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文檔簡介
1、自適應(yīng)信號處理技術(shù)一直是當(dāng)今信患時(shí)代的研究熱點(diǎn),特別是自適應(yīng)濾波技術(shù)在無線通信系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用,其應(yīng)用方向包括空間濾波、多用戶檢測、MIMO接收、信道均衡等。自適應(yīng)濾波的設(shè)計(jì)通?;趥鹘y(tǒng)的維納濾波,或者基于我們所熟知的最小均方誤差準(zhǔn)則(MMSE)。最小均方誤差可以通過低復(fù)雜度的最小均方算法(LMS)來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),并滿足現(xiàn)代高速通信系統(tǒng)的實(shí)時(shí)計(jì)算要求。但在實(shí)際的無線通信系統(tǒng)中,一般更關(guān)心的是誤比特率(BER)性能,而不是均方誤差的大小
2、。因此,基于最小化誤比特率準(zhǔn)則的算法具有重要研究價(jià)值。
論文以最小化誤比特率準(zhǔn)則為基礎(chǔ),研究了不同通信系統(tǒng)模型下的自適應(yīng)更新算法。論文的研究主要針對多用戶檢測問題,所涉及的系統(tǒng)模型包括DS-CDMA系統(tǒng)、多用戶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。這三種系統(tǒng)模型分別在第三代(3G)移動通信系統(tǒng)和正在研發(fā)的第五代(5G)移動通信系統(tǒng)中都有重要的作用。此外,論文研究了聯(lián)合功率分配自適應(yīng)算法和聯(lián)合降秩自適應(yīng)算法,并在高階調(diào)制方式下運(yùn)
3、用了廣義高斯Kernel密度估計(jì)。
論文的結(jié)構(gòu)如下:
首先,論文介紹了目前基于最小化誤比特率準(zhǔn)則算法的研究背景和研究現(xiàn)狀。針對論文中涉及的四個(gè)研究關(guān)鍵點(diǎn)分別詳細(xì)地介紹了最小化誤比特率準(zhǔn)則、梯度方法、降秩技術(shù)以及Kernel密度估計(jì)的原理。此外,論文介紹了在上述三個(gè)不同通信系統(tǒng)模型中基于最小化誤比特率準(zhǔn)則的研究背景和現(xiàn)狀。
其次,論文針對采用放大轉(zhuǎn)發(fā)(AF)機(jī)制的DS-CDMA協(xié)作中繼系統(tǒng)模型,提出了一種迭代
4、式聯(lián)合功率分配和干擾消除算法。該自適應(yīng)更新算法基于最小化誤比特率準(zhǔn)則,具備低復(fù)雜度和低功率的特性。另外,論文在采用隨機(jī)梯度方法的基礎(chǔ)上,導(dǎo)出基于最小化誤比特率(MBER)準(zhǔn)則的代價(jià)函數(shù),用于聯(lián)合更新權(quán)值向量和功率分配向量。
再次,論文針對采用AF機(jī)制含有多中繼節(jié)點(diǎn)的兩跳無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型,提出了基于最小化誤符號率準(zhǔn)則的兩種聯(lián)合干擾消除和功率分配算法。最小化誤符號率準(zhǔn)則是最小化誤比特率準(zhǔn)則的變種形式,從另一個(gè)角度來驗(yàn)證所提算法的
5、可靠性。論文所提出的第一種算法基于最小化誤符號率準(zhǔn)則,采用隨機(jī)梯度方法;論文所提出的第二種算法,同樣基于最小化誤符號率準(zhǔn)則,但是采用共軛梯度方法。這兩種算法都使中繼節(jié)點(diǎn)服從特定功率限制條件,再進(jìn)行聯(lián)合更新功率分配向量和權(quán)值向量。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型的融合中心(Fusion Center),論文設(shè)計(jì)功率碼本,使系統(tǒng)中的目的節(jié)點(diǎn)通過有限反饋信道將功率分配向量的量化信息傳送給中繼節(jié)點(diǎn)。此外,論文對所提算法進(jìn)行了復(fù)雜度和收斂性分析。
6、最后,論文針對多用戶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型,提出了基于最小化誤比特率準(zhǔn)則的四種新型聯(lián)合降秩自適應(yīng)算法。這些算法是采用廣義高斯Kernel密度估計(jì)的聯(lián)合迭代優(yōu)化算法。相比于高斯Kernel密度估計(jì),廣義高斯Kernel密度估計(jì)可以更好地檢測具有不同輕重程度的尾分布。論文計(jì)算了廣義高斯Kernel密度估計(jì)的最優(yōu)窗寬,驗(yàn)證了與高斯Kernel密度估計(jì)的相關(guān)性。論文所提出的優(yōu)化技術(shù)聯(lián)合調(diào)整了子空間投影矩陣的權(quán)重和降秩濾波器。論文根據(jù)隨機(jī)梯度和共
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