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作 者:刘胜美[1,2] 潘甦[1] 宋荣方[1] 孟庆民[1,2] 朱琦[1]
机构地区:[1]南京邮电大学通信与信息学院江苏省无线通信重点实验室,南京210003 [2]东南大学移动通信国家重点实验室,南京210096
出 处:《信号处理》2009年第4期653-656,共4页Journal of Signal Processing
基 金:国家自然科学基金No.60772061,973项目No.2007CB310607;东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金课题(N200804)
摘 要:恒模算法(CMA)是一种广泛应用于阵列处理、均衡、多用户检测中的盲算法。最小二乘恒模算法(LSCMA)由于其全局收敛性及稳定性受到关注。本文研究块衰落信道下基于训练序列辅助的LSCM算法的性能。本文的研究基于同步CDMA系统,系统中每个用户经历独立的平坦瑞利衰落信道。在发送端,为了在接收端获得数据的信号子空间,目标用户的第一帧中插入少量的训练序列。通过信号子空间信息的辅助,本文提出的训练序列非周期辅助最小二乘恒模(TSALSCM -NP,Training Sequence Aided Least Squares Constant Modulus non-periodically)算法在提高少许复杂度的基础上能够获得优于LSCM算法的检测性能。The constant modulus algorithm(CMA) is a blind algorithm. It is applied in the array processing,equalization and multiuser detection widely. The least square CMA is a popular CMA because of its global convergence and stability. In this paper, a training sequence aided least square constant modulus algorithm in block flat rayleigh fading CDMA channels is discussed. A synchro- nous code division multiple access system where each user undergoes independent flat Rayleigh fading is considered, and where training sequences are inserted into the first data stream of the desired user in order to achieve the signal subspace of the data symbols. By the assistance of the signal subspace information, the proposed TSA-LSCM-NP (Training Sequence Aided Least Squares Constant Modulus non-periodically) algorithm with only a few training sequence can achieve better detection performance than the LSCM algorithm.
分 类 号:TN929[电子电信—通信与信息系统]
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