导读:本文包含了多用户盲分离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:盲源分离,独立分量分析,码分多址,α稳定分布
多用户盲分离论文文献综述
夏伟娟[1]（2011）在《基于独立分量分析的盲分离及盲多用户检测技术研究》一文中研究指出盲源分离(Blind Source Separation, BSS)是近年来人工神经网络、统计信号处理、信息理论等领域共同研究与发展的重要课题,作为BSS重要手段的独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)也得到了大力发展。此外,多用户检测(Multi-User Detection , MUD)技术作为第叁代移动通信系统克服多址干扰(Multiple Access Interference, MAI)的重要技术越来越受到人们的重视。盲自适应多用户检测不需要训练序列也不需要其它干扰用户的扩频信息,因而成为今后多用户检测技术中的一个研究热点。基于上述研究背景,本课题研究了独立分量分析算法及其在盲多用户检测中的应用,提出了一种新的非线性ICA算法和一种基于ICA的带有动量项的盲多用户检测算法。另外,还研究了非高斯信道噪声下基于分数低阶统计量的盲多用户检测技术。全文共分为五章,课题的核心算法分别分布在第二、叁、四章内,下面对各章节的内容加以概述。第一章为绪论,此部分主要阐述了本课题的研究背景、研究现状以及本文的主要研究内容、结构安排、贡献及创新。第二章中提出了一种非线性ICA盲源分离算法。非线性ICA是对线性ICA的扩展,更加符合实际情况,但因其数学理论复杂且许多实际的非线性系统在仅假设源信号统计独立的条件下不能完全分离出源信号,所以非线性盲源分离的成熟研究结果较少,本课题在Mono非线性混合模型下提出了一种基于互信息最小的盲分离算法,通过对比提出算法和Almeida的互信息分离(Mutual Information Separation, MISEP)算法对Mono非线性混合信号的分离性能,证明了提出算法的有效性。第叁章提出了一种基于ICA的多用户检测算法和基于ICA的带有动量项的多用户检测算法。多址干扰是直扩码分多址(Direct Sequence-Code Division Multiple Access , DS-CDMA)系统中的一项重要干扰,严重影响系统的性能。ICA是一种基于高阶统计量(Higher Order Statistics,HOS)的方法,比传统的基于二阶统计量(Second Order Statistics,SOS)的信号处理方法能更好地利用信号的特性。ICA只要求源信号相互统计独立,DS-CDMA系统满足这一条件,将ICA与传统的信号检测技术相结合可以减少MAI,使得系统的性能更加稳健,计算效率更高。第四章中提出了一种基于分数低阶统计量的广义恒模算法(Fractional Lower Order Statistics based Generalized Constant Modulus Algorithm , FLOS-GCMA)以解决非高斯信道噪声下的盲MUD问题。以DS-CDMA系统为例,将基于分数低阶统计量的广义恒模盲多用户检测算法与传统恒模盲多用户检测算法、分数低阶统计量恒模盲多用户检测算法进行对比,实验仿真结果表明:FLOS-GCMA无论在高斯白噪声下还是在α稳定分布噪声下均可有效地抑制多址接入干扰和噪声的影响,并且具有更快的收敛速度,从而使该算法具有更广泛的适用性。第五章为全文总结,总结了本文的主要工作内容,指出了进一步需要研究的问题。(本文来源于《电子科技大学》期刊2011-04-11）
曹植奇[2]（2010）在《承载ATM/IP协议及系统多用户盲分离算法研究》一文中研究指出通信网络协议识别技术是网络对抗领域中的一项关键技术。协议是网络的骨架和神经,是维系网络正常通信的纽带。只有通过对网络协议进行识别与分析,确认目标网络所采用的协议类型,然后再对网络协议进行分析,才能获得拓扑结构,路由算法、IP地址分布等网络特征,进而探测协议存在的漏洞或获取高层信息。因此,通信网络协议识别技术是网络对抗的基础技术,是网络对抗的前提条件。本文主要研究承载ATM/IP协议通信系统的多用户盲分离技术,对承载ATM、IP通信系统(如:SDH/PDH)截获的高速信息流进行多用户分离和协议分析。对国际常用的准同步和同步群路复接标准进行归纳分析,设计算法模型,可以根据分析群路同步时隙等特征对群路数据的复接方式进行正确识别,同时按一些独立特征(如时隙特征等)对用户数据进行分离。并研究以二进制数据流特性分析为基础的复接方式识别和用户数据分离研究。另外,对数据流进行解析,提取协议特征,建立ATM、IP协议类型快速识别算法模型。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2010-01-01）
李荣华,赵敏,章晋龙,王进[3]（2008）在《基于盲分离思想的CDMA多用户检测算法》一文中研究指出多用户检测是近年发展起来的用以消除多址干扰的技术,已成为3G的关键技术之一。文章在分析CDMA系统的信号模型的基础上,提出了一种新的盲分离多用户检测方法,仿真结果表明其性能要优于其他算法,这使得多用户检测算法更接近于实际。(本文来源于《移动通信》期刊2008年Z1期）
赵青,胡波,凌燮亭[4]（1999）在《非理想信道多用户数字信号的盲分离》一文中研究指出在一个信道上传送多个用户信号，可以大大提高信道的容量．本文讨论了非理想信道多用户数字信号的盲分离问题．利用天线阵，接收信号可以看作是由Ｎ个独立信号源激励的线性传输混合系统的输出；由于信道存在码间干扰，混合矩阵的元素不是常数，而是一个线性子系统．针对这一情况，本文提出了一个新的盲分离器结构，首先将接收信号进行盲分离，然后利用基于ＡＲ模型的盲均衡器消除每一路输出信号的码间干扰，从而实现多用户信号的分离．文中给出了盲分离器的神经网络学习算法，讨论了其稳定性及收敛性．模拟结果显示分离效果是令人满意的．(本文来源于《电子学报》期刊1999年01期）
多用户盲分离论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通信网络协议识别技术是网络对抗领域中的一项关键技术。协议是网络的骨架和神经,是维系网络正常通信的纽带。只有通过对网络协议进行识别与分析,确认目标网络所采用的协议类型,然后再对网络协议进行分析,才能获得拓扑结构,路由算法、IP地址分布等网络特征,进而探测协议存在的漏洞或获取高层信息。因此,通信网络协议识别技术是网络对抗的基础技术,是网络对抗的前提条件。本文主要研究承载ATM/IP协议通信系统的多用户盲分离技术,对承载ATM、IP通信系统(如:SDH/PDH)截获的高速信息流进行多用户分离和协议分析。对国际常用的准同步和同步群路复接标准进行归纳分析,设计算法模型,可以根据分析群路同步时隙等特征对群路数据的复接方式进行正确识别,同时按一些独立特征(如时隙特征等)对用户数据进行分离。并研究以二进制数据流特性分析为基础的复接方式识别和用户数据分离研究。另外,对数据流进行解析,提取协议特征,建立ATM、IP协议类型快速识别算法模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多用户盲分离论文参考文献
[1].夏伟娟.基于独立分量分析的盲分离及盲多用户检测技术研究[D].电子科技大学.2011
[2].曹植奇.承载ATM/IP协议及系统多用户盲分离算法研究[D].西安电子科技大学.2010
[3].李荣华,赵敏,章晋龙,王进.基于盲分离思想的CDMA多用户检测算法[J].移动通信.2008
[4].赵青,胡波,凌燮亭.非理想信道多用户数字信号的盲分离[J].电子学报.1999