ICA算法在DS-CDMA检测中的性能比较
网络与互联网体系结构
2010-02-18 v1
摘要
商业蜂窝网络，如基于DS-CDMA的系统，面临多种类型的干扰，例如小区内每个扇区的多用户干扰以及互操作干扰。独立成分分析（ICA）已被用作DS-CDMA通信系统中干扰信号盲抑制的高级预处理工具。ICA的作用是为传统检测提供干扰减轻后的信号。本文评估了一些主要ICA算法的性能，如Cardoso的特征矩阵联合近似对角化（JADE）、Hyvarinen的定点算法和Comon算法，以解决DS-CDMA通信系统中多用户的符号估计问题。主要关注点是卷积CDMA混合信号的盲分离以及下行链路符号估计的改进。数值实验结果与单用户检测（SUD）接收机、ICA检测器和组合SUD-ICA检测器获得的结果进行了比较。
引用
@article{arxiv.1002.3332,
title = {Performance Comparisions of ICA Algorithms to DS-CDMA Detection},
author = {Sargam Parmar and Bhuvan Unhelkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1002.3332},
year = {2010}
}
备注
Journal of Telecommunications,Volume 1, Issue 1, pp52-56, February 2010