
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文檔簡介
1、MIMO系統(tǒng)多用戶信號的盲自適應分離系統(tǒng)多用戶信號的盲自適應分離 2004.2.252022-3-232主主 要要 內(nèi)內(nèi) 容容1. MIMO系統(tǒng)的模型系統(tǒng)的模型 2. 獨立分量分析獨立分量分析(ICA) 和CDMA信號分離3. 基于基于MSE準則的優(yōu)化算法準則的優(yōu)化算法4. 改進的基于改進的基于MSE準則的盲分離算法準則的盲分離算法 5. 參考文獻參考文獻2022-3-2331. MIMO系統(tǒng)的模型系統(tǒng)的模型 考慮具有tN個獨立的輸入和rN個獨立的輸出的MIMO系統(tǒng),輸入信號為TNtbb,1b,輸入功率歸一化,即12kbE。在接收端觀測矢量TNtyy,1r的表達式為 nHbr (1) 0HH
2、(2) 其中H是tNrN維MIMO平穩(wěn)衰落信道矩陣,0H是由單位功率的高斯元素構成的矩陣,n是方差為2n的高斯白噪聲矢量,是發(fā)送功率歸一化矩陣,tNpppdiag21,且1Kkkp1,其中ip是第 i個輸入的功率。 2022-3-2342.獨立分量分析獨立分量分析(ICA) 和CDMA信號分離(1)2.1 ICA 模型 假設隨機變量 bRL為統(tǒng)計獨立的 K 個源信號分量,混合后得到 L 維觀 測數(shù)據(jù)為隨機變量r,可以通過線性變換來建立 ICA 模型 nbr H (3) 其中r是 L1 維觀測數(shù)據(jù)向量,H 是 LK 維未知的滿秩矩陣(混合矩陣), b 是 K1 維源信號向量,n 是 L1 維的噪
3、聲向量。ICA 問題就是:在混合 矩陣 H 和源信號未知的情況下,只根據(jù)觀測數(shù)據(jù)向量 r 確定分離矩陣 W, 使變換后的輸出ryW是源向量 b 的估計,并盡可能獨立。 2022-3-235為了能夠?qū)υ葱盘栠M行分離,一般需要假設: 各獨立分量統(tǒng)計獨立; 最多只能有一個獨立分量服從高斯分布; 要求KL ,所以獨立分量的數(shù)目不大于混合觀測向量的數(shù) 目(一般取未知的混合矩陣是方陣,即KL ); 源信號的方差為 1。 另外,盲信號的分離存在兩種不確定性或模糊性,即分離后源信號 的排列次序和復振幅不能確定。 ICA和CDMA信號分離(2)2022-3-236將 MIMO 系統(tǒng)模型(1)和 ICA 模型(3
4、)進行比較,可以看出,如果令 H=G, ,(1)式中的 MIMO 系統(tǒng)接收信號觀測數(shù)據(jù)可以變?yōu)?3)式的 ICA 結構。 盲自適應 ICA 檢測器的目的是估計濾波器的權值w,因此通過下式的 濾波輸出 y=wTr (4) 能很容易地估計出以后發(fā)送的數(shù)據(jù)符號。如果采用 BPSK 調(diào)制,所需的 用戶i的符號序列可以很簡單地通過取函數(shù) y 的符號得到 )sgn()sgn(rwybTj (5) ICA 和CDMA信號分離(3)2022-3-237 現(xiàn)有CDMA系統(tǒng)的多用戶檢測方法大多數(shù)可以推廣到MIMO系統(tǒng)。已有的MIMO系統(tǒng)的檢測算法有高階統(tǒng)計量循環(huán)平穩(wěn)性子空間估計恒模代價函數(shù)盲源分離或獨立分量分析
5、MIMO系統(tǒng)多用戶信號檢測方法2022-3-2383基于基于MSE準則的優(yōu)化算法準則的優(yōu)化算法(1) 3.1 算法的原理算法的原理 對于多用戶DS-CDMA系統(tǒng),我們已經(jīng)知道基于MSE準則的MMSE線性檢測器,MSE準則也可以推廣到MIMO系統(tǒng),即令均方誤差和的代價函數(shù) KiiiybEJ12 (6) 最小化。 2022-3-239對(6)式進行展開變形,可得 KiiiTiiybyyEJ121KiiTiTiihwyyE121 (7) 將上式的TiiyyE用其瞬時值代替,這樣采用隨機梯度算法,先求梯度 KiiiwhryJi12 (8) 3基于基于MSE準則的優(yōu)化算法準則的優(yōu)化算法(2) 2022-
6、3-2310權矢量迭代方程為 Jnniwii)() 1(ww Kiiiihryn12)(w (9) 由(9)式可知,算法雖然基于 MSE 準則,但并不需要訓練序列,僅需要所需信號的特征序列和定時,因此它屬于盲算法。 3基于基于MSE準則的優(yōu)化算法準則的優(yōu)化算法 (3)2022-3-23113基于基于MSE準則的優(yōu)化算法準則的優(yōu)化算法 (4)3.2 性能分析性能分析 復雜度: 與自適應LMS算法相比,不需要訓練序列; 與 MOE 算法相比,少了(2N+1)次乘法運算和 N 次加法運算,復雜度更低。 2022-3-2312 收收斂斂后后的的輸輸出出信信噪噪比比: 收斂后自適應檢測器的抽頭系數(shù)矢量可
7、以寫成 )()(nwnww0 (10) 其中w0是最優(yōu)解,w是隨機的自適應噪聲項,假定具有零均值,如果忽略w,假定用戶1是所需信號,則檢測器的輸出為 11011bhwrwyTTs (11) 干擾和噪聲分量為 )()()()()(nrnnnnbnhwyTwKkkkTIN20 (12) 2022-3-2313在觀測樣本和權系數(shù)誤差矢量相互獨立的假設下,可以得到檢測器輸出的噪聲功率 exoiINPPyE,2 (13) 其 中oiP,是 檢 測 器 輸 出 的 干 擾 噪 聲 功 率 ,2)()(nrnEPTwex是因為自適應所產(chǎn)生的剩余均方誤差。輸出信噪比為 exiSPppSINR (14) 202
8、2-3-23144改進的基于改進的基于MSE準則的盲分離算法準則的盲分離算法(1) 4.1 算算法法的的基基本本思思想想 如果采用MSE準則作為MIMO系統(tǒng)的盲信號分離的代價函數(shù),為了避免BSS算法的模糊性,使得每個輸出信號不重復,引入另外一個懲罰項,得到的新的優(yōu)化準則為 KiKiKijjjiiiyyEybEJ11122,* (15) 其中是正的常數(shù),第二項約束是兩個不同輸出的互相關的迭加。如果有兩個輸出提取到相同的源信號時,那么該項比較大,作為懲罰;反之,如果沒有兩個輸出提取到相同的源信號,那么該項很小或者為零。 2022-3-2315根據(jù)前面的推導,(15)式與下面的式子等價 KiKiKi
9、jjjiiTiTiiyyEhwyyEEJ11, 12*21 (16) 利用隨機梯度法進行優(yōu)化,J的梯度為 KijjjjiKiiiwryEyyEhryEJi,*22112 (17) 權矢量的迭代公式 Jnniwii)() 1(ww (18) 4改進的基于改進的基于MSE準則的盲分離算法準則的盲分離算法(2) 2022-3-2316實際上,式的期望需要從輸入樣本估計。因此,所得到的隨機梯度算法為 )(w1)(wnnii rkykykyhrkyjKijjnnkjiKinnkii)()()(2)(2*,*11112 (19) 4改進的基于改進的基于MSE準則的盲分離算法準則的盲分離算法 (3)2022
10、-3-23174改進的基于改進的基于MSE準則的盲分離算法準則的盲分離算法 (4)輸出信干噪比輸出信干噪比(SINR)性能性能 KillknnTklTkiTkkwRwhwhwwSINR,122 (20) 其中,TnnnnER是噪聲的自相關矩陣 2022-3-2318結 論q基于MSE準則的自適應算法不需要訓練序列,復雜度較低q改進型算法是對MIMO系統(tǒng)進行盲信號分離的一種思路,其性能有待進一步分析研究2022-3-2319參參 考考 文文 獻獻1 Luis Catedo,Carlos J. A Blind Signal Seperation Method for Multiuser Communications. IEEE Transaction on Signal Processing,Vol.45,No.5,May 19972 S. R. Kim, Y. G. Jeong, and I.-K. Choi, “A constrained MMSE receiver for DS/CDMA systems in fading channels,” IEEE Transactions on Communic
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