（信号与信息处理专业论文）无线通信系统接收技术的分析与研究.pdf

南京邮l 乜人学硕：j ：研究生学位论文摘要 摘要 多用户检测是c d m a 通信系统中抗干扰的一项关键技术。采用多用户检测技术能有 效抑制系统干扰，解决远近效应问题，降低系统对功率控制精度的要求，提高系统容量。 我们主要研究d s c d m a 多用户检测算法，对多用户检测算法的性能进行对比分析，提出 了有效的改进。 本文首先在分析c d m a 通信系统接收原理的基础上，研究了c d m a 通信中传统检 测方法和多用户检测技术，对现有典型的多用户检测方法进行了归纳和分析，并通过仿真 分析比较它们的性能。其次，本论文重点讨论了分组迭代检测算法，基于分组思想提出了 递减分组极大似然( s t e p d o w ng r o u p i n gm a x i m i z a t i o n l i k e l i h o o d ，s g m l ) 算法和不完全分 组极大似然( p a r t i a l l yg r o u p i n gm a x i m i z a t i o n - l i k e l i h o o d ，p g m l ) 算法，给出了其时间复杂 度的解析式，从理论上分析了它们的性能，通过仿真验证了所给算法的有效性。与匹配滤 波、解相关、最小均方误差、串行干扰抵消和最优多用户检测等算法对比分析表明，所提 算法的综合性能有明显的改进。 关键词：递减分组极大似然( s g m l ) ；不完全分组极大似然( p g m l ) ；码分多址；多址干 扰；多用户检测； 南京邮电火学硕士研究生学位论文a b s t r a c t a b s t r a c t m u l t i u s e rd e t e c t i o n ( m u d ) i so n eo ft h em a i na n t i i n t e r f e r e n c e t e c h n o l o g i e s f o r c o d e d i v i s i o nm u l t i p l e a c c e s s ( c d m a ) c o m m u n i c a t i o ns y s t e m a d o p t i n gm u l t i u s e rt e c h n o l o g y c a l li m p r o v et h ep e r f o r m a n c eo fc d m ac o m m u n i c a t i o ns y s t e m s ：e n h a n c i n ga n t i i n t e r f e r e n c e a b i l i t y , s o l v i n g n e a r - f a re f f e c t p r o b l e m , r e d u c i n gt h er e q u i r e m e n tf o rp o w e rc o n t r o la n d i n c r e a s i n gt h ec a p a c i t yo ft h et o t a ls y s t e m t h i st h e s i sm a i n l yd i s c u s s e st h em u dm e t h o d si n d s - c d m a s y s t e m s w ea n a l y z et h ep e r f o r m a n c eo ft h e s ea l g o r i t h m sa n dp r o p o s et w oi m p r o v e d a l g o r i t h m sf o rm u d t h i st h e s i sf i r s td i s c u s s e st r a d i t i o n a ld e t e c t i o na l g o r i t h m sb yr e v i e w i n gt h er e c e i v i n g p r i n c i p l ei nc d m ac o m m u n i c a t i o ns y s t e m w es u m m a r i z ea n da n a l y z et h et y p i c a lm u l t i - u s e r d e t e c t i o na l g o r i t h m si nt h el i t e r a t u r e ，a n dw ea l s oa n a l y z et h e i rp e r f o r m a n c et h r o u g hc o m p u t e r s i m u l a t i o n t h es e c o n dp a r tf o c u s e so ng r o u p i n gi t e r a t i o nd e t e c t i o na l g o r i t h m w ep r o p o s et w o n e wa l g o r i t h m s ，n a m e ds t e p d o w ng r o u p i n gm a x i m i z a t i o n - l i k e l i h o o d ( s g m l ) a n dp a r t i a l g r o u p i n gm a x i m i z a t i o n l i k e l i h o o d ( p g m l ) ，a n dw ep r e s e n tt h ea n a l y t i ce x p r e s s i o no f t h et i m e c o m p l e x i t y w ed e r i v et h e i rp e r f o r m a n c et h e o r e t i c a l l ya n dd e m o n s t r a t et h ee f f e c t i v e n e s so ft h e p r o p o s e da l g o r i t h m 、 r i t hc o m p u t e rs i m u l a t i o n i nc o m p a r i s i o nw i t ht h ea l g o r i t h m so fm a t c h i n g f i l t e r , d e c o r r e l a t i o n ，m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r , s e r i a li n t e r f e r e n c ec o u n t e r a c t i o na n d o p t i m i z a t i o nm u l t i - u s e rd e t e c t i o n ，t h ep r o p o s e dm e t h o d s h a v eb e t t e ra v e r a g ep e r f o r m a n c e s k e y w o r d s ：s t e p - d o w ng r o u p i n gm a x i m i z a t i o n - l i k e l i h o o d ( s g m l ) ；p a r t i a l l yg r o u p i n g m a x i m i z a t i o n l i k e l i h o o d ( p g m l ) ；c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ( c d m a ) ；m u l t i p l ea c c e s s i n t e r f e r e n c e ( m a d ；m u l t i - u s e rd e t e c t i o n ( m u d ) ； 南京邮电大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： 至磊 日期：塑塑：垒：至 南京邮电大学学位论文使用授权声明 南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留 本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其 他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一 致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布 ( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权 南京邮电大学研究生部办理。 研究生签名：兰盈毒师签名：童竺垦圭日期：幽：生：巧 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 课题背景、来源和意义 码分多址( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l e a c c e s s ，c d m a ) 是第三代移动通信中最优选的多址接 入方式。但c d m a 系统是一个自干扰系统，它的容量和性能主要受其他用户带来的干扰即 多址干扰( m u l t i p l e a c c e s si n t e r f e r e n c e ，m a i ) 的限制。同时，还存在着远近效应问题，即由 于各用户到基站的距离或衰落深度的不同，强信号将抑制弱信号，使得相对较弱的用户信 号得不到正常的检测。目前，c d m a 系统抵消多址干扰的重要手段是采用严格的功率控制 技术。这种技术只能在一定程度上抑制远近效应，但不能从根本上消除多址干扰的影响， 因而对系统容量的提高是有限蒯1 1 。 多用户检澳j j ( m u l t i u s e rd e t e c t i o n ，m u d ) 是即将投入实用的用以消除c d m a 系统中多 址干扰的技术，又称为联合检测或干扰抑制方法。它通过对各用户做联合检测或从接收信 号中减掉相互间的干扰，有效地去除多址干扰，大大缓解远近效应问题，明显地改善系统 的性能，提高c d m a 系统的容量。因此，多用户检测成为第三代移动通信的关键技术之一， 越来越受到学术界、产业界的重视，得到了人们广泛的关注。 1 2 多用户检测的基本思想 在c d m a 系统中，一个小区总的干扰为，= k 娩+ k + ，+ 刀山，其中k 为接收机 的热噪声，为用户信号间的码间干扰，为本小区用户的干扰，俐，为其他小区用 户的多址干扰( m a i ) 与本小区用户的多址干扰之比( 也称外溢比) 。在接收机完全同步并采用 理想正交扩频地址码的条件下，各用户之间是不产生多用户干扰的。但在多径衰落信道中， 理想的同步是难以实现的，因此扩频码也难以保持理想的正交性，而且理论上已证明：同 时具有理想自相关和互相关特性的二进制扩频码是不存在的，这就是著名的w e l c h 界。在 实际的c d m a 通信系统中，各个用户信号之间存在着一定的相关性，这就导致其它用户信 息对期望用户信息的判决产生干扰。虽然个别用户产生的多址干扰固然很小，可是随着用 户数的增加或信号功率的增大，多址干扰就成为c d m a 通信系统的一个主要干扰，限制系 统的容量和性能。多址干扰分为两部分：小区间的干扰了刀山和小区内的干扰，。小区 间的干扰是指其它同频小区信号造成的干扰，这部分干扰可以通过合理的小区配置来减小 其影响。即使在最恶劣的情况下，小区间干扰功率也不超过内部干扰功率的6 0 ，因此系 统容量主要取决于对， 刎的处理。传统的检测技术按照直接序列扩频理论对每个用户的信 南京邮电火学硕j ：研究生学位论文第1 章绪论 号分别进行扩频码匹配处理，而对多址干扰不做处理，仅仅通过扩频码波形的设计、功率 控制、前向纠错编码、扇形自适应天线的方法来降低多址干扰的影响，因而抗多址干扰 能力十分有限。所谓多用户检测技术，就是在传统检测技术的基础上，充分利用造成多址 干扰的所有用户信号的信息，对单个用户的信号进行联合检测。从信息论的观点来看，传 统接收机是把m a i 等效为高斯噪声，它把有用的信息看成噪声丢弃了，因而使得误码率增 加。而多用户检测技术则充分利用系统传输的相关有用信息( 如用户的码元、定时、信号幅 度以及相位等信息) 来联合检测单个用户信息，从而获得最佳的判决效果。应用多用户检测 技术可以降低系统对远近效应的敏感度，简化功率控制系统的设计，更加有效地利用上行 链路频谱资源，从而提高系统的容量和性能。在理想的多用户检测系统中，本小区的m a i 会完全被消除，此时i = 乃脚，对应的采用多用户检测以后的最大系统容量增益因子为 ( 1 + 力。在蜂窝系统中，典型的厂= o 5 5 ，这表明最大系统容量增益可达2 8 。由于技术 的原因，多用户检测一般用于基站。 1 3 多用户检测的发展 多用户检测理论的研究起源于上世纪八十年代初，这方面最早的文献是1 9 7 9 年美国密 西根大学的s c h n e i d e r 发表的一篇文章 2 1 。文中第一次提出了将多个用户的码元和定时信息 联合起来检测每个用户信息的多用户检测的思想，并研究了迫零算法。随后，k a s h i h a r a 和 k o h n o 提出了多址干扰消除接收机，k o h n o 等人还给出异步多用户通信中使用v i t e r b i 算法的 最优接收机【3 1 多用户检测真正引起广大研究者的关注得益于英国剑桥大学教授v e r d u 的工作。他在 1 9 8 6 发表文章1 4 】指出：以匹配滤波器加维特比算法来实现最大似然序列检澳, l j ( m a x i m u m - l i k e l i h o o ds e q u e n c ed e t e c t i o n ，m l s d ) ，适用于受码间干扰( i m e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ，i s i ) 影 响的信道。不过v i t e r b i 算法的复杂度是用户数的指数幂级，即0 ( 2 k ) ，而且m l s d 检测器需 要知道接收信号的幅度和相位，这要通过估计来得到。m l s d 检测器过于复杂，实用意义 不大。但是v e r d u 的工作为迸一步的研究奠定了理论基础，促使人们去寻找低复杂度的、性 能比传统检测器优越的各种次优多用户检测器。 1 4 国内外在此方面的研究现状和分析 过去的二十年通信领域界的专家学者们提出了许多和传统检测技术相比能明显改善 性能的多用户检测方案f 5 j 。从普遍意义上来讲，由于所假定的信道模型、所使用的调制方 案以及所使用的信道编码方案的不同，多用户检测涵盖了各种不同的问题。多用户检测所 2 宣塞坚皇丕堂亟婴壅生堂僮望塞 第1 章绪论 使用的技术主要包括四类：投影技术、判决反馈抵消、树型搜索算法和人工神经网络。所 有的线性多用户检测器，例如解相关检测器【6 ，7 1 、最小均方误差( m i n i m u mm e a ns q u a r e d e r r o r , m m s e ) 检测器【8 】和盲检测器【9 1 0 1 使用投影技术。基于判决反馈的抵消方案形成了一大 类非线性检测器。抵消方案可以是并行干扰抵消( p a r a l l e li n t e r f e r e n c ec a n c e l l e r , p i c ) f j l ，1 2 域 递次型干扰抵消【1 3 , 1 4 。判决反馈可以是硬判决1 习或软判决f 16 1 。文献 1 7 1 9 】阐述了多用户检 测中使用的树型搜索算法。文献 2 1 2 2 q b 阐述了多用户检测中所使用的神经网络算法。近 几年对多用户检测的研究主要围绕着如下几个方面。 1 4 1 组合检测方案 所谓组合检测方案，就是将两种或者两种以上的算法或者技术结合起来形成的一种新 的多用户检测方案，这样的方案往往兼具两种算法的优点，且在一定程度上克服了各自的 缺点，从而达到了很好的检测效果。近几年对其研究的主要成果如下：h a n k u e nw u 等人 将波束形成技术和多用户检测技术结合起来，提出一种新的多用户检测结合方梨2 引。该方 案将波束形成和多用户检测有机结合起来，达到有效去除多址干扰的目的。为了抵抗远近 效应，d ul i n 等人提出了一种结合自适应最小均方误差检测( a d a p t i v em m s e , am m s e ) 和 p i c 的多用户检测方案【2 4 1 。该检测器利用了a m m s e 检测器的简单结构和p i c 接收机的抗 远近效应的优点，使得该接收机在结构简单的情况下具有更好的抗远近效应的能力。 s o k k y ul e e 提出了一种应用在异步瑞利衰落信道中的单触发基于前选择分集合并和后最 大比连接的线性解相关检测器瞄j 。尽管有最大比连接的帮助，但基于后最大比连接的线性 解相关检测器的性能要劣于线性解相关检测器。然而基于前选择分集合并和后最大比连接 的线性解相关检测器的性能要远远优于传统的解相关检测器。l u oj 等人提出了随机数据 联合( p r o b a b i l i s t i cd a t aa s s o c i a t i o n ，p d a ) 和卡尔曼( k a l m a n ) 滤波相结合的适用于异步码分 多址的多用户检测算法【2 们。该作者将应用于同步码分多址中的随机数据联合( p d a ) 方法扩 展到异步码分多址中，并且采用卡尔曼滤波跟踪由解相关检测器输出的相关噪声，来自跟 踪器的估计值结合p d a 产生了很低的误码率。计算机仿真的结果表明，它的性能要优于 最佳判决反馈检测器且其计算的复杂度低达o ( n 3 ) 。y is u n 于文献【2 7 】提出了在包交换 c d m a 系统中将重传分集技术和信道估计结合起来。a l e s s a n d r on o r d i o 等人在文献【2 8 】提 出了一种结合并行干扰抵消( p i c ) 和t u r b o 码的多用户均衡器，该方案充分利用了并行干扰 抵消的处理速度和t u r b o 编解码的良好性能，大大提高了多用户检测接收机的性能。理论 分析和系统仿真表明，该算法能够很好的消除i s l e 和m a i ，适用于均衡和多用户检测。 南京邮电人学顽：j ：研究生学位论文第1 章绪论 1 4 2 盲检测 对于盲算法的研究仍然是个热点，而许多盲算法则是以前没有提出过的。s t e f a n ob u z z i 等人以最小输出能量( m i n i m u mo u t p u te n e r g y , m o e ) 策略来处理非正常干扰的问题 ( i m p r o p e rm a i ) 2 9 。在该问题的处理中，作者提出了一种基于平均输出能量的代价函数。 基于该函数，作者提出了两种新的检测算法，并将该算法推广应用于传统的解相关接收机 和最小均方误差接收机( m m s e ) 。l o r e n z om u c c h i 等人在文献 3 0 l q b 提出在频率选择性多径 衰落信道中的预结合再生窗1 2 1 的盲自适应多用户检测算法( p r e c o m b i n i n gb l i n da d a p t i v e m u l t i u s e rd e t e c t o r , p b a m u d ) 。该算法的最大优点是计算复杂度低、很好的多址干扰抵消 能力及不错的抗远近效应能力。z h e n g y u a nx u 等人在文献 31 q a 提出了应用于m o e 算法中 的p o r ( p o w e ro f r ) 技术，该技术能大大改善m o e 算法接收机的性能，并且指出该改进算法 渐进收敛到最小均方误差( m m s e ) 检测。从作者各自的最优化准则研究了p o r 技术及目前 广泛研究的子空间检测算法，并且证明了这两个算法的渐进等价性。通过仿真证明了在重 负荷、低处理增益以及严重多径衰落情况下，其性能要优于子空间算法，即它对动态信道 环境不敏感。他还在文献 3 2 1 q 丁提出了信道参数受限条件下的峰值最小化算法，该算法一 个重要的思想是接收机接收信号的峰值可以仅由若干线性受限条件的接收机参数来最小 化。而这些受限条件则仅仅取决于期望用户的扩频码。为了更好的利用多径信号的信息， 接收信号的峰值也被参数化且作为接收机的一个参数。该文分析表明：在某些特定的条件 下，这些线性的参数收敛到期望用户信道的参数相量，且和噪声无关。q i n g h u al i 等人在 文献 3 3 1 中提出了一种序列最大期望算法( e x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o n l i k e l i h o o d ，e m ) ，考虑 了在未知多径衰落条件下的结合信道估计和数据检测使用长扩频码的多用户检测算法。作 者使用e m 算法来代替m l s d ，降低了算法的复杂度，从0 ( 2 k ) 降低至o ( k 2 ) ，其缺点是必 须使用非周期扩频序列。 1 4 3 并行干扰抵消检测 并行干扰抵消( p a r a l l e li n t e r f e r e n c ec a n c e l l e r , p i c ) 算法由于其并行处理模式、低延迟及 性能优良，一直是多用户检测研究的热点。特别是部分并行干扰抵消( p a r t i a lp i c ，p p i c ) 的 提出，大大降低t p i c 的复杂度，提高了检测弱信号的能力，在强弱信号之间取得了很好 的折中。h o s t - m a d s e n ，a 等人在文献 3 4 1 r 卢将m m s e 和p i c 方案结合起来，提出一种结合方 案的p i c 检测方案。该方案充分利用了m m s e 检测器对扩频码之间的互相关不敏感的特征， 更好的改进 p i c 检侧的抗远近效应的能力。随后该作者又在文献1 3 5 1 q ，详细的分析了该方 4 南京邮电大学硕士研究生学位论文第1 章绪论 案的各种性能。d u l i n 等人在文献【2 4 】中提出了结合a m m s e 和p i c 的多用户检测方案， 指出相对于m m s e 和p i c 结合方案，该检测算法能更好地适应信道的动态变化，且其误码 性能还有所改进。m o s h e ng h o t b i 在其撰写的博士论文 3 6 1 中提出了将软判决p i c 和硬判决 p i c 结合起来的方案，并且将其应用于d v b r s c ( d i g i t a lv i d e ob r o a d c a s t i n gr e t u r n c h a n n e v i as a t e l l i t e ，d v b r s c ) 系统中，理论分析了其性能，计算机仿真的结果验证该算法 的特性。随后，a n d e r s o n k 于文献 3 7 】分析了部分干扰抵消由时延带来检测错误及部分并 行干扰抵消检测的性能。m o h a m e dn a 等人在文献【3 8 】中将波束形成技术和p i c 结合起来， 提出了一种结合算法。在寻找波束权重因子时，他使用了共扼梯度算法( c o n j u g a t eg r a d i e n t , c g ) 。作者推导出了在频率选择性衰落性信道中该方案的误码率和每个方向波束信号信噪 比和接收天线数目的关系的表达式。曹渊在文献【3 9 】中提出了结合并行干扰抵消的智能天 线技术。当来自邻近方向的干扰扰比较严重时，此时智能天线则不能很好的分离它们，此 时使用p i c 来分离这些来自相近方向的干扰信号，而这篇文章是将p i c 用在智能天线中，是 对p i c 应用领域的一个拓展。k y u n gs e o nc h o 等在文献 4 0 】中人将自适应多用户检测和并行 干扰抵消结合起来，更好的利用了自适应算法的自适应的优点，又充分利用并行干扰检测 的处理速度快、延时小的优点。从以上的研究状况可以看出，对于p i c 的检测，主要在结 合方案和部分并行干扰抵消上。 1 4 4 神经网络和软迭代检测 软迭代和基于神经网络的算法，这些算法具有软输出以及快速收敛的特点，目前对于 这方面的研究还很不成熟。j u n q i a n gl i 提出了基于组定向的软迭代多用户检测算法【4 2 】。在 该文献中，作者提出了一种结合智能天线和最大先验概率( m a x i m u map o s t e r i o r i ，m a p ) 的 适用于多载波码分多址( m u l t i p l ec a r d e rc d m a ，m c c d m a ) 中的多用户检测技术。在提高 系统容量和改善系统性能方面，该方法非常有效。且该算法计算复杂度低至接近单用户多 载波码分多址通信系统。c h a n g j u n a l m 在文献【4 3 中提出了一个基于径向基底函数( r a d i a l b a s ef u n c t i o n ，r b f ) 的多用户检测方案。在该方案中，作者在计算最优联接权重系数时使用 抽样矩阵的逆，基于传统的相关矩阵的算法来计算。在计算信道的响应时使用i 氇f 网络。 为了解决在该空分滤波中出现的最优联接权重系数的计算间题，很多学者提出了抽样矩阵 逆( s a m p l em a t r i xi n v e r s e ，s m i ) 和最小均方( l e a s tm e a ns q u a r e ，l m s ) 等算法。在传统的算法 中，对于基站中的每一个用户都要单独计算，因此，计算的复杂度很高。r b f 是一个典型 的神经网络方法，它有相对简单的处理单元，它能够使用简单的处理器来完成很复杂的处 理过程。该算法具有低的计算复杂度、快速的权重收敛速度和很低的误码率等优点。 南京邮电火学硕士研究生学位论文第l 章绪论 s a m p a i o n e t or 在文献【4 4 】中提出了一种旨在减少系统误码率( b e r ) 的反向神经网络( r n n ) 的方法，h e r t a c hp 在文献【4 5 】中提出了采用天线阵的迭代多用户检测接收机，该接收机和 传统的单用户接收机相比，在提高误码率性能、小区面积和通信容量等方面得到很大的改 善。m o o d yj e 等人分别在文献 4 6 e d 为r b f 网络的学习算法提出了一种迭代批处理算法一 正交最小二乘算法( o r t h o g o n a ll e a s ts q u a r e ，o l s ) ，该算法每迭代一次，算法在网络中增加 一个新的节点，并依次确定其中心矢量和连接权重使新增节点训练误差最小。该算法大大 提高了r b f 网络性能，但是其主要的缺点是权重因子的选择是随机的，训练时间较长才能 达到较好的性能。于是c h e ns t 文献【4 7 】中为改善基于最小二乘算法的r b f 网络的性能而提 出带自动权重选择的递归正交最b - - 乘算法c r e c u r s i v eo r t h o g o n a ll e a s ts q u a r ea u t ow e i g h t s e l e c t i o n ，r o l s a w s ) 。该算法大大加快了权重因子的选择速度，减少了训练时间，显著 提高接收机的性能。 1 4 5 基于支持向量机的多用户检测 支持向量机( s u p p o r t v e c t o rm a c h i n e ，s v m ) 是在统计学习理论基础之上发展的一种新 的学习方法，目前统计学习理论和s v m 已经成为国际上机器学习领域新的研究热点并已被 应用于人脸识别一、文本分类、手写体识别以及多用户检测等领域。下面简要阐述一下国 内外在该领域的研究现状。虽然s v m 具有很好的分类能力，但是对基于s v m 的多用户检测 的研究现在还很不成熟，关于这方面的文章较少，现将其总结如下。x i a oh o n gg o n g 等人 于文献 4 9 】中将s v m 应用于c d m a 多用户检测。在该文中，作者首先证明了在无噪声信道 中基于s v m 的多用户检测收敛于线性m m s e 检测器，然后作者证明了通过修改s v m 的核函 数，基于s v m 的多用户检测可以逼进任何非线性多用户检测器，作者在将s v m 应用在多用 户检测中时，采用了序列最小优化( s e q u e n t i a lm i n i m i z a t i o no p t i m i z a t i o n ，s m o ) 算法，并且 通过计算机仿真证明了所提算法和传统检测及自适应算法相比，其性能是很优越的。但此 时基于s v m 多用户检测的最大缺点是计算复杂度较高。sc h e n 于文献 5 0 1 q 丁将s v m 应用于 自适应多用户检测中。该文表明：基于s v m 的自适应多用户检测器其性能接近最优单触发 贝叶斯检测，并且和无监督聚类算法的r b f 霞j 络多用户检测做了详细的比较。该算法仍然 没有摆脱s v m 计算复杂度高的缺陷。a m a r is , n w hs 于文献【5 1 】通过修改核函数来提高基于 s v m 多用户检测的性能，将多用户检测的性能提高到一个新的水平。在该文中作者对核函 数的改进基于核函数的黎曼几何结构，它的思想是通过保角映射，达到增大最优分类面的 空间分辨率的目的。文中给出的例子就是修改高斯径向基函数来验证所提改进算法的有效 性。计算机仿真结果验证了所提算法的先进性。国内在基于s v m 的多用户检测的研究开始 6 南京邮电人学硕士研究生学位论文第1 章绪论 于2 0 0 2 年。杨恒于文献【5 2 】提出了在瑞利衰落信道下的基于s v m 的多用户检测方法，它首 次将s v m 应用到瑞利衰落信道中。计算机仿真表明：在瑞利衰落信道中，其计算的误码率 要低于线性m m s e 多用户检测。焦李成等人于文献 5 3 】中将s v m 应用在多用户检测中，并 和r b f 神经网络做了对比，最后基于s v m ，推导出一种空时联合多用户检测方案，该文使 用s v m 解决了多用户检测中的有限样本训练间题，其性能在优于r b f 网络的基础上，算法 的复杂度并没有太多的增加。刘枫等人于文献 5 4 】为解决s v m 算法多用户检测中存在的模 型复杂及需要的支持向量数据较多的问题，该文提出了一种新的基于s v m 的非线性多用户 检测算法。该算法在第一次小样本训练时引人遗忘因子，该因子使支持向量的数目减少了 2 8 。在第一次训练后产生的支持向量的基础上，将黎曼几何结构引人到输人空间。利用 黎曼几何结构将分类器中的核函数进行修改，在第二次训练中再次减少了支持向量的数 目。该方法在牺牲较少误比特率的基础上，简化了算法模型和计算的复杂度。计算机仿真 试验表明：该算法能够有效抑制多址干扰，性能接近于最优多用户检测。以上所有的基于 s v m 的多用户检测算法都存在着一个共性的缺陷：需要的训练序列的数目较多，计算复杂 度较高，相应的需要较多的核函数。为了改进该问题，met i p p i n g 于文献【5 5 】提出了s v m 的改进模型一一相关向量机( r e l e v a n c ev e c t o rm a c h i n e ，r v m ) ，r v m 和s v m 相比，在大大减 少了训练序列、支持向量和核函数数目的基础上，其性能要优于s v m 。c h e ns 于文献 5 6 】 将r v m 首次应用于多用户检测中。使用了r v m 的多用户检测器的性能接近最优多用户检 测，且其所使用的训练序列、支持向量和核函数的数目比普通s v m 要少很多。为了进一步 改进r v m 算法的性能，使其能够使用更少的训练序列及核函数，met i p p i n g 又于文献 5 7 】 中为r v m 提出快速似然最大化算法，该算法相对于普通r v m 来说，其性能得到了进一步的 提高。无论在所需要的支持向量，还是核函数的数目上，快速似然最大化算法都要少得多。 该算法表现出了优于前面几种算法的优越性。 1 4 6 其他重要检测算法 对于多用户检测，研究的内容繁多，在本文不可能一一列出，下面就近几年关于多用 户检测研究的其他热点总结如下：将编码和多用户检测结合起来仍然是一个研究热点。并 行和串行链接码，就是所谓的t u r b o 码，被公认为2 0 世纪9 0 年代在编码领域所做出的最大突 破。由于t u r b o 码以相对很低的复杂度可以获得近山农极限的误码率，它已经被选为第三代 移动通信c d m a 的可选编码技术。t u r b o 多用户检测仍然是各国专家学者研究的热点： s u d h a r r n a nkj 等人于文献【5 8 】提出了一种新的迭代t u r b o 多用户检测接收方案，该方案基于 空时信道编解码。该多用户检测接收机包括两级：第一级完成信号的初步检测、空时编码 7 南京邮电大学硕士研究生学位论文_ 一 第1 章绪论 和多径联合：第二级主要进行信道解码。该接收机主要是利用空时编码和分集接收的结合 来提高多用户检测接收机的性能，是t u r b o 码在多用户检测接收机种的一种特殊应用，它通 过在第一级和二级之间的软信息( s o f ti n f o r m a t i o n ) 的交换，通过迭代来改善接收机的性能。 该文表明，一个没有迭代的空时编码系统都优于没有空时编码的系统。而该文提出的是基 于迭代的空时编码方案，即使仅仅通过两次迭代，其性能都大大优于没有空时编码的系统。 且对于实际的应用来说，接收机由于计算复杂度的强制减少、去干扰和编解码带来的性能 损失是非常有限的。芬兰无线通信研究中心的y iw u 等人研究了差分调$ 1 c d m a h b 的t u r b o 多用户检测接收机的性能【5 9 】。该文表明：在使用了差分调制后，t u r b o 多用户检测接收机 的性能要优于绝对解调中使用的相关接收机。y i ngg 于文献 6 0 】为d s c d m a 中的盲多用 户检测提出了分组预编码方案。在该方案中，所有用户数据的模被分组编码，并且对于每 个用户使用唯一的序列。该方法不需要信道估计。并且被证明极其抗远近效应以及可以在 多普勒频移比较严重的情况下进行运作。2 0 0 4 年又出现了一个研究热点，就是对最优检测 器的研究。当初，v e r d u 提出最优检测器后，由于其指数运算的复杂度，几乎所有的专家和 学者都把目光转到对次优检测的研究上，并且提出了许多次优多用户检测算法。而2 0 0 5 年， 部分学者转而又对最优检测进行了研究，提出了一些看法： j u n q i a n gl i 等人提出了最大似 然检测的敏感比特算法( s e n s i t i v eb i t a l g o r i t h m ，s b a ) 。理论分析和计算机仿真表明：该算 法在性能损失很小的情况下，和最优检测算法相比，大大减少其计算的复杂度。l i s ar w e l b u m 等人在最优检测的基础上提出了宏分集接收多用户检测接收机。计算机仿真表明： 使用宏分集和不使用宏分集相比，误码性能可以提高两个数量级。除此之外，j o h nrb a r r y 等人为盲多用户检测提出了一种多维锁相环( m p l l ) 的方法，该方法具有o ( n 2 ) 的计算复杂 度，其中r l 为小区内的用户数。c h a r tsc 单独分析了在脉冲噪声中基于子空间跟踪算法的盲 多用户检测的鲁棒子空间跟踪算法。该文讨论的是脉冲噪声和a w g n 和有色噪声是有区别 的。一般文献都是对a w g n 和有色噪声中的多用户检测算法进行分析，很少有对脉冲噪声 中的多用户检测进行研究。k a r a m ie 提出了一种改进的子空间跟踪算法，并且将该算法应 用于盲多用户检测。首先，直接从接收信号中通过子空间跟踪和直接特征值分解来给出信 号子空间的大致估计值；然后通过所知道的期望用户的特征波形的知识来改进该子空间。 该算法主要是利用了特征波形的知识来改进第二步，在仅仅和现在所流行的子空间跟踪算 法相比增加一点复杂度的情况下，来达到大大改进系统性能的目的。b l u n tsd 提出了为同 步码分多址中的多用户检测的一种迭代最大先验概率( m a p ) 估计方法。该方法充分利用接 收信号幅度分配的概率知识，从而比传统的最大似然e l ( m a x i m u ml i k e l i h o o d ，m l ) 估计要优 越。美国西维几尼亚大学的d a r y lr e y n o l d s 和x i a o d o n gw a n g 为盲和分组盲多用户检测提出 南京邮电大学硕十研究生学位论文第1 章绪论 了自适应传输优化方法，他主要在优化扩频码的问题上采用基于最大特征值的方法和功率 控制的算法，并且在迭代的情况下将这两个算法结合起来达到最好的应用效果。此外还有 学者研究了应用于多用户检测中的子空间跟踪算法、应用于多用户检测中的半盲算法、应 用于多用户检测中的卡尔曼( k a l m a n ) 滤波的方法。 1 5 本文研究的内容 对于多用户检测的研究实际上就是对多用户检测算法的研究。前面的内容分析了最近 针对多用户检测研究的各种方案。从以上分析可以看出：多用户检测算法可以分为很多类， 而且各个不同类别的多用户检测所使用的算法原理不同，所依赖的数学基础不同。本文的 研究内容可以归纳为以下几点： 1 本文的第二章对目前各国学者所提出的基本多用户检测方法的基本原理进行了归 纳和研究，并引人了评价多用户检测的重要参数，作为后续章节的理论基础。 2 本文的第三章依据评价多用户检测性能的重要参数，对解相关检测、最小均方误 差检测、串行干扰抵消、最优多用户检测等方法进行了详细的分析和研究，并通过计算机 仿真分析比较它们的性能。 3 本文重点对性能较好、研究又较热的分组迭代检测算法进行了研究，并基于文献 【7 1 ，7 2 提出了以解相关检测作为初始数据估计的递减分组极大似然( s g m l ) 检测算法。通 过数学推导给出了期望用户解调数据的表达式和系统复杂度的解析式，并通过计算机仿真 分析了其性能。 4 本文第五部分在前一章s g m l 算法的基础之上，再提出了综合性能进一步改善的 以解相关检测作为初始数据估计的不完全分组极大似然( p g m l ) 检测方案。通过数学推导 给出了期望用户解调数据的表达式和系统复杂度的解析式，最后通过计算机仿真分析了其 性能。 5 最后对全文进行了总结，并指出了本文所提出的两种算法进一步研究的方向。 9 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第2 章多用户检测算法的基本理论 第2 章多用户检测算法的基本理论 本章首先阐述了c d m a 系统中多用户检测系统的基本模型和评价多用户检测接收机 的性能参数，在此基础上给出多用户检测算法的分类和基本原理h 。 2 1 同步c d m a 多用户接收机模型 c d m a 系统是建立在正交编码、相关接收的理论基础上的，以扩频通信技术为基础的 多址技术。如果不同用户的特征波形( 扩频波形) 是正交的，那么对信号与特定用户的扩频 序列求相关运算的接收机是最佳接收机，多址干扰根本就不存在。然而，由于用户之间的 不同步，以及不同用户的信号是以不同的时间延迟到达接收机的，所以不可能使特征波形 在所有可能的相对延迟范围内正交，进而不可避免存在m a i 。多用户检测技术在传统检测 技术的基础上，充分利用造成多址干扰的所有用户信号信息对多用户做联合检测，以有效 地消除m 甜和远近效应。 在加性高斯白噪声环境中考虑具有k 个用户的异步直扩码分序列多址系统，发射的二 进制相移键控( b p s k ) 符号经各自的多径信道传播。以d s b p s k a c d m a 系统为例，说明多 址干扰的成因和性质。 到达接收机的信号为 ，( ，) = 厶墨( ，一豇一气) c o s ( + 依) + 刀( ，) ( 2 1 ) k = lj 。一p 其中， 一l ，1 和气分别是用户k 的第i 个信息码元和信号幅值；最( ，) 为在间隙【0 丁】 内用户k 的归一化扩展波形： ( ，) 为高斯白噪声，其双边功率谱密度为；、纵分别是 用户k 的信号时延和载波相位。多用户检测时到达接收机的信号先经过一组匹配滤波器( 见 图1 ) ，在行丁时刻对匹配滤波器输出进行采样，得到有关输入信号矢量6 = ( 6 l ，。，k ) 1 的充分 统计量。对于用户k ，不失一般性，我们只研究一个信息码元期间0 ，t ，即刀= 0 ，并取r k 和仇为参考原点，即该= 0 ，纵= o ，则得其匹配滤波器的输出为 儿= r ，( t ) s ( t ) d t = 4 瓯+ ：。4 瓯f s t ( f 一( f ) 西+ r s k ( t ) n ( t ) d t ( 2 - - 2 ) 匹配滤波器输出的3 项中，第一项是待解用户的期望输出信号：第二项是系统中其他用户产 生的多址干扰( m a i ) ，多用户检测就是要去除该项：第三项是信道噪声n ( t ) 引起的干扰。 将匹配滤波器的输出写成矢量形式，即 l o 南京邮电大学硕l 二研究生学位论文第2 章多用户检测算法的基奉理论 y=rab+力(2-3) 其中，r 为k x k 维归一化相关矩阵，么是对角矩阵，厶等于第k 个用户的信号幅值4 ，向 量6 表示k + f f j p 在- + n , g 比特周期内的数据项，y 7 = ( 乃，儿) 是足个匹配滤波器的 输出形成的充分统计量，多用户检测就是要设计处理这些充分统计量的方法，以达到在某 种代价函数最小化的情况