TH-UWB跳时超宽带多用户联合检测技术的研究

发布时间：2017-04-27 21:14

  本文关键词：TH-UWB跳时超宽带多用户联合检测技术的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在超宽带(Ultra Wide Band,UWB)系统中,多个用户共享同一信道,提高了系统资源利用率,却引入了多址干扰,多址干扰会严重影响系统的接收性能。多用户联合检测技术能够有效的降低多址干扰,提高系统的检测性能。将多用户检测技术应用到UWB多用户系统中是当前短距离无线通信领域的研究热点之一。首先在跳时超宽带的背景下,分别阐述了基于脉冲振幅调制、脉冲位置调制的跳时超宽带技术,在单用户跳时超宽带系统环境中,对两者的系统性能进行比较,选定本设计的研究对象为基于脉冲振幅调制的跳时超宽带系统。然后在基于脉冲振幅调制的跳时超宽带多用户系统的数学模型上研究了匹配滤波、线性以及非线性多用户检测算法。其中传统匹配滤波多用户检测算法结构简单,但是系统的检测性能较差,不能满足工程应用的要求。线性多用户联合检测中主要研究了解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测,这两种方法都涉及到矩阵求逆,在用户数目较多的环境下,系统运算量大,计算复杂度高。非线性多用户检测中重点研究了并行干扰消除多用户检测,由于采用了迭代技术,所以存在误差延伸的缺陷,针对此问题,采用了基于解相关、最小均方误差的并行干扰消除多用户检测改进方法。仿真结果证明,论文提出的两种方法优于传统的并行干扰消除算法,其中以基于最小均方误差的并行干扰消除多用户检测方法最优。最后建立了基于时间分集的跳时超宽带多用户系统模型,在此模型上从加权系数和降低计算复杂度两个方面分别提出了相应的改进算法。从加权系数不同的角度提出了基于干扰用户数的最大比合并、基于脉冲冲突的选择性合并、基于冲突概率的最大比合并三种改进方法,仿真结果显示改进算法中基于冲突概率的最大比合并性能最好。为降低系统采用线性多用户检测时的计算复杂度,提出了基于时间分集的低复杂度解相关、最小均方误差多用户检测改进方法,仿真结果显示这两种方法在保持系统性能的条件下可以有效地降低系统的计算复杂度,其中以低复杂度最小均方误差多用户检测方法性能最优。
【关键词】：超宽带 多址干扰 多用户检测 并行干扰消除 时间分集 低复杂度
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 研究现状9-11
• 1.3 论文的主要内容和结构11-12
• 1.3.1 主要内容11
• 1.3.2 论文结构11-12
• 2 TH-UWB技术概述12-16
• 2.1 超宽带技术12-14
• 2.1.1 超宽带技术的基本定义12-13
• 2.1.2 超宽带技术的特点及其应用领域13-14
• 2.2 跳时超宽带技术14-15
• 2.2.1 PAM-TH-UWB14-15
• 2.2.2 PPM-TH-UWB15
• 2.3 本章小结15-16
• 3 TH-UWB系统模型16-23
• 3.1 发射机模型16-17
• 3.1.1 PAM-TH-UWB系统的发射机模型16-17
• 3.1.2 PPM-TH-UWB系统的发射机模型17
• 3.2 接收机模型17-19
• 3.2.1 PAM-TH-UWB系统的接收机模型17-18
• 3.2.2 PPM-TH-UWB系统的接收机模型18-19
• 3.3 仿真结果分析19-22
• 3.3.1 发射信号仿真分析19-21
• 3.3.2 系统误码率仿真分析21-22
• 3.4 本章小结22-23
• 4 TH-UWB系统的多用户检测23-39
• 4.1 PAM-TH-UWB多用户系统模型23-27
• 4.2 多用户检测27-28
• 4.3 线性多用户检测28-31
• 4.3.1 DEC解相关多用户检测28-30
• 4.3.2 MMSE最小均方误差多用户检测30-31
• 4.4 非线性多用户检测及改进算法31-34
• 4.4.1 并行干扰消除非线性多用户检测32-33
• 4.4.2 基于DEC的并行干扰消除改进算法33-34
• 4.4.3 基于MMSE的并行干扰消除改进算法34
• 4.5 仿真结果分析34-38
• 4.5.1 PAM-TH-UWB多用户系统仿真分析34-35
• 4.5.2 线性多用户检测仿真分析35-37
• 4.5.3 非线性多用户检测改进算法仿真分析37-38
• 4.6 本章小结38-39
• 5 基于时间分集的TH-UWB系统多用户检测39-53
• 5.1 分集技术39-40
• 5.2 PAM-TH-UWB系统中时间分集多用户检测40-43
• 5.3 基于加权系数不同的改进算法43-46
• 5.3.1 基于脉冲冲突的选择性合并43-44
• 5.3.2 基于干扰用户数的最大比合并44-45
• 5.3.3 基于冲突概率的最大比合并45-46
• 5.4 基于时间分集的低复杂度多用户检测46-50
• 5.4.1 低复杂度的解相关多用户检测47-49
• 5.4.2 低复杂度的最小均方误差多用户检测49-50
• 5.5 仿真结果分析50-52
• 5.5.1 基于加权系数不同的改进算法的仿真分析50-51
• 5.5.2 基于时间分集的低复杂度多用户检测仿真分析51-52
• 5.6 本章小结52-53
• 6 总结与展望53-55
• 6.1 论文工作的总结53
• 6.2 工作展望53-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59

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