一种线性受限共轭梯度常模盲多用户检测算法

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本文将线性受限条件和共轭梯度法应用于常模算法,提出了一种线性受限共轭梯度常模盲多用户检测算法,称之为LC-CGCMA,并将它与传统的线性受限常模算法(LC-CMA)及最小二乘常模算法(LSCMA)进行了仿真比较。仿真结果表明,提出的LC-CGCMA算法比LC-CMA算法的信干比性能和误码性能有较大改善;与LSCMA算法相比,算法复杂度有明显降低。
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