码分多址(CDMA)是第三代移动通信的系统(3G)的主要接入方式,但当用户数增多或信号功率增大时,多址干扰(MAI)现象非常严重,极大限制了CDMA系统性能。多用户检测技术利用用户特征码的内在结构信息,以改善接收系统的性能,消除多用户间相互干扰。继1979年K S Schncider第一次提出多用户检测这个想法,各种更具有实际意义的次多用户检测技术成为近年来的研究热点。但是以往的多用户检测方法都是基于噪声声道是高斯分布,但是在某些具有很大的瞬时尖峰脉冲的场合,这类信号的分布比高斯分布有更厚的拖尾性,而且具有无穷的方差。这时,原有的基于二阶的统计量分析方法不再适用,需要新的不受方差限制的参数模型方法。
本文介绍了独立分量分析方法在多用户检测中的地位,对现有的几种传统基于二阶统计量盲多用户检测算法进行仿真,分析各算法的优劣。之后将Alpha稳定分布噪声模型取代原来的高斯噪声模型,用分数低阶统计量进行处理研究。分别用两种不用的方法滤除信号中的非高斯噪声：分数低阶统计量下恒模(CMA)盲多用户检测算法和基于低阶预白化的信息最大化(Infomax)盲检测算法。由于在Alpha稳定分布中不存在二阶统计量,需要对原有的基于二阶统计量的方法进行改造。在分数低阶统计量下恒模(CMA)盲多用户检测算法中将原有的算法进行改进,而在基于低阶预白化的信息最大化(Infomax)盲检测算法中将信号进行低阶预白化处理,滤除非高斯噪声,然后实现多用户检测。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,两种方法性能要优于传统的基于二阶的盲多用户检测算法。
随着现代无线通信技术的高速发展,人们对各种无线通信业务的需求不断增长,可供使用通信频带已无法满足日益增长的无线业务需求。认知无线电技术的出现缓解了频谱资源稀缺的现状,同时也提高了频谱利用效率。本文以认知无线电中的频谱感知技术为主要研究内容,基于常用数字调制信号在高斯白噪声和α稳定分布噪声下分别进行了自适用频谱感知算法研究,并针对高斯白噪声下算法存在的性能问题和α稳定分布噪声的统计量阶次限制问题做出了改进。本文首先总结了经典频谱感知算法分类与原理,分析了三种非高斯噪声的数学模型,选取α稳定分布噪声来更准确地建模实际噪声的脉冲成分,并简要介绍了其统计学性质和分数低阶统计量处理方法。其次,在高斯白噪声背景下,对时域和频域实现的能量感知算法性能进行了理论推导与仿真对比分析,在循环平稳信号理论的基础上,仿真分析了基于信号循环频率实现性能更为可靠的循环特征感知算法。针对能量感知受噪声功率波动影响和现有部分特征值频谱感知算法感知效果不理想的问题,提出最大特征值与接收信号功率之比频谱感知算法(Maximum Eigenvalue with Energy,MEE),实现了算法不易受噪声功率变化影响的稳定性能。基于非线性分形盒维理论绘制了不同通信信号的盒维数,根据此特征进行感知算法设计与实现,并对上述算法优缺点和适用范围进行了总结。最后,在α稳定分布噪声背景下,通过理论与仿真分析验证了两类基于非线性函数处理的传统能量感知算法在该环境下的适用性。依据常用通信信号分数低阶循环自相关函数感知的基本原理,仿真分析了不同参量α和p条件下的检测概率与信噪比关系,分析了使用多个循环频率的感知性能。基于分数低阶采样协方差矩阵,改进了高斯白噪声下的最大最小特征值之差算法(Difference Between the Maximum-minimum Eigenvalue,DMM),使用分数低阶统计量理论重新推导了该检测器的均值方差和门限。此外,提出一种具有较低计算复杂度,使用分数低阶矩阵行列式的感知算法。另外,对分形盒维频谱感知算法在脉冲性噪声下的感知效果进行了分析,并对上述几种算法的计算复杂度和优缺点进行了对比分析。
多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达是雷达探测领域上的研究热点,它是将MIMO技术和雷达系统结合在一起形成的一种新兴雷达。双基地MIMO雷达目标角度估计算法中的噪声假设大都是基于高斯噪声背景下进行研究的,但在大量的信号处理实践中发现,这种基于二阶矩和高阶累计量的信号处理方法鲁棒性很差。研究表明,双基地MIMO雷达所处的噪声环境中,不单单只存在高斯噪声,而且大量地存在着非高斯冲击噪声。Nikas明确指出:Alpha稳定分布可以用于此类噪声的数据建模。冲击噪声对目标角度估计算法的危害极大,传统基于二阶矩和高阶累积量的信号处理方法性能严重下降甚至失效。针对这一问题,论文围绕着a噪声背景下的双基地MIMO雷达的目标角度估计问题,进行了如下研究:1.基于分数低阶矩和归一化相关的双基地MIMO雷达角度估计方法针对冲击噪声背景下双基地MIMO雷达的DOA-DOD联合估计问题,研究了分数低阶矩理论和归一化相关理论,并提出了两种算法:FLOM Unitary-ESPRIT算法和归一化相关Unitary-ESPRIT算法。通过计算机仿真,在冲击噪声背景下,本文提出的两种算法都能够正确地估计出波达方向角(Direction of Arrival,DOA)和波离方向角(Direction of Departure,DOD),并能够实现角度参数自动配对。2.基于降维Root-MUSIC的双基地MIMO雷达角度估计方法针对2D-MUSIC算法需要二维谱峰搜索,计算复杂度高的问题,研究了一种在冲击噪声背景下的降维Root-MUSIC角度估计方法。该算法不需要谱峰搜索,算法复杂度低,角度估计精度高,能够实现角度参数自动配对,并且可以扩展到其他的阵列。通过计算机仿真验证了该算法的有效性。3.基于单位圆变换的双基地MIMO雷达角度估计方法在特征指数α的值域在0＜α＜1范围时,基于分数低阶矩的信号处理方法性能退化严重,不能有效地抑制冲击噪声影响。针对这一问题,研究了单位圆变换的基础理论,并提出基于单位圆变换的最小范数MUSIC角度估计算法,该方法不仅保留了信号的相位信息,而且能有效地抑制冲击噪声。最后,通过计算机仿真验证了算法在强冲击噪声环境下可以有效地估计目标角度并有较好的角度估计性能。
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