基于子空间的Kalman滤波盲自适应多用户检测器  

Subspace-based Kalman Filtering Blind Adaptive Multiuser Detector

作　　者：杜晓宇[1] 王华奎[1] 史永超[1] 

机构地区：[1]太原理工大学信息工程学院,太原030024

出　　处：《系统仿真技术》2006年第4期211-216,共6页System Simulation Technology

摘　　要：本文提出一种基于子空间估计和Kalman滤波相结合的盲自适应多用户检测器。文中使用期望用户的特征波形,可以将盲多用户检测器表示成信号子空间中的一个固定信号与另一个自适应部分之和,其自适应部分的系数可通过Kalman滤波算法进行估计。实验仿真表明,在加性高斯白噪声信道中,基于子空间的Kalman滤波算法较全秩算法具有更低的计算复杂度和更优的收敛性能。A blind adaptive multiuser detector based on a hybrid of subspace estimation and Kalman filtering is proposed. It is shown that the detector can be expressed as the sum of an anchored signal in the signal subspace and an adaptive part using the signature waveform of the desired user. The coefficients of the adaptive part can be estimated by the Kalman filtering. The resulting subspace-based Kalman filtering algorithm brings the benefit of lower computational complexity and superior convergence performance than the full-rank approach.

关 键 词：子空间估计 KALMAN滤波 自适应 盲多用户检测器 

分 类 号：TN92[电子电信—通信与信息系统]