基于ICA的擴(kuò)頻序列盲估計算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、直接序列碼分多址(Direct Sequence-Code Division Multiple Access，DS-CDMA)是一種使用直接序列擴(kuò)頻技術(shù)進(jìn)行碼分多址的常用通信系統(tǒng)，在非合作情況中，直擴(kuò)信號的擴(kuò)頻序列估計方法對實現(xiàn)盲解擴(kuò)以恢復(fù)出用戶信息至關(guān)重要，因此開展DS-CDMA系統(tǒng)的擴(kuò)頻序列盲估計研究意義重大。獨立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)作為被廣泛應(yīng)用的盲源分離方法，用于擴(kuò)頻序

2、列估計問題時，可以充分利用各用戶擴(kuò)頻序列相互獨立的特點，具有實現(xiàn)復(fù)雜度低，對先驗知識要求較少等特點，目前已成為研究熱點。
　　本文圍繞基于獨立分量分析的擴(kuò)頻序列盲估計算法展開研究。主要工作如下：
　　首先介紹了DS-CDMA通信系統(tǒng)的相關(guān)知識內(nèi)容，并分析得到了DS-CDMA擴(kuò)頻序列盲估計的模型。然后對獨立分量分析的基本理論進(jìn)行了闡述，列舉了ICA中常用的目標(biāo)函數(shù)和尋優(yōu)算法。
　　其次，為了得到更為準(zhǔn)確的擴(kuò)頻序列估計結(jié)果

3、，在充分考慮擴(kuò)頻序列估計問題數(shù)據(jù)特點的基礎(chǔ)上，對傳統(tǒng)FastICA算法進(jìn)行優(yōu)化，分別從白化角度和尋優(yōu)角度出發(fā)，結(jié)合核熵分量分析(Kernel Entropy Component Analysis，KECA)方法和蝙蝠(BAT)算法，提出了KECA-ICA算法和BAT-ICA算法。仿真結(jié)果表明，和FastICA算法相比，兩種優(yōu)化算法的擴(kuò)頻序列估計結(jié)果更為準(zhǔn)確。進(jìn)一步地，本文綜合此兩種優(yōu)化算法優(yōu)點，將KECA-BAT-ICA算法應(yīng)用到擴(kuò)頻序

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