导读:本文包含了并行干扰消除论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:干扰,算法,多用户,误码率,迭代,译码,卫星通信。
并行干扰消除论文文献综述
赵海军,黄平,贺春林,蒲斌,崔梦天[1]（2019）在《基于多级串行干扰和并行干扰消除的多用户检测器设计》一文中研究指出为了采用能够进行多用户检测的先进基站接收机来提高宽带码分多址上行链路中IP电话的容量和覆盖,该文提出了采用多级串行干扰消除检测器或并行干扰消除检测器作为MUD的实现.在检测另一个用户信号之前,SIC或PIC从接收信号中消除来自于接收信号的许多临时检测到的用户信号,临时检测的用户信号可以基于解调数据或解码数据和基于硬判决值或软判决值再生;为了避免联合检测的复杂性,提出了采用时分复用将用户组及时分离,以便MUD能够集中在少量重迭信号上.基于一个2级SIC或PIC过程的仿真结果表明,当每个TTI有5个活跃VoIP用户时,对于实现10%的BLER,每个用户所需功率可以减少高达3dB,当有更多的活跃用户时,通过MUD所能实现的功率减少更多,这意味着系统具有了更高的容量、更好的覆盖,并提高了VoIP用户的通话时间.(本文来源于《通化师范学院学报》期刊2019年06期）
申滨,赵书锋,金纯[2]（2018）在《基于迭代并行干扰消除的低复杂度大规模MIMO信号检测算法》一文中研究指出基于干扰消除思想该文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路的低复杂度迭代并行干扰消除算法,在算法实现中避免了线性检测算法所需的高复杂度矩阵求逆运算,将复杂度保持在。在此基础上,引入噪声预测机制,提出一种基于噪声预测的迭代并行干扰消除算法,进一步提高了硬判决检测性能。考虑天线间残留干扰,将干扰消除思想运用到软判决中,最后提出一种基于迭代并行干扰消除的低复杂度软输出信号检测算法。仿真结果表明:提出的信号检测方法的复杂度优于MMSE检测算法,经过几次简单的迭代,算法即快速收敛并获得接近甚至优于MMSE检测算法的误码率性能。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年12期）
徐伟,许庆帅,国强,李高原[3]（2018）在《一种译码纠错反馈的并行干扰消除算法》一文中研究指出多址干扰消除是提高直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)卫星通信系统性能的关键技术之一,传统的多级部分并行干扰消除算法(PPIC)由于存在误差累积的问题,不能取得较低的误码率,不能满足误码率性能要求较高的DS-CDMA卫星通信系统。结合信道编码理论,提出了基于译码纠错反馈的部分并行多址干扰消除算法(DPIC),在干扰重构环节,提出一种改进的比特幅度估计方法,提高了干扰的重构精度。仿真结果表明,DPIC算法和改进的比特幅度估计方法能够较好地提高误码率性能。(本文来源于《无线电工程》期刊2018年08期）
刘松柏[4]（2018）在《一种提高并行干扰消除算法性能的方法》一文中研究指出直接序列扩频码分多址系统中,多址干扰极大的影响了系统的误码率性能;并行干扰消除算法能有效的改善多用户条件下直接序列扩频码分多址系统的性能,但干扰消除的性能受干扰信号估计的偏差影响;传统的时延控制方案无法实现小于系统时钟周期的精确时延控制,把拉格朗日插值算法引入干扰消除算法中,实现了对估计的干扰信号的精确时延控制,仿真结果表明:改进的并行干扰消除方案能有效提高干扰消除的性能。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2018年06期）
赵星[5]（2016）在《同步DS-CDMA系统中基于信号重构的并行干扰消除算法的设计与实现》一文中研究指出在多目标同步DS-CDMA通信系统中,多址干扰带来的信噪比恶化已成为制约系统性能的重要因素。为了保证每个目标的解调性能,必须采用干扰消除算法。文中提出并实现了基于信号重构的并行干扰消除算法,信号相干解调后重构信号,之后各目标并行的消除其他干扰信号,然后再次相干解调,可以减小解调误码率。该算法已在TDRSS单址天线多目标测控系统的接收解调设备中应用,系统最大用户数量为12,各用户可以选用不同的PN码速率、信息速率、编码方式,在采用了文中提出的干扰消除算法后,能够有效降低多址干扰的影响。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
姜晓琳,郑黎明,王钢,杨文超[6]（2015）在《大规模MIMO中基于并行干扰消除多用户检测算法》一文中研究指出在发射与接收端天线数目相当的大规模多输入多输出(MIMO)系统中,线性检测算法的性能较差,而检测性能优异的检测算法复杂度偏高。针对该问题,提出增强型并行干扰消除算法(MMSE-e PIC),将搜索空间扩大到噪声增强方向矩阵的正交向量空间,同时利用近似对数似然方程值排序来减小复杂度。仿真结果表明,在误比特率为10-5时,MMSE-e PIC算法所需单位比特噪声功率谱密度比传统最小均方误差串行干扰消除(MMSE-SIC)算法小2 d B,复杂度较MMSE-SIC降低了25%,在保持良好检测性能的前提下,复杂度明显降低,可以较好地实现大规模MIMO的上行检测。(本文来源于《无线电工程》期刊2015年12期）
郭宁,彭端,李源[7]（2014）在《MIMO SC-FDMA定时同步的并行干扰消除算法》一文中研究指出针对LTE-Advanced上行链路MIMO SC-FDMA系统中定时同步问题,提出一种基于QR分解与并行干扰消除PIC相结合的定时同步算法。该算法通过QR分解检测获得初步的信息估计值,应用并行干扰消除方法,将定时偏移所产生的干扰从接收信号中消除。理论分析与仿真结果表明,该算法可显着提高系统性能。(本文来源于《电子科技》期刊2014年10期）
佘远俊[8]（2014）在《基于并行干扰消除算法的信道估计》一文中研究指出为降低TD-SCDMA系统同频组网时同频邻区对终端信道估计造成的同频干扰,提出了一种时域的平行干扰消除算法,相对于串行干扰消除算法,在有多个强同频邻区干扰的条件下,表现出了更好的性能。(本文来源于《信息通信》期刊2014年06期）
莫韬甫,邵士海,刘田,唐友喜[9]（2012）在《异步V-BLAST中基于功率扩展的迭代并行干扰消除》一文中研究指出在平坦瑞利衰落信道下,异步V-BLAST系统中,现有检测算法随信噪比提高误码率性能改善缓慢。为此,该文提出一种基于预处理矩阵的迭代检测算法:在发射端,通过预处理矩阵将发射信号扩展到整个数据帧上,以获取空时分集度;在接收端,采用低复杂的迭代并行干扰消除方法,由于在迭代过程中干扰重建基于预处理矩阵,所以上次迭代的检测误差被扩展,降低了迭代过程中的误差传播。仿真验证了所提方法的有效性,在8发4收场景下,误码率为10-3时,与现有串行干扰消除方法相比,带来了约7 dB信噪比增益。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2012年05期）
解玲娜,战勇杰,宋振宇[10]（2012）在《基于改进LMS自适应并行多址干扰消除》一文中研究指出在介绍码分多址通信系统中2种自适应多址干扰消除算法的基础上,提出一种变步长的自适应并行干扰消除算法。并通过仿真计算,完成了该算法的收敛性、稳态误差性能及系统误码率分析。(本文来源于《电子设计工程》期刊2012年09期）
并行干扰消除论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于干扰消除思想该文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路的低复杂度迭代并行干扰消除算法,在算法实现中避免了线性检测算法所需的高复杂度矩阵求逆运算,将复杂度保持在。在此基础上,引入噪声预测机制,提出一种基于噪声预测的迭代并行干扰消除算法,进一步提高了硬判决检测性能。考虑天线间残留干扰,将干扰消除思想运用到软判决中,最后提出一种基于迭代并行干扰消除的低复杂度软输出信号检测算法。仿真结果表明:提出的信号检测方法的复杂度优于MMSE检测算法,经过几次简单的迭代,算法即快速收敛并获得接近甚至优于MMSE检测算法的误码率性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
并行干扰消除论文参考文献
[1].赵海军,黄平,贺春林,蒲斌,崔梦天.基于多级串行干扰和并行干扰消除的多用户检测器设计[J].通化师范学院学报.2019
[2].申滨,赵书锋,金纯.基于迭代并行干扰消除的低复杂度大规模MIMO信号检测算法[J].电子与信息学报.2018
[3].徐伟,许庆帅,国强,李高原.一种译码纠错反馈的并行干扰消除算法[J].无线电工程.2018
[4].刘松柏.一种提高并行干扰消除算法性能的方法[J].兵器装备工程学报.2018
[5].赵星.同步DS-CDMA系统中基于信号重构的并行干扰消除算法的设计与实现[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2016
[6].姜晓琳,郑黎明,王钢,杨文超.大规模MIMO中基于并行干扰消除多用户检测算法[J].无线电工程.2015
[7].郭宁,彭端,李源.MIMOSC-FDMA定时同步的并行干扰消除算法[J].电子科技.2014
[8].佘远俊.基于并行干扰消除算法的信道估计[J].信息通信.2014
[9].莫韬甫,邵士海,刘田,唐友喜.异步V-BLAST中基于功率扩展的迭代并行干扰消除[J].电子与信息学报.2012
[10].解玲娜,战勇杰,宋振宇.基于改进LMS自适应并行多址干扰消除[J].电子设计工程.2012
论文知识图
