一种自适应稀疏度的SIMO-NOMA系统多用户检测算法

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简介：
本研究提出了一种针对SIMO-NOMA系统的自适应稀疏度多用户检测算法，旨在优化信号接收与数据解码过程中的性能和效率。非正交多址接入（NOMA）技术通过高效利用资源来提高频谱利用率，并增加用户连接数，有望成为5G的关键技术之一。针对基站端配备多根天线的上行免调度SIMO-NOMA系统中活跃用户数量未知的问题，本段落提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪硬融合算法（SAMP-HFA）。该算法主要包括三个步骤：首先利用传统的SAMP算法估计每根天线上用户的活动情况；接着将这些检测到的信息进行整合，以确定一个公共的活跃用户集合；最后使用这个集合来估算活跃用户的传输数据。仿真结果显示，在增加天线数量的情况下，所提出的算法能够显著提高误码率性能。

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一种自适应稀疏度的SIMO-NOMA系统多用户检测算法

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本研究提出了一种针对SIMO-NOMA系统的自适应稀疏度多用户检测算法，旨在优化信号接收与数据解码过程中的性能和效率。非正交多址接入（NOMA）技术通过高效利用资源来提高频谱利用率，并增加用户连接数，有望成为5G的关键技术之一。针对基站端配备多根天线的上行免调度SIMO-NOMA系统中活跃用户数量未知的问题，本段落提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪硬融合算法（SAMP-HFA）。该算法主要包括三个步骤：首先利用传统的SAMP算法估计每根天线上用户的活动情况；接着将这些检测到的信息进行整合，以确定一个公共的活跃用户集合；最后使用这个集合来估算活跃用户的传输数据。仿真结果显示，在增加天线数量的情况下，所提出的算法能够显著提高误码率性能。

一种低复杂度的稀疏信道估计算法

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本研究提出了一种低复杂度的稀疏信道估计算法，旨在提高无线通信系统的性能。通过利用信道稀疏特性，该方法有效减少了计算资源需求，同时保持了高精度和鲁棒性，在移动通信场景中具有显著应用价值。稀疏信道估计是无线通信领域的重要课题之一，在多输入多输出（MIMO）系统中尤为重要。传统方法的计算复杂度较高，不适合资源有限的手持设备使用。为此，研究者提出了一种低复杂度的稀疏信道估计算法。在讨论该算法之前，我们需要了解几个基础概念： - 信道估计是指通过已知训练序列推断出接收信号和发送信号之间的关系来确定信道响应的过程。 - 稀疏信道指的是由于多径效应产生的多个路径中大部分较弱的通道可以被视作零值的情况。 - 低复杂度算法则是指那些在完成任务时对计算资源需求较低的方法，通常意味着更低的时间和空间消耗量。该研究论文的核心是介绍一种基于压缩感知（CS）理论的新方法。这种方法利用信道响应的稀疏特性来减少所需的测量数量，并以此降低整个估计过程中的算术复杂度。具体来说，关键步骤包括： 1. 信号建模：将信道响应视为稀疏信号。 2. 观测矩阵设计：创建一个有效的观测矩阵以获取必要的信息量。 3. 稀疏重构算法应用：使用如正交匹配追踪（OMP）或贝叶斯方法等技术从测量数据中准确地重建出信道状态。此外，为了进一步优化性能，该论文可能会引入额外的改进措施来降低复杂度并提高估计精度。这些可能包括在重构过程中加入适当的约束条件或者其它形式的数据处理步骤以增强算法的有效性与效率。这种类型的低复杂度稀疏信道估计算法对实际应用具有显著意义：它们能够帮助节省设备中的计算资源，提升系统能效，并且可以改进整个通信系统的性能表现尤其是在高速移动环境中。随着研究的深入和新方法的发展，我们可以期待未来无线通信技术在保持高性能的同时更加智能及节能化。

自适应稀疏度匹配追踪的压缩感知算法(SAMP)

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SAMP是一种改进的压缩感知信号重构算法，通过自适应调整稀疏度来提升匹配追踪方法的有效性，适用于大规模数据处理场景。压缩感知稀疏度自适应匹配追踪算法不需要预先知道稀疏度信息。这种算法又称为SAMP算法。

基于自适应稀疏度的大规模MIMO信道估计算法

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本研究提出一种创新性的大规模MIMO信道估计技术，采用自适应稀疏度方法优化算法性能，有效提高通信系统的可靠性和效率。针对信道路径数未知的大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种稀疏度自适应的压缩感知信道估计方法——块稀疏自适应匹配追踪（BSAMP）算法。该方法利用大规模MIMO系统的子信道联合稀疏性，通过设置阈值和寻找最大后向差分位置来快速初步选择支撑集原子，并考虑到观测矩阵非正交性导致的能量弥散问题，从而提高估计性能；同时采用正则化技术对原子进行二次筛选以增强算法的稳定性。仿真结果表明，该算法能够有效地恢复未知稀疏度的大规模MIMO信道信息，具有较快的速度和较高的准确性。

CS_SAMP.rar_CS_SAMP自适应匹配_samp_自适应CS_稀疏自适应

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本资源包提供CS-SAMP算法相关代码与文档，实现信号处理中的稀疏信号自适应匹配，适用于科研和工程应用中对高精度、低复杂度算法的需求。稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）是一种用于压缩感知重构的算法。该方法能够根据信号本身的特性动态调整稀疏度参数，从而提高重构精度与效率，在实际应用中表现出色。

一种利用稀疏干扰协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束形成方法

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本文提出了一种基于稀疏干扰协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束成形技术，显著提升了复杂噪声环境下的信号处理性能和系统稳定性。基于Capon谱估计的干扰噪声协方差矩阵重构方法可以消除快拍数据中的期望信号，从而提高波束形成算法的稳健性。然而，在快拍次数较少的情况下，该方法的效果会受到限制：Capon谱估计的结果准确性降低，导致重构矩阵出现较大误差，并且计算量也相对较高。针对这些问题，设计了一种新的基于稀疏干扰协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。通过引入方向波动参数来修正Capon谱估计结果，并利用接收数据矩阵特征值和干扰信号的空间稀疏性，在经过调整后的干扰方向范围内进行重构操作，从而减少计算量。理论分析与仿真实验表明，新提出的算法在保持对期望信号角度偏差稳健性的前提下，降低了对于快拍次数及误差的敏感度。该方法形成的波束旁瓣电平更低、零陷更深且宽度有所增加。

基于深度学习的双用户NOMA系统信号检测方法研究

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本研究探讨了在双用户非正交多址(NOMA)通信系统中，利用深度学习技术提升信号检测性能的方法。通过设计创新的学习架构和算法优化，旨在有效解决传统NOMA系统的局限性问题，为未来的移动通信提供一种高效、可靠的解决方案。这些文件用于在双用户非正交多址 (NOMA) 系统中实现信号检测的深度学习方法。主要包括三个主要脚本：生成训练数据、训练神经网络以及生成测试结果。该神经网络针对具有相位衰落的静态标量信道进行了训练，并且能够同时为两个用户在一个子载波上检测传输符号。研究考虑了两种情况，即导频符号数量较少和循环前缀较短的情况，在这两种情况下深度学习方法都比传统的信道估计方法更稳健。有关更多信息，请参阅文献 [1] Narengerile 和 J. Thompson，“非正交多址无线系统中信号检测的深度学习”，2019 年英国/中国新兴技术 (UCET)，格拉斯哥，2019 年，第 1-4 页。

基于CS理论的自适应稀疏度水声信道估计方法

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本研究提出了一种创新性的自适应稀疏度水声信道估计方法，基于压缩感知（CS）理论，有效提升了水声通信系统的性能与稳定性。本段落提出了一种基于OFDM水声信道模型的信道自适应稀疏度估计方法。该方法通过小波分解来估算初始稀疏度，并结合现有的压缩感知自适应算法思想确定迭代停止条件，从而完成对信道的精确估计。这种方法有效地解决了实际应用中水声通信系统中的信道稀疏度未知的问题。仿真实验结果表明，所提出的方法能够准确地重构出信道信息，并显著减少了自适应算法的运行时间。

MUSA系统中的快速多用户检测算法

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本文介绍了在MUSA系统中设计的一种高效能快速多用户检测算法，旨在提升系统的识别效率与准确性。多用户共享接入是一种5G非正交多址接入方案，由于采用了串行干扰消除（SIC）检测算法，导致其运行时间较长、延迟较大且复杂度较高。为满足5G低时延和高可靠性的需求，提出了一种基于并行干扰消除（PIC）结构的快速非线性检测算法，并不需要多级PIC结构的支持。首先让接收信号通过最小均方误差（MMSE）检测器处理，然后将该检测器的输出结果直接作为后续PIC检测器的输入数据源。此方法避免了在串行干扰消除过程中多次排序和对矩阵求逆的问题，在保持符号错误率不变的前提下，算法运行时间减少了54%，复杂度也降低了一个级别。

一元稀疏多项式运算的代码

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这段代码实现了针对一元稀疏多项式的数学运算功能，包括加法、减法和乘法等操作，采用链表存储多项式系数与指数，有效节约内存资源。设计一个程序来处理两个一元稀疏多项式，并分别完成它们的加法、减法和乘法运算。此外，还需要计算这些多项式的值在给定的x（double型）处的结果。具体要求如下： 1. 使用顺序表作为存储结构实现这两个多项式的加法和减法操作。 2. 采用单链表为存储结构来完成两个一元稀疏多项式之间的乘法运算。