-Hopfield多用户检测算法误码率分析 |
| 4.4.3 神经网络多用户检测算法复杂度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 论文进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 附录一 缩略语列表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）异步CDMA系统多址干扰抑制算法的研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源、背景及意义 |
| 1.2 异步CDMA多址干扰消除技术的发展概况 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 异步CDMA系统多址干扰消除基本原理 |
| 2.1 CDMA系统理论基础 |
| 2.1.1 扩频通信技术 |
| 2.1.2 DS-CDMA系统 |
| 2.2 CDMA系统多址干扰理论分析 |
| 2.2.1 多址干扰的产生 |
| 2.2.2 多址干扰的影响 |
| 2.3 多址干扰消除技术 |
| 2.3.1 传统检测系统 |
| 2.3.2 多用户检测系统 |
| 2.3.2.1 最优多用户检测技术 |
| 2.3.2.2 解相关检测技术 |
| 2.3.2.3 最小均方误差检测算法 |
| 2.3.2.4 串行干扰抵消技术 |
| 2.3.2.5 并行干扰抵消技术 |
| 2.3.3 异步系统多址干扰消除 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 异步CDMA干扰消除系统设计 |
| 3.1 系统总体框架 |
| 3.2 直扩系统发射机的设计 |
| 3.3 直扩系统接收机的设计 |
| 3.3.1 整体结构的设计 |
| 3.3.2 载波同步环路的设计 |
| 3.3.3 扩频码同步捕获环路的设计 |
| 3.4 串行干扰对消的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 异步CDMA干扰消除系统FPGA实现 |
| 4.1 异步CDMA干扰消除硬件平台简介 |
| 4.2 射频捷变收发器AD9361配置与功能实现 |
| 4.2.1 AD9361概述 |
| 4.2.2 AD9361配置与功能实现 |
| 4.3 异步CDMA调制器的FPGA实现 |
| 4.4 异步CDMA解调器的FPGA实现 |
| 4.4.1 解调器的总体结构 |
| 4.4.2 载波同步模块 |
| 4.4.3 扩频码同步模块 |
| 4.5 串行干扰对消的FPGA实现 |
| 4.5.1 重构模块 |
| 4.5.2 干扰信号幅度估计模块 |
| 4.5.3 干扰信号最终合成模块 |
| 4.5.4 干扰信号消除模块 |
| 4.5.5 串行干扰消除结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）TDRSS单址链路多址干扰抑制技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与发展现状 |
| 1.2.1 TDRSS的研究历史与发展现状 |
| 1.2.2 多址干扰抑制技术的研究历史与发展现状 |
| 1.3 主要内容与结构安排 |
| 2 TDRSS单址多用户通信链路模型研究 |
| 2.1 TDRSS通信链路计算 |
| 2.2 前向链路分析 |
| 2.3 返向链路分析 |
| 2.4 多普勒效应的产生 |
| 2.5 返向链路中的多址干扰 |
| 2.6 多址干扰对通信系统的影响 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 多址干扰抑制技术研究 |
| 3.1 扩频序列对多址干扰的影响 |
| 3.1.1 m序列 |
| 3.1.2 Gold序列 |
| 3.1.3 扩频序列性能分析 |
| 3.2 功率控制技术 |
| 3.2.1 功率控制技术原理 |
| 3.2.2 功率控制准则 |
| 3.2.3 功率控制技术的分类 |
| 3.2.4 仿真与分析 |
| 3.3 多用户检测技术 |
| 3.3.1 多用户检测技术原理 |
| 3.3.2 线性多用户检测器 |
| 3.3.3 非线性多用户检测器 |
| 3.3.4 多用户检测器的选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 TDRSS单址链路接收处理方案研究 |
| 4.1 TDRSS单址链路接收处理方案设计 |
| 4.2 数字下变频模块 |
| 4.3 信号捕获模块 |
| 4.3.1 串行搜索捕获 |
| 4.3.2 基于FFT的并行码相位搜索 |
| 4.4 信号跟踪模块 |
| 4.4.1 载波跟踪环 |
| 4.4.2 码跟踪环 |
| 4.5 系统仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（4）脉冲成形DSSS及DS-CDMA信号参数盲估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 DSSS信号参数估计背景及研究意义 |
| 1.2 DSSS信号检测与估计方法的研究现状 |
| 1.2.1 DSSS信号检测与伪码周期盲估计 |
| 1.2.2 DSSS信号扩频码序列盲估计 |
| 1.2.3 单通道LC-DS-CDMA信号扩频码序列盲估计 |
| 1.2.4 多通道LC-DS-CDMA信号扩频码序列盲估计 |
| 1.3 论文的组织结构及章节安排 |
| 1.3.1 总体思路及组织结构 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 DSSS通信系统原理与信号模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DSSS通信系统原理 |
| 2.3 DSSS信号模型 |
| 2.3.1 脉冲成形DSSS信号模型 |
| 2.3.2 单通道LC-DS-CDMA信号模型 |
| 2.3.3 多通道LC-DS-CDMA信号模型 |
| 2.4 估计性能指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 脉冲成形DSSS信号参数盲估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 脉冲成形DSSS信号伪码周期盲估计 |
| 3.2.1 成形脉冲信号功率谱和二次功率谱分析 |
| 3.2.2 脉冲成形DSSS信号功率谱和二次功率谱分析 |
| 3.2.3 仿真实验及结果分析 |
| 3.3 脉冲成形DSSS信号伪码序列的矩阵分解 |
| 3.3.1 脉冲成形DSSS信号奇异值分解 |
| 3.3.2 仿真实验及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 单通道异步LC-DS-CDMA信号伪码序列盲估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于NILSP和库搜索的LC-DS-CDMA信号伪码序列盲估计 |
| 4.2.1 基于NILSP算法的伪码序列盲估计 |
| 4.2.2 基于库搜索算法的伪码序列生成多项式估计 |
| 4.2.3 仿真实验及结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于张量分解的多通道同/异步LC-DS-CDMA信号盲解扩 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 平行因子模型及其可辨识条件 |
| 5.3 基于平行因子的LC-DS-CDMA信号扩频码盲估计 |
| 5.4 仿真实验与结果分析 |
| 5.5 本章小节 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（5）基于FastICA的DS-CDMA盲多用户检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 盲源分离与独立成分分析 |
| 2.1 盲源分离概述 |
| 2.2 独立成分分析简介 |
| 2.2.1 ICA数学模型 |
| 2.2.2 ICA的约束条件 |
| 2.2.3 ICA中的不确定因素 |
| 2.2.4 ICA预处理过程 |
| 2.2.5 目标函数的选取 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 改进的Fast ICA算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进Fast ICA算法 |
| 3.2.1 传统的无噪Fast ICA算法 |
| 3.2.2 引入改进的牛顿迭代格式 |
| 3.2.3 改进的无噪Fast ICA算法 |
| 3.2.4 改进的噪声Fast ICA算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于改进的Fast ICA算法的DS-CDMA多用户检测 |
| 4.1 DS-CDMA通信与多用户检测 |
| 4.1.1 盲多用户检测的基本原理 |
| 4.1.2 多用户检测的性能测度 |
| 4.2 DS-CDMA模型与ICA进行多用户检测的适用性 |
| 4.2.1 DS-CDMA信号模型 |
| 4.2.2 ICA进行DS-CDMA多用户检测的适用性 |
| 4.3 改进的Fast ICA算法运用于DS-CDMA多用户检测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文内容总结 |
| 5.2 本文工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）DS-CDMA系统的多用户检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 多用户检测技术的发展历程 |
| 1.2.2 多用户检测技术的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 第2章 DS-CDMA通信系统的多用户检测技术 |
| 2.1 DS-CDMA通信系统及模型 |
| 2.1.1 DS-CDMA通信系统 |
| 2.1.2 DS-CDMA通信系统模型 |
| 2.1.3 DS-CDMA通信系统的传统检测 |
| 2.2 多用户检测技术的性能测度 |
| 2.2.1 误码率 |
| 2.2.2 渐进多用户有效性 |
| 2.2.3 抗远近效应能力 |
| 2.3 多用户检测技术 |
| 2.3.1 多用户检测技术及分类 |
| 2.3.2 最优多用户检测 |
| 2.3.3 线性多用户检测 |
| 2.3.4 干扰消除多用户检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于线性判决函数的PPIC算法研究 |
| 3.1 PPIC多用户检测 |
| 3.2 PPIC的研究概况 |
| 3.3 改进的线性判决函数 |
| 3.3.1 线性判决函数 |
| 3.3.2 选通函数 |
| 3.3.3 改进的线性判决函数 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于入侵杂草优化算法的多用户检测研究 |
| 4.1 入侵杂草优化算法 |
| 4.1.1 入侵杂草优化算法的基本原理 |
| 4.1.2 入侵杂草优化算法的主要优缺点 |
| 4.1.3 入侵杂草优化算法的研究现状 |
| 4.2 基于入侵杂草优化算法的多用户检测 |
| 4.3 改进的正态分布标准差变化曲线 |
| 4.4 计算复杂度分析 |
| 4.5 仿真实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于混合入侵杂草算法的多用户检测研究 |
| 5.1 基于粒子群-入侵杂草混合优化算法的多用户检测 |
| 5.1.1 离散粒子群优化算法 |
| 5.1.2 基于粒子群-入侵杂草混合优化算法的多用户检测 |
| 5.1.3 计算复杂度分析 |
| 5.1.4 仿真实验与分析 |
| 5.2 基于嵌入并行干扰消除的入侵杂草算法的多用户检测 |
| 5.2.1 基于嵌入并行干扰消除的入侵杂草算法的多用户检测 |
| 5.2.2 计算复杂度分析 |
| 5.2.3 仿真实验与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）MC-DS-CDMA系统中多用户检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第二章 MC-DS-CDMA通信系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 码分多址技术 |
| 2.2.1 扩频通信 |
| 2.2.2 直接序列扩频发射机 |
| 2.2.3 直接序列扩频接收机 |
| 2.3 正交频分复用技术 |
| 2.4 MC-DS-CDMA系统 |
| 2.4.1 MC-DS-CDMA系统发射机 |
| 2.4.2 MC-DS-CDMA系统接收机 |
| 2.4.3 MC-DS-CDMA系统中信号的检测 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 基于神经网络的多用户检测技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 几种现有的多用户检测器 |
| 3.2.1 最优多用户检测器 |
| 3.2.2 解相关检测器 |
| 3.2.3 最小均方误差检测器 |
| 3.3 基于BP神经网络的多用户检测器 |
| 3.3.1 BP神经网络概述 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的多用户检测算法 |
| 3.3.3 附加动量法 |
| 3.3.4 变学习率学习方法 |
| 3.3.5 仿真实验与分析 |
| 3.4 基于模拟退火神经网络的多用户检测器 |
| 3.4.1 模拟退火算法 |
| 3.4.2 基于模拟退火神经网络的多用户检测器的结构 |
| 3.4.3 基于模拟退火神经网络的多用户检测算法 |
| 3.4.4 控制参数的设置 |
| 3.4.5 仿真实验结果与分析 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 干扰消除检测器 |
| 4.2.1 串行干扰消除器 |
| 4.2.2 并行干扰消除器 |
| 4.3 基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器 |
| 4.3.1 基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器的结构 |
| 4.3.2 基于模拟退火神经网络的并行干扰消除算法 |
| 4.4 仿真实验结果与分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）框架结构及其在通信中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与实际意义 |
| 1.2 框架理论的发展历程 |
| 1.3 多用户检测的发展历程 |
| 1.4 论文的内容安排 |
| 第2章 DS-CDMA扩频通信技术 |
| 2.1 扩频通信技术 |
| 2.2 DS-CDMA系统模型 |
| 2.3 CDMA系统中的多用户检测 |
| 2.3.1 传统检测方法 |
| 2.3.2 多用户检测的概念和分类 |
| 2.3.3 最优多用户检测 |
| 2.3.4 解相关和MMSE多用户检测 |
| 2.3.5 SIC和PIC多用户检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 框架理论 |
| 3.1 集合与空间 |
| 3.2 基 |
| 3.3 框架 |
| 3.3.1 框架的定义 |
| 3.3.2 框架与算子 |
| 3.3.3 框架的冗余性 |
| 3.4 几种特殊的框架 |
| 3.4.1 小波框架 |
| 3.4.2 正规框架 |
| 3.4.3 紧框架与等角框架 |
| 3.4.4 格拉斯曼框架 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 格拉斯曼框架的构造 |
| 4.1 格拉斯曼框架的定义 |
| 4.2 等角紧框架存在的条件 |
| 4.3 构造算法 |
| 4.3.1 Conference矩阵构造法 |
| 4.3.2 交替投影法 |
| 4.3.3 遗传算法 |
| 4.4 基于斯坦纳系统构造等角紧框的新方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 CDMA系统中的扩频码序列 |
| 5.1 CDMA中几种常见的扩频码序列 |
| 5.2 韦尔奇界 |
| 5.3 WBE序列及MWBE序列 |
| 5.4 基于二值判决的改进方法 |
| 5.5 基于二值优化判决的MMSE多用户检测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）无线通信盲源分离关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状与发展态势 |
| 1.3 论文的主要贡献及创新点 |
| 1.4 论文的主要工作及结构安排 |
| 第二章 盲源分离算法研究 |
| 2.1 盲源分离基础数学工具 |
| 2.1.1 盲源分离模型 |
| 2.1.2 自然梯度优化 |
| 2.1.3 联合对角化 |
| 2.1.4 张量分解 |
| 2.2 基于最小误码率准则的盲源分离算法 |
| 2.2.1 模型与问题描述 |
| 2.2.2 最小误码率准则约束盲源分离 |
| 2.2.2.1 构建最大似然原则的代价函数 |
| 2.2.2.2 最小误码率准则约束代价函数 |
| 2.2.2.3 自然梯度最优化代价函数 |
| 2.2.3 仿真实验分析与讨论 |
| 2.3 基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识算法 |
| 2.3.1 模型与问题描述 |
| 2.3.2 欠定盲辨识算法 |
| 2.3.2.1 广义协方差理论 |
| 2.3.2.2 Tucker分解估计混合矩阵 |
| 2.3.2.3 算法复杂度分析 |
| 2.3.3 仿真实验分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 DS-CDMA系统盲信号分离方法研究 |
| 3.1 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲自适应接收方法 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 系统模型分析 |
| 3.1.3 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲分离检测 |
| 3.1.3.1 基于广义协方差的盲分离方法 |
| 3.1.3.2 广义协方差矩阵的估计 |
| 3.1.3.3 盲用户分离检测和盲扩频码估计 |
| 3.1.3.4 性能分析 |
| 3.1.4 仿真实验分析 |
| 3.2 基于二阶锥约束的DS-CDMA盲多用户分离检测方法 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 系统模型分析 |
| 3.2.3 基于二阶锥约束的DS-CDMA盲多用户检测 |
| 3.2.3.1 基于ICA的盲检测原理 |
| 3.2.3.2 基于二阶锥约束的ICA盲检测器 |
| 3.2.3.3 计算复杂度分析 |
| 3.2.4 仿真实验分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 OFDM系统盲信号分离方法研究 |
| 4.1 基于ICA的OFDM盲干扰抑制与源信号恢复方法 |
| 4.1.1 引言 |
| 4.1.2 系统模型分析 |
| 4.1.3 OFDM盲自适应干扰抑制与源信号恢复 |
| 4.1.3.1 基于ICA的盲分离方法 |
| 4.1.3.2 性能分析与讨论 |
| 4.1.3.3 模糊不确定性解决方法 |
| 4.1.3.4 不同技术方案复杂度分析 |
| 4.1.4 仿真实验分析 |
| 4.2 基于VANDERMONDE矩阵约束张量分解的OFDM盲载波同步方法 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 OFDM传输模型与问题说明 |
| 4.2.3 基于VANDERMONDE结构约束张量分解的盲接收方法 |
| 4.2.3.1 基于PARAFAC的盲接收方法 |
| 4.2.3.2 Vandermonde结构约束的张量唯一性分解条件 |
| 4.2.3.3 基于Vandermonde结构约束的张量分解算法 |
| 4.2.3.4 载波频偏估计 |
| 4.2.3.5 计算复杂度分析 |
| 4.2.4 仿真实验分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（10）多用户M元扩频通信技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展动态和研究现状 |
| 1.3 主要内容和章节安排 |
| 第二章 扩频通信理论介绍 |
| 2.1 直扩和跳频 |
| 2.1.1 理论基础概述 |
| 2.1.2 直接序列扩频 |
| 2.1.3 跳频 |
| 2.2 扩频码和M元扩频 |
| 2.2.1 扩频码 |
| 2.2.2 M元扩频 |
| 2.3 LDPC编译码 |
| 2.3.1 校验矩阵H构造 |
| 2.3.2 LDPC编码 |
| 2.3.3 LDPC译码 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 DS-CDMA系统MUD技术 |
| 3.1 DS-CDMA系统信号模型 |
| 3.1.1 同步DS-CDMA系统信号模型 |
| 3.1.2 异步DS-CDMA系统信号模型 |
| 3.2 多用户检测 |
| 3.2.1 线性MUD算法 |
| 3.2.2 非线性MUD算法 |
| 3.3 RAKE接收机 |
| 3.4 性能仿真和分析 |
| 3.4.1 DS-CDMA系统在高斯信道下的性能仿真 |
| 3.4.2 DS-CDMA系统在多径信道下的性能仿真 |
| 3.4.3 MUD算法的性能仿真比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多用户M元扩频 |
| 4.1 系统模型及性能分析 |
| 4.1.1 系统模型 |
| 4.1.2 性能分析 |
| 4.2 多用户M元扩频并行干扰算法仿真 |
| 4.2.1 多用户16元扩频 |
| 4.2.2 多用户64元扩频 |
| 4.2.3 多用户128元扩频 |
| 4.3 解扩模块FPGA实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、DS-CDMA通信系统中多用户检测技术的研究（论文参考文献）
- [1]无人机测控系统大扩频多用户干扰消除技术研究[D]. 班洪山. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]异步CDMA系统多址干扰抑制算法的研究及实现[D]. 李志舜. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [3]TDRSS单址链路多址干扰抑制技术研究[D]. 马璇. 重庆大学, 2019(02)
- [4]脉冲成形DSSS及DS-CDMA信号参数盲估计研究[D]. 李群. 重庆邮电大学, 2019(01)
- [5]基于FastICA的DS-CDMA盲多用户检测[D]. 常芳丽. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [6]DS-CDMA系统的多用户检测技术研究[D]. 张金程. 哈尔滨工程大学, 2019(08)
- [7]MC-DS-CDMA系统中多用户检测技术研究[D]. 王国健. 西安电子科技大学, 2018(02)
- [8]框架结构及其在通信中的应用研究[D]. 杨俊宾. 杭州电子科技大学, 2016(01)
- [9]无线通信盲源分离关键技术研究[D]. 骆忠强. 电子科技大学, 2016(02)
- [10]多用户M元扩频通信技术研究[D]. 马培媛. 西安电子科技大学, 2015(03)