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該文給出了一種基于負(fù)熵準(zhǔn)則的FastICA 盲多用戶檢測(cè)方法。修改了FastICA 算法中的非2 次函數(shù)，引入4 次冪函數(shù)，把基于負(fù)熵的非高斯性測(cè)度轉(zhuǎn)化為信號(hào)峰度的形式，這樣降低了計(jì)算量。同時(shí)，算法充分考慮了各個(gè)用戶信號(hào)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性，在下行鏈路干擾用戶的擴(kuò)頻碼未知情況下，把目標(biāo)用戶的擴(kuò)頻碼作為訓(xùn)練序列，并用于初始化FastICA 算法的分離向量，使用隨機(jī)梯度法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，能夠獲得優(yōu)異的符號(hào)估計(jì)性能。對(duì)算法的計(jì)算復(fù)雜度的分析可以看出，計(jì)算量隨著接收數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和用戶數(shù)的增加而增加。通過(guò)與傳統(tǒng)匹配濾波器，MMSE 檢測(cè)算法比較，表明在同步CDMA 信道中，MAI 較低時(shí)算法檢測(cè)性能與MMSE 檢測(cè)器的性能接近，隨著MAI 增加，算法的性能明顯優(yōu)于MMSE 算法。
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