基于数据分群的低复杂度MMSE多用户检测器-无线电物理专业论文.docxVIP

中山人学硕士论文论文题目：基于数据分群的低复杂度MMSE多用户检测器 中山人学硕士论文 论文题目：基于数据分群的低复杂度MMSE多用户检测器 专 业：无线电物理 硕士生：杨少林 指导教师：秦家银教授 摘要 最小均方误差(MMSEl多用户检测器是最大信干tL(SrR)意义上的最优线性检 测器，在直接序列扩频(DS)码分多址(CDMA)系统中具有最优的抗远近效应能 力。然而MMSE接收机的主要问题之一就是滤波器抽头数较多，而较多的抽头 数会导致诸如检测数据计算量大等问题，因此寻找低复杂度的MMSE接收机是 CDMA通信系统中研究热点之一。本文针对国际上利用数据分群以减小滤波器 抽头数的释放合并自适应分割(RMAP)算法进行了研究，提出了RMAP的改 进算法。同时本论文还提出了一个基于快速排序将滤波器系数分群的新算法，研 究表明该算法在有效的降低滤波器系数维数的同时获得较好的性能。 关键字：码分多址(CDMA)，多用户检测，最小均方误差(MMSE)，数据分群，释放 合并自适应分害O(RMAP)算法 ABSTRACTTitie： ABSTRACT Titie： A Low complexity MMSE Detector Based on Data Clustering Major： Radio Physics Name： Yang Shaolin Supervisor： Prof．Qin Jiayin ABSTRACT The minimum mean squared error(MMSE)multi—user detector is the optimum linear receiver in the sense of maximizing the receiver output Signal to Interference Ratio(sIR)；MMSE detector can achieve optimal near-far resistance in direct-sequence code—division multiple—access(CDMA)communications．However one of the main problems of this receiver is the required number of filter taps．The large number of taps results in some problems，such as heavy computations to filter data．So，methods for reducing the complexity of the detector have been of great interest in recent yeaL Data clustering was used to reduce the number of the filter coefficients recently．The release-merge adaptive partition(RMAe)algorithm which was proposed in was based on data clustering．In this paper,RMAP algorithm was modified to achieve good performance．The author also proposed a new algorithm which was based on the quick sort algorithm to cluster the filter coefficients quickly． It is shown that the rank of the filter coefficients can be reduced significantly while good performance is maintained． Key Words：code·division multiple-access(CDMA)，multi—user detection，minimum mean squared error(MMSE)，data clustering，release—merge adaptive partition (RMAe)algorithm II 中山大学硕上论文第1章前言 中山大学硕上论文 第1章前言 码分多址(CDMA)是以扩频通信技术为基础的一种多址技术，其具有比时 分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)更优良的性能。然而在CDMA技术中用 来区分用户的不同扩频码之间存在相关性，所以CDMA系统中存在多址干扰问 题I”