基于最小均方算法LMS和递推最小二乘算法RLS实现盲多用户检测附Matlab代码

 ​✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

内容介绍

用户检测是无线通信领域中的一个重要问题，尤其是在多用户场景下。在这种情况下，接收端需要对多个用户的信号进行检测和分离，以便正确地解码每个用户的信息。传统的多用户检测方法需要先知道每个用户的信道状态信息，但在实际应用中，这种信息通常是未知的。因此，盲多用户检测成为了一个热门的研究方向。

盲多用户检测的目标是估计每个用户的发送符号，同时估计每个用户的信道状态信息。这个问题可以被看作是一个盲源分离问题，其中每个用户的符号序列是源信号，每个用户的信道是混合矩阵。因此，盲多用户检测可以使用盲源分离算法来解决。最小均方算法LMS和递推最小二乘算法RLS是两种常用的盲源分离算法，可以用于盲多用户检测。

最小均方算法LMS是一种迭代算法，用于估计混合矩阵和源信号。该算法通过最小化均方误差来更新混合矩阵和源信号的估计值。在盲多用户检测中，LMS算法可以用于估计每个用户的发送符号和信道状态信息。LMS算法的优点是计算简单，但缺点是收敛速度较慢，需要较长的迭代次数才能达到收敛。

递推最小二乘算法RLS是一种递归算法，用于估计混合矩阵和源信号。该算法通过递推计算来更新混合矩阵和源信号的估计值。在盲多用户检测中，RLS算法可以用于估计每个用户的发送符号和信道状态信息。RLS算法的优点是收敛速度快，但缺点是计算复杂度高，需要大量的计算资源。

在实际应用中，盲多用户检测需要根据具体的场景选择合适的算法。如果计算资源充足且需要快速收敛，则可以选择RLS算法。如果计算资源受限且可以接受较慢的收敛速度，则可以选择LMS算法。同时，还可以结合其他算法来提高检测性能。

总之，盲多用户检测是一个重要的研究方向，可以使用最小均方算法LMS和递推最小二乘算法RLS来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的算法，以提高检测性能。

部分代码

clcclear allN=31;%扩频增益%step=2000;K=10;S1=[1 1 1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -1];%a(n)=a(2)+a(-1)S2=[1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1];%a(n)=a(3)+a(2)+a(1)+a(-1)for i=1:N    SS(i,:)=(S1~=[S2(i:N),S2(1:i-1)]);endSS=SS*2-1;S=SS(1:K,:); C(1,:)=SS(1,:);C(2:N,:)=rand(N-1,N)*2-1;for i=2:N    rou=C(i,:)*C(1:i-1,:).'./dot(C(1:i-1,:),C(1:i-1,:),2).';    C(i,:)=C(i,:)-rou*C(1:i-1,:);endfor i=1:N    C(i,:)=C(i,:)/sqrt(dot(C(i,:),C(i,:)));endC_null=C(2:N,:);

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 雷利华,施浒立,马冠一.基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测器[J].宇航学报, 2009, 30(3):5.DOI:CNKI:SUN:YHXB.0.2009-03-049.

[2] 雷利华,施浒立,马冠一.同步DS-CDMA系统盲多用户检测算法研究[C]//全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）.2008.

[3] 樊炳亮,李晓辉.基于自调整步长的LMS盲多用户检测[J].信号处理, 2006, 22(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1003-0530.2006.06.025.

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合