本文提出了一种新的基于Kalman滤波的盲空时多用户检测器(BSTKAL),这种多用户检测器不需要发送训练序列.研究结果表明,检测器具有较强的抑制多址干扰和克服"远-近"效应的能力,并且能快速收敛.
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进一步分析了信道估计错误对多用户检测器的影响。
We further analyze the effect of channel estimation error on multiuser detection.
提出了一种新颖的基于粒子群优化和多级检测的混合算法的多用户检测器。
A novel hybrid algorithm approach that employs a particle swarm optimization (PSO) and a multistage detection for the multiuser detection problem (PSOMSD) is proposed.
另外，支撑矢量机多用户检测器的非线性特性可以比线性检测器更好地逼近最优检测器。
The nonlinear support vector machine multiuser detector can approach the optimum multiuser detector in a better way than the other linear detectors.
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