独立分量分析在CDMA多用户检测中的应用研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。基本的ICA除了已知源信号是统计独立外，无需其他先验知识。ICA所具有的这个特性决定了其应用于信号分离的自身优势，它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理、人工神经网络等领域中的一个研究热点。多用户检测是CDMA通信系统中抗干扰的关键技术。在实际的CDMA通信系统中

2、，各个用户信号之间具有一定的相关性，这是多址干扰(MAI)存在的根源。独立分量分析(ICA)用于多用户检测可以很好地利用CDMA系统中各用户信息问独立性这一特点，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FastlCA算法用于多用户检测，并基于此算法与传统的RAKE接收机相结合提出了两种多用户检测的改进方案，仿真结果表明两种方案较改进前在性能上有较大提升。本文首先简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要的ICA算法以及它们之间的内在联系。本文在第4章介绍了以扩频技术为基础的CDMA通信系统的基本

3、原理，简要阐述了多址干扰和远近效应对CDMA通信系统的影响，分析了利用经典的FastlCA算法作为多用户检测器线性变换部分的分离算法的可行性，并通过仿真实验证明了该方案的有效性。在本文第5章的分析中充分考虑到系统中噪声以及干扰的影响，并将ICA与传统的多用户检测方案RAKE结合，提出了Pre—switchingICA．RAKE和Post．switchingICA．RAKE两种改进方案。仿真表明，以上两种改进方案有效地提高了传统CDMA接收机的性能。关键词：盲源分离，独立分量分析，多用户检测，FastICA，CDMA武汉理工大学硕士学位论文AbstractIndependent

4、ComponentAnalysis(ICA)isallapproachtoblindsignalseparation，whichhasbeendevelopedduringthepasttwentyyears．Itisastatisticalmethod，whichaimstorecoverindependentoriginalsignalsfromobservedsignalsgivenbysensorswhicharelinearmixturesoftheindependentoriginalsignals，andattemptstomaketheseparatedsig

5、nalsasindependentaspossible．Itneednotprivorknowledgeexceptthatthelatentvariablesarestatisticallyindependent．TherehavemanymotivatingreasonstousethemeansofICAinsignalseparation．Itiswidelyusefulinsignalprocessingsuchasspeechrecognitionsystem，telecommunications，andmedicalsignalprocessing．Atpres

6、ent，ICAisanissueinblindsignalprocessing，artificialneuralnetworkere．Multi--userDetection(MUD)isapivotaltechnologyofcodedivisionmultipleaccess(CDMA)communicationsystemtosuppressthepresentinterference．IntheactualCDMAsystem，thereissomecorrelatednessbetweentheusers’symb01．Thisiswhythemultiple—ac

7、cessinterence(MAI)exists．Theuseofindependentcomponentanalysis(ICA)inCDMAcommunicationsystem’Smulti--userdetectionCanmakegooduseoftheindependenceoftheusers’informationandthenwecansuppressMAIbetterandalleviatetheproblemofnear-far．Inthispaper,weproposeasche