多用户检测技术研究——毕业论文(编辑修改稿)

多用户检测技术研究——毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

扩 频 码 字 1扩 频 码 字 2扩 频 码 字k噪 声 nt扩 频 码 字 1扩 频 码 字 2扩 频 码 字k1ˆb2ˆbˆkb 图 多用户检测系统模型 内蒙古大学本科 学年论文 （设计） 第 5 页 多用户检测技术的分类 多用户检测 技术分为线性多用户检测和非线性多用户检测。 线性多用户检测主 要有下面几类 : 解相关检测 ,最小均方误差检测 , 盲自适应多用户检测和多项式扩展多用户检测，其中前三类只能用于 短码系统 , 而多项式检测可以在长码系统中应用。 非线性多用户检测主要有串行干扰消除和并行干扰消除。 本节主要介绍线性干扰消除，下章具体介绍非线性干扰消除。 解相关检测 由 Lupas和 Verdu提议的解相关器 (又称为零驱动检测器 ) 结构如图。 匹 配 滤 波 器 1匹 配 滤 波 器 2匹 配 滤 波 器 K线性变换T比 特 判 决比 特 判 决比 特 判 决 rt 1ˆb 2ˆbˆkb 图 解相关器示意图 这种检测器是将多用户通信环境的多址干扰等效为一个信道的传输响应矩阵 ,即码字之间的相关矩阵 R ,该矩阵仅与各用户的扩频序列以及序列间的相对时延有关。 得到信道传输的逆矩阵 T ,就可以将多用户信号经过 K 个匹配滤波器的输出 ,再通过此逆矩阵进行求逆运算 ,以等效地消除各用户扩频序列间的相关性 ,从而达到消除多址干扰的目的。 实际上 T 是一个非因果的无限冲击响应的矩阵传递函数 ,是不可实现的。 在实际情况中要将 T 截断为有限长 ， 具体实现可以采用横向滤波器。 这种检测器具有以下特点 : 必须知道 所有用户的扩频码及其 特性 ； 必须得到所有用户的定时 ； 必须计算互相关矩阵R 的逆矩阵 ； 其性能独立于干扰功率 ,不需估计功率的大小 ； 不需对用户幅度进行估计。 它的缺点是 :放大噪声功率 ,扩大噪声的影响 ,而且造成解调信号很大的时延 ,也就是说解相关检测的性能是以提高背景噪声为代价换取消除多址干扰的。 内蒙古大学本科 学年论文 （设计） 第 6 页 MMSE多用户检测 使用最小均方误差准则 ， 可以得到 MMSE多用户检测。 与解相关不同 的是 它不会增强噪声。 MMSE检测器是在消除多址干扰和增大信道噪声这两者之间采取折中而达到某种平衡 ， 从性能上来说 ， 在信噪比低的情况下 ， MMSE检测器优于解相关检测器 ， 在信噪比高的情况下 ， 解相关检测器比 MMSE性能更优。 多项式扩展 (PE)多用户检测。 这一算法的基本思想是应用的矩阵多项式来逼近一个线性变换。 多项式扩展多用户检测实质上还是解相关检测或者是最小均方误差检测，只不过提出了将线性变换阵展开的一种方法。 但多项式扩展多用户检测有一个最重要的特点是在长码系统和短码系统中同样容易实现。 盲自适应多用户检测 对于快时变信道，由于需要频繁发送训练序列，从而大大降低了系统的有效性和可靠性。 因此，人们开始直接从业务信号本身提取信道状态信息的自适应检测技术，成为盲自适应检测。 但是，盲算法的最大问题是其收敛速度能否跟得上信道时变衰落的变化速度。 由于盲自适应多用户检测既不需要训练序列，也不需要其他用户的扩频码信息，所需要的信息几乎与 传统的检测器相同，因此，它本质上是一种单用户抗多径自适应检测。 盲算法的收敛速度慢是通病，特别是 对于快速时变信道，这是一个致命的弱点。 但对于慢时变的移动信道，它仍是很有吸引力的算法。 内蒙古大学本科 学年论文 （设计） 第 7 页 3 非线性多用户检测 干扰消除检测器 (又称为非线性多用户检测 )一般由多级组成 , 其基本思想是在接收端估计对每个用户的多址干扰 , 然后从接收信号中部分或全部消除多址干扰。 这种消除器与抗 ISI的反馈均衡器类似 , 所以又称为判决反馈检测器。 用于估计多址干扰的判决可以是软判决或硬判决 , 硬判决要求对信号幅度进行可靠的估计 , 不可靠的估计将严 重降低检测性能。 干扰抵消多用户检测主要有串行干扰消 除和 并行干扰消 除。 引言 首先我们将 CDMA通信系统进行简化 ， 设有 K 个用户 ， 采用直接序列扩频信道为单路径同步信道 ， 则接收信号的基带表示为： 1( ) ( ) ( ) ( ) ( )Kk k kkr t A t g t d t n t （ ） CDMA通信系统中传统的检测器是由 K 个相关器组成的 ， 相关检测器可以由匹配滤波器代替 ， 所以又称为匹配滤波检测器。 CDMA工作原理的核心在于伪随机码 (Pseudo Noise Code ,PN码 )的相关性 ， 用公式表示为 ： , 1 ( ) ( )bTi k i kbp g t g t dtT ，其中 , 1itg  ；如果 ,1kki k p；如果 , 0 1iki k p  。 所以第 K 个用户的相关器输出是 ： ,11 ( ) ( )1 ( ) ( )bbTkkbK Tk k i k i i ki bikk k k ky r t g t d tTA d p A d n t g t d tTA d M A I Z      （ ） 串行干扰消除 串行干扰消除操作过程及注意事项 串行干扰消除 (Successive Interference Cancellation, SIC)串行干扰消除器由多级组成，一级对一个用户序列信号进行判决、再造、消除，以给下面的各级减轻 MAI ，各用户的操作顺序是根据信号功率的下降顺序来确定的。 将检测用户信号的功率按从大到小 内蒙古大学本科 学年论文 （设计） 第 8 页 排列的原因是： (1)强功 率用户用传统检测器时，其误码率比弱功率用户低，容易得到正确的判。 (2)强功率用户产生的 MAI 较大，首先把它从接收用户信号中删除，从而大大有利于随后其它用户的检测，能克服 “ 远近 ” 效应。 如图 ，接收机首先根据接收信号功率估值对用户进行排序，然后按功率由高到低次序对各用户信号依次进行判决和估计。 即先解调出最强功率信号用户，根据判决结果，该信号扩频码、幅度估计值和相位信息得到该用户对其他用户所产生多址干扰，然后从总的接收信号中减去该多址干扰估计值，将结果作为一下级输入信号，这样就去掉了最强多址干扰分量。 用户1匹配滤波器延 迟判决 rt1Y幅度估计1ˆb 1 tA 扩频序列 1 tS  1 tr图 串行干扰消除原理图 然后再检测次最强用户信号，重复以下步骤， “ 判决 — 再造 — 消除 ” ，直至所有用户信号被检测出。 接收端各用户信号功率相差越大，越利于串行干扰抵消检测算法的工作。 串行干扰抵消算法之所以按信号功率强度由强到弱依次消除多址干扰是因为 ： 对于功率最强用户信号，最容易正确解调和恢复 ； 去除功率最强用户信号对剩下用户来说受益最大。 因此，串行干扰抵消检测算法能大大提高弱用户检测准确率。 通过上述过程可以看出： (1)串行干扰消除按信号功率从大到小依次相消，其性能很大程度上取决于用户接收信号的功率分布，用户接收信号的功率分布差别越大， 性能提高就越明显。 首先，信号最强的用户解调得到的可靠性最高；其次，从总信号中将最强用户信号先检测出来，对其他用户的收益最大，这是由 CDMA系统的特性决定的。 CDMA是自干扰系统，因此， 内蒙古大学本科 学年论文 （设计） 第 9 页 把信号最强的用户检测出来的同时也减小 了对其他用户的干扰。 这种算法的结构导致最强用户在抗多址干扰方面没有得 到任何改善，而对最弱的用户来说，它在抗多址干扰方面获得很大改善。 同时这也导致 SIC检测有一个显著的缺陷，就是它的性能在很大程度上取决于初始数据估计的可靠性。 也就是说如果用户 1和用户 2功率差别不大，或者对用户 1的估计值与真实值 差别比较大，则会使系统误差较大。 此外，每一级的检测错误将会在以下各级中累加，它会严重影响整个系统的检测性能。 (2)在串行干扰 消除 检测器中，由于每解调一个用户便会引入一定的处理时延，当用户较多时，时延将累积到系统难以忍受的地步。 因此，在 SIC方案中，每个分组的用户不宜取太多，一般取 4个用户即可。 SIC可用于同步 CDMA，也可用于异步 CDMA中。 (3)串行干扰 消除 需要对用户的功率进行排序。 在无线衰落信道中，用户信号功率是变化的，此时需要重新排序。 因此，必须在信号功率排序的速度和能够接收的运算复杂度之间进行权衡。 (4)串行干扰 消除 需要估计用户信号的延时、幅度和相位。 (5)串行干扰 消除 结构简单，运算复杂度与用户数呈线性关系。 多用户检测中的干扰消除 算法充分利用了多个用户。