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2 DTALS-PARAFAC接收机
文献中提出的TALS-PARAFAC盲接收机性能上接近于最小均方误差接收机。TALS-PARAFAC算法中使用随机矩阵来初始化矩阵A、B，基于式子(3)、(4)、(5)，根据最小二乘原理迭代实现PARAFAC模型的三线性分解。然而当初始矩阵A、B估计不当时，迭代过程容易陷入局部最优的计算“沼泽”，收敛相当缓慢，并可能产生错误的解。
DTLD(direct trilinear decomposition)是一种直接三线性分解方法，也是一种基于PARAFAC模型的三维分解方法，它是非迭代的，具有直接快速的优点。但是没有明确的最优化界限，在信噪比不高的情况下，若三维数据不严格服从三线性模型或随机误差较大，有可能出现无意义的虚数解，可靠性差。
在应用化学领域，已有学者提出并验证，在基于PARAFAC模型的分析化学算法中，使用适当的初始值对矩阵进行初始估计(如奇异值分解矩阵、特征分析)可以有效地提高算法的收敛速度和拟合精度。因此，在基于PARAFAC模型的TALS算法巾融入DTLD算法，能够解决TALS算法中初始值选取不当导致的收敛缓慢并且可能出现错误的解的问题。仿真结果表明，使用DTLD对TALS算法进行初始化，不仅能够提高原本算法的收敛速度，而且能够在一定程度上提高算法的精度，使分解出的数据更加接近于真实数据。

3 基于DTLD的交替最小二乘算法

其中ε为一个很小的值(通常取1e-6)。

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关键词： PARAFAC DS-CDMA 模型 接收机