基于高阶统计量的盲自适应多址检测的稳态性能分析

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基于高阶统计量的盲自适应多用户检测方法除了可以克服有色噪声的影响外,在较高信噪比条件下可以获得超出一般线性盲检测算法的稳态解相关性能.但是,其稳态性能的理论分析尚缺乏有效的分析手段.基于常微分方程法,提出了一种分析高阶统计量盲多址检测稳态解相关性能的分析方法,并给出了多种常用高阶统计算法的剩余均方误差闭式解的结果,解决了自适应盲检测中非线性迭代稳态性能分析困难的问题.通过仿真和比较,验证了该方法的可行性和准确性. Blind adaptive multi-user detection based on higher-order statistics can not only overcome the influence of colored noise, but also obtain steady-state correlation performance beyond the general linear blind detection algorithm under high signal-to-noise ratio.However, The theoretical analysis of the performance is still lack of effective means of analysis.Based on the ordinary differential equation method, this paper presents a method to analyze the correlation performance of the steady-state solution of the high-order statistics blind multiple access detection, and gives a variety of commonly used high-order statistical algorithms , The closed-form solution to the residual mean square error of the adaptive blind detection is used to solve the problem of difficulty in nonlinear iterative steady-state performance analysis in adaptive blind detection. The feasibility and accuracy of the proposed method are verified by simulation and comparison.
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