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文檔簡介
1、無線通信業(yè)務(wù)的快速增長要求開發(fā)更多的通信資源,天線陣列技術(shù)就是一種利用空間資源的有效手段,它擴(kuò)充了傳統(tǒng)通信中的頻域、時域和碼域資源,從而能夠有效地增強(qiáng)信號傳輸強(qiáng)度并增力Il系統(tǒng)容量。在CDMA的智能天線系統(tǒng)中,自適應(yīng)天線陣列通過對接收或發(fā)送信號的實(shí)時波束賦形,將天線增益對準(zhǔn)信號傳輸?shù)姆较?,從而能夠?jié)省發(fā)射功率、增加魯棒性。作為智能天線的擴(kuò)展,MIMO系統(tǒng)在接收發(fā)射兩端均使用多天線陣列,小儀像智能天線那樣增強(qiáng)了信號穩(wěn)定性,更重要的是在強(qiáng)散
2、射環(huán)境下并行傳輸多路信號,從而突破傳統(tǒng)通信系統(tǒng)的容量瓶頸,大幅度提高系統(tǒng)的信道容量。 然而,實(shí)際的無線通信信道受不同變化環(huán)境因素的影響,且終端通常處于移動狀態(tài),這些都要求實(shí)時性的在線無線信號處理方式。在智能天線技術(shù)中,雖然對不同的用戶具有不同的波束,但小可能完全抑止多用戶之間的干擾(MAI),且與環(huán)境噪聲相比具有更強(qiáng)的干擾性。因此,多用戶檢測技術(shù)作為一種智能化的接收手段被用在CDMA系統(tǒng)中,成為一種關(guān)鍵信號處理技術(shù)。目前,已經(jīng)提
3、出了多種多用戶檢測方法,如最優(yōu)檢測、解相關(guān)檢測器、MMSE匹配濾波等,但很多方法不是計(jì)算復(fù)雜度太高,不適合信號的實(shí)時處理,就是多用戶檢測的性能有限,不能充分利用通信資源。針對這一問題,研究者們提出了更有效的解決方法,如盲自適應(yīng)方法和本文介紹的基于SVM的智能檢測方法。 支持向量機(jī)(SVM)是基于V.Vapnik統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種智能機(jī)器學(xué)習(xí)方法。近年來,它也成為無線通信信號處理上的一種智能化先進(jìn)處理技術(shù)。然而,傳統(tǒng)的SVM的處理
4、需要求解有約束的二次規(guī)劃問題,這樣的處理速度很難滿足在線應(yīng)用,尤其存訓(xùn)練樣本數(shù)較大的情況下。因此,研究者們提出了各種算法來改進(jìn)SVM的訓(xùn)練速度,如SMO方法、LS。SvM方法等,但這些方法在實(shí)際的應(yīng)用中仍有一定的局限性。針對這一問題,我們提}}{了FOSvC算法。該算法通過K.K.T.條件判別新增加的訓(xùn)練序列,只選擇那些違反K.K.T.條件的樣本來構(gòu)造當(dāng)前訓(xùn)練樣本集。它不但加快了樣本的訓(xùn)練速度,還通過靈活的樣本遞增方式解決了實(shí)時信號處理
5、的樣本獲取問題。仿真結(jié)果表明,在相同的條件下,F(xiàn)OSVC算法在分類錯誤率與傳統(tǒng)SvM方法相當(dāng),且具有更少的支持向量數(shù)和更短的訓(xùn)練時間,因而足。種高效的在線實(shí)時分類算法。 多用戶檢測的目標(biāo)就是在給定接收信號的條件下判別出目標(biāo)用戶實(shí)際發(fā)送的信號,基于通信信號的二值性,檢測的目標(biāo)也就是判斷用戶發(fā)送信號是(+1)還是(-1),這可以看作為一個典型的二分類問題。我們在給定的多用戶檢測模型下,將我們提出的FOSVC算法用于一般的多川戶檢測問
6、題。在處理過程中,通過訓(xùn)練序列的連續(xù)批增加方式實(shí)時訓(xùn)練判別器,而不需要其它的復(fù)雜運(yùn)算(如矩陣求逆),從而簡化了處理過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該快速遞增算法有效地抑制了多用戶干擾和環(huán)境噪聲,檢測誤碼率明顯低于一般MMSE多用戶檢測器,因此是一種有效的多用戶檢測方法。 MIMO系統(tǒng)通過發(fā)射端和接收端均采用多天線陣元的方式,增強(qiáng)了接收信號的魯棒性和信道容量。然而,多天線的使用增大了系統(tǒng)的硬件成本和信號處理的復(fù)雜度,天線選擇技術(shù)通過從全部天線中
7、選取部分天線進(jìn)行信號處理的方式,以系統(tǒng)容量的微小損失大大節(jié)省了處理硬件的成本和數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度。天線選擇技術(shù)除了用于傳統(tǒng)的天線分集以外,更重要的是它通過在不同的子信道中并行傳輸獨(dú)立的數(shù)據(jù)流,從而突破了傳統(tǒng)無線系統(tǒng)的容量瓶頸,顯著提高系統(tǒng)的通信容量,即空間復(fù)用。在這兩種應(yīng)用下,天線選擇技術(shù)具有不同的準(zhǔn)則和選擇方法。結(jié)合信道的空問相關(guān)性,天線選擇通過信道的解相關(guān)在保持系統(tǒng)高容量的同時更加有效地利用了收發(fā)天線。 在天線選擇技術(shù)中,最優(yōu)
8、的選擇算法具有指數(shù)級的高復(fù)雜度,不適合信號處理的實(shí)時運(yùn)算。為了降低天線選擇算法的計(jì)算復(fù)雜度,而又保持MIMO系統(tǒng)的高容量,我們對信道矩陣進(jìn)行了特征值分解(SVD),然后在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)了天線選擇的容量損失因子,并基于該損失因子提出了基于特征空間的選擇算法。其中,基于特征空間的漸消天線選擇(EVBGE)算.法通過循環(huán)消去性能最“差”的單個天線,最終選定要求的天線數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法比最優(yōu)算法的執(zhí)行效率高,且中斷容量性能與最優(yōu)選擇算法相當(dāng)。
9、 為了進(jìn)一步降低處理的復(fù)雜度,在給定的條件下,我們提出了基于特征空間的簡化算法。該簡化算法只需要信道矩陣的一次SVD分解,然后根據(jù)分解后的非零特征值及其對應(yīng)的特征向量構(gòu)成的特征空間直接進(jìn)行選取,我們通過對比說明了該簡化算法等價于特征空問上的基于范數(shù)的天線選擇(NBS)算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與最優(yōu)算法和EVBGE算法相比,該簡化算法具有最快的計(jì)算速度,且在給定的條件下,中斷容最性能逼近于最優(yōu)選擇算法,從而為天線選擇技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用提供
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