Робастая демодуляция сигналов в мобильных системах множественного доступа с кодовым разделением каналов

• Автор: Мохамед Хассан Эссаи Али
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 115 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Список используемых сокращений
Введение
Глава 1. Состояние проблемы демодуляции сигналов в системах CDMA в 15 условиях действия помех множественного доступа
1.1. Методы множественного доступа
1.2. Многопользовательская демодуляция (детектирование)
1.3. Многопользовательский прием и подавление помех 24 множественного доступа
1.3.1. Оптимальное правило многопользовательского приема для
синхронного варианта CDMA
1.3.2. Детекторы сигналов на основе алгоритмов с декорреляцией
1.3.3. Слепой МСКО обнаружитель
1.3.4. Устранение помех
1.3.5. Асинхронные многопользовательские обнаружители
Глава 2. Выбор и обоснование моделей наблюдаемого процесса, полезного 34 сигнала, помехи множественного доступа и шума
2.1. Общие сведения об информационных и наблюдаемых сигналах
2.2. Проблема преодоления априорной неопределенности сигнально
помеховой обстановки
2.2.1. Параметрическая априорная неопределенность

2.2.2. Непараметрическая априорная неопределенность
2.2.2.1. Модель распределения с конечной дисперсией
2.2.2.2. Модель приближенно финитных распределений (ц
точечная модель)
2.2.3. Априорная неопределенность смешанного типа
2.3. Модели сигнально-помеховой обстановки
2.3.1. Наблюдаемые данные
2.3.2. Модель информационного сигнала
2.3.3. Модель шума
2.3.4. Модель помехи множественного доступа
Глава 3. Разработка алгоритмов демодуляции сигналов, наблюдаемых на фоне
негауссовского пума с неизвестным распределением в условиях действия помех множественного доступа
3.1. Разработка асимптотически робастных инвариантных алгоритмов 53 демодуляции сигналов, наблюдаемых на фоне негауссовского шума с неизвестным распределением
3.2. Разработка адаптивного асимптотически робастного 58 инвариантного алгоритма демодуляции сигналов, наблюдаемых
на фоне негауссовского шума с неизвестным распределением
Глава 4. Характеристики эффективности алгоритмов демодуляции

4.1. Характеристики эффективности АРИ-алгоритмов демодуляции, 60 синтезированных на основе модели распределений шума с конечной дисперсией при асинхронном приеме
4.2. Характеристики эффективности ААРИ-алгоритмов демодуляции, 65 синтезированных на основе непараметрической модели шума с приближенно финитным распределением при асинхронном приеме
4.2.1. Характеристики эффективности алгоритмов демодуляции в 66 отсутствие помех множественного доступа
4.2.2. Характеристики эффективности ААРИ-алгоритмов 69 демодуляции при наличии помех множественного доступа
4.3. Характеристики эффективности алгоритмов демодуляции при 81 асинхронном приеме и наименее благоприятном распределении
для модели шума с приближенно финитным распределением
Глава 5. Оценка практической реализуемости разработанных алгоритмов
Заключение
Список использованных источников
Приложение
Приложение
Приложение

Независимая выборка из стационарного шума полностью характеризуется
одномерной (маргинальной) функцией распределения /'’(//а) или плотностью
(1/сг)гг(У/сг)распределения по мере Лебега, где сге(0;оо) - параметр масштаба.
Такую плотность называют плотностью распределения вероятностей (ПРВ).
Выборка из сигиалоподобной помехи представляется вектором

где е(—оо,со)- параметры помехи; Р- размерность пространства реализаций
помехи; |е =1,/>| - ортонормированный базис помехи.
Параметры 9 называются далее параметрами сдвига в связи с тем, что наличие помехи г| приводит к смещению распределения шума. В форме помехи I] выражаются различные мешающие сигналы: помехи множественного доступа, отражения от местных предметов, умышленные сосредоточенные помехи и т.д.
Для учета неселективных и селективных замираний сигнала в канале передачи, выборка из сигнала представляется вектором Я8(0) где Я - энергетический параметр сигнала, 0 - его неэнергетический параметр с нормой ||0|| = 1 и областью определения © . Ввиду широкого применения линейной модели селективных замираний сигнала вектор 8(8) определим в виде

8(е)=Ё0«8 (2-2)

где параметр 0 = (01
ортонормированный базис сигнала (данное предположение о базисе сигнала не