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信道估计的自适应多用户使用的卡尔曼 LMS算法 英文译文.docx

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文档介绍

文档介绍:编号:
毕业设计(论文)外文翻译
(译文)
学院: 应用科技学院
专业: 电子信息工程
学生姓名:
学号:
指导教师单位: 应用科技学院
姓名:
职称: 讲师
2011年 6 月 12 日
信道估计的自适应多用户使用的
卡尔曼/ LMS算法
摘要本文提出了一种利用自适应多用户信道估计有卡尔曼最小均方(RK - LMS)的算法。频率选择性衰落信道建模为一个抽头延迟线和顺利时变瑞利分布系数自来水过滤器。多用户信道估计最小均方误差的量表(MMSE)准则是用来预测滤波器系数。我们还提出其收敛特性和使用的跟踪性能的RK - LMS。不同于早先的卡尔曼滤波算法的方法(陈,陈IEEE期刊信号处理49(7):1523年至1532年,2001年),RK- LMS公司注册成立算法在码分多址无线系统中降低了多用户信道估计的计算复杂性。计算机仿真结果证明,
关键词:卡尔曼滤波LMS算法;估计;MMSE;多径衰落
1 介绍
多路访问码分(CDMA)系统是一种扩频技术,目前正广泛应用于蜂窝移动和其他高数据速率,无线通信系统的应用对带宽的有效利用。在过去的二十年间,移动通信商业的使用增加,原因是在大容量的用户数量方面的需求。然而,主要限制为在CDMA系统容量的因素是码间干扰(ISI)的原因是通过线性色散介质中的多径传播,多址干扰(MAI)由于非正交码的使用,并加性白高斯噪声(AWGN信道)。在从手机到基站反向链路,接收复合信号还包括三军情报局由于其他活跃用户在过去的符号。
多重接入接口(MAI)问题是可以用使用同步系统来解决的。然而它在接收条件下成为多因子正交码不可避免的因素,因为信号(代码分配给每个用户)为不同的用户在不同的时间序列偏移非正交在接收器。因此,ISI和MAI的不可预测性限制了随时间变化的环境的能力和系统的性能。
用于处理时变衰落信道传统策略是设计一个自适应均衡器使用卡尔曼滤波算法[文献1]。在文献[2],麦克劳克林(人物)已被聘请为卡尔曼算法的均衡器信道估计。在均衡性能取决于信道估计性能指标的准确性。陈(人物)以及其他人在文献3中提出了在多用户检测接收机参考设计技术,在该信道模型可以直接从衰落信道多普勒传播而得。鲁棒自适应设计,这种方法考虑卡尔曼算法的信道估计误差和模型的不确定性,提高性能。但是,它需要准确地在接收端的最大多普勒多径衰落信道传播知识。
在另一种方案[文献4],陈乙等人,提出了一个线性趋势跟踪算法和多用户检测算法,它使用自我调整计划,以跟踪时变衰落,以及非线性限制功能分为信道估计和多用户检测器嵌入减轻噪声影响。鲁棒性实现在计算复杂度增加的成本。
正是在看到上述技术[文献3,4],接收器的整体性能在该信道估计中起着重要的作用。
卡尔曼滤波算法被认为是在随时间变化的环境中最佳的信道估计[文献5,6],但其计算复杂性和系统模型知识需求往往可能妨碍其使用。为了避免网上的黎卡提方程,在普通卡尔曼法律适应化修改更新,提出了改进的跟踪性能维纳LMS算法[7,8]。这项技术的主要局限是它需要对的时间变参数(超模型)动力学模型的先验信息。此外,该算法的复杂度直接耦合到超模型选择。因此,这项技术已经发现应用上的限制。
在另一种方案[文献9],S. Gazor简化了卡尔曼算法获得两个步长LMS-类型(G- LMS)的自适应信道估计算法的问题,其中信道系数被认为是随时间变化的根据以一阶马尔可夫过程。该算法取代,因为它能够打击滞后噪声[10]传统的LMS算法。它不需要对时间变化的真正的系统的先验信息。然而,它需要相对较长的训练期,在此期间,算法的振动行为占有较高价值的的残余MMSE。
在这项工作中,自适应多用户信道估计的开发使用了两步的RK - LMS算法,它的信道变化战斗介绍了非平稳性。此外,在顺利实现时变信道跟踪过程中减少,其中传统的LMS基础的方法以及不履行滞后更好的性能。建议的多用户信道估计的卡尔曼滤波算法利用,以减少与文献上提出的计算方法比较复杂。[文献3,4]。
本文的结构如下。在第2节,我们首先描述了CDMA系统模型,并提供有关的频率选择性信道模型的多径衰落环境下的数学公式的细节。在顺利时变瑞利衰落信道系数被认为是自回归(AR)的过程。第3节,包括拟议的RK - LMS自适应算法的多用户信道估计和其适应特性分析结果(见[11])。仿真结果载于第4节。最后,结论和未来的方向将在第5节给出。

下面,我们考虑一个二进制扩频通信系统,归一化调制波形s1(t) , s2 (t) , ..., sk (t),令
skt=j=0N-1cjkψ(t-jTc) (1)
其中, Cjk 中,j是K的传播码元序列( ±1N ),Tc是芯片的周期,N是芯片周期传播码元序列的长度,

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