（电路与系统专业论文）cdma系统中基于码约束的盲恒模干扰抑制.pdf

安徽大学硕士学位论文 c d m a 系统中基于码约束的盲恒模干扰抑制 墒尊 ( 在直接序列扩频码分多址( d s c d m a ：d i r e c ts e q u e n c e c o d e d i v i s i o n 赢i p l e a c c e s s ) 通信系统中，不同用户指定不同的扩频码波形，不同用户的 信号在同一频带内同时传输。如果所有用户采用理想正交扩频码并且通过同 步平坦衰落信道，系统中将不会存在多址干扰( m a i ：m u l t i p l e a c c e s s i n t e r f e r e n c e ) 。但实际中，很难保证到达接收端的各用户信号的完全正交性， 由此而产生的多址干扰极大的限制了系统容量。 在传统的d s c d m a 匹配滤波接收中把多址干扰等效成高斯噪声。因此 当一些强功率信号用户对弱功率信号用户造成较大干扰，使其无法通信，即 存在“远近效应”时，传统的方法无法克服“远近效应”造成的系统性能的 下降。而多用户检测技术则充分利用了系统扩频码内在的结构信息，能有效 的抑制多址干扰、克服远近效应，极大的提高系统容量、改善系统性能。 近年来，不需要发送训练序列也不需要干扰用户信息，县需要知道期望用 户扩频码的盲自适应多用户检测正成为一个研究的热点 本文研究了最优多用户检测和现有的各种次优多用户检测方法，分析了 它们的各自的优点和存在的问题。对于盲白适应多用户检测，主要讨论了两类 盲算法。一类是基于最小输出能量( m o e ：m i n i m u mo u t p u te n e r g y ) 准则的盲算 法，另一类是基于子空间的盲算法。 最后，本文研究了在d s c d m a 的上行信道中，同时存在多用户干扰和 多径传播引起的码间干扰的情况下，对期望用户信号的检测。文中引入了用 于盲信号均衡的恒模算法( c m a ：c o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m ) 。由于恒模代价 函数的多态性，当其应用于多用户的环境中需要合适的初始化和增加约束条 件以保证其能锁定于期望用户信号。基于此本文提出了基于最小峰度准则初 始化的码约束盲恒模算法。通过对均衡器的权向量增加约束，使其在迭代更 新最小化代价函数时，能在有效抑制干扰的同时保证期望用户信号不被抑 制。文中的实验结果表明本文提出的方法具有较小的输出误差和较强的抑制 多址干扰的能力。 差键词：码分多址百哪用户检测；最小峰度准贝i j = 码约束恒模算 第1 页 窒塑查兰婴主兰垡丝苎 b l i n di n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o n f o rc d m a u s i n g c o d e c o n s t r a i n e dc o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m a b s t r a c t i nd i r e c t s e q u e n c e c o d e d i v i s i o n m u l t i p l ea c c e s s ( d s c d m a ) c o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，d i f f e r e n tu s e r se m p l o yd i s t i n c ts p r e a d i n gc o d e sb u t t r a n s m i ta tt h es a m et i m ea n df r e q u e n c y i ft h ea s s i g n e ds p r e a d i n gc o d e sa r e o r t h o g o n a la n ds i g n a l sa r e t r a n s m i t t e dt h r o u g haf i a tf a d i n gc h a n n e l ，t h e r ew i l lb e n o m u l t i p l e a c c e s s i n t e r f e r e n c e ( m a i ) i np r a c t i c e ，i t i sd i f f i c u l tt o k e e p o r t h o g o n a ls i g n a l c o n s t e l l a t i o nb e t w e e nd i f f e r e n tu s e r s s ot h e r ea l w a y se x i s t s m a ii nd s c d m a s y s t e m w h i c hl i m i t ss y s t e mc a p a c i t y t h em a t c h e df i l t e rd e t e c t o rt h a tw a su s e di nc o n v e n t i o n a ld s c d m at r e a t e d m a ia sg a u s s i a nn o i s e t h e r e f o r e ，w h e nt h ep o w e rl e v e lo fc e r t a i nu s e r si s s i g n i f i c a n t l yh i g h ，w e a ku s e rw i t h c o n v e n t i o n a lm a t c h e dd e t e c t o rm a yl o o s e c o m m u n i c a t i o n t h i s p h e n o m e n o n i sc a l l e dn e a r - f a re f f e c t c o n v e n t i o n a l m a t c h e df i l t e rd e t e c t o rc a n n o tm i t i g a t et h en e a r - f a rp r o b l e m h o w e v e r , m u l t i u s e r d e t e c t i o nt e c h n i q u e se x p l o i tt h eu n d e r l y i n gs t r u c t u r ei n d u c e db yt h es p r e a d i n g c o d e so fa c t i v eu s e r si nd s c d m as y s t e m i tc a ne f f i c i e n t l ys u p p r e s sm a ia n d m i t i g a t e n e a r - f a r e f f e c t ，w h i c hd r a m a t i c a l l yi m p r o v e s t h e p e r f o r m a n c e a n d i n c r e a s et h ec a p a c i t yo fd s c d m a s y s t e m m o r er e c e n t l y , t h eb l i n da d a p t i v em u l t i u s e rd e t e c t o r s ，w h i c hd on o tr e q u i r e t r a i n i n gs e q u e n c e s a n dt h e i n t e r f e r e n c eu s e r s i n f o r m a t i o n ，h a v e r e c e i v e d c o n s i d e r a b l ea t t e n t i o n t h eo p t i m a ld e t e c t o ra n dv a r i o u ss u b o p t i m a ld e t e c t o r sa r es t u d i e di nt h i s p a p e rf i r s t l y t h e i ra d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e sa r ea n a l y z e d f o rb 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 i o n ，t w ok i n d so fb l i n d a l g o r i t h m sa r ed i s c u s s e d 0 n ei s t h e m e t h o db a s e do nm i n i m u mo u t p u te n e r g y ( m o e ) ，t h eo t h e ri st h e s u b s p a c e a p p r o a c h i nt h ee n d ，t h i sp a p e rc o n s i d e r e dd e t e c t i n gt h ed e s i r e du s e rs i g n a lf o ru p l i n k d s c d m as y s t e m i nt h a tc a s e ，w en e e dt os u p p r e s sb o t hm a ia n di n t e r - c h i p i n t e r f e r e n c e ( i c i ) c a u s e db ym u l t i p a t hp r o p a g a t i o n c o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m ( c m a ) ，w h i c hw a su s e di nb l i n de q u a l i z a t i o n ，i si n t r o d u c e di nt h i sp a p e r w h e n a p p l y i n g c m at om u l t i u s e rc o m m u n i c a t i o n s y s t e m ，p r o p e r i n i t i a l i z a t i o no r a d d i n gs o m ec o n s t r a i n t s a r er e q u i r e dd u et ot h e m u l t i m o d a l i t yo fc mc o s t f u n c t i o n ac o d e - c o n s t r a i n e dc m ai n i t i a l i z e db yd e l a y - h y p o t h e s i z e dm a t c h e d 第1 i 页 安徽大学硕士学位论文 m a t c h e df i l t e rb a s e do nm i n i m u mk u r t o s i sc r i t e r i o ni sp r o p o s e di nt h i sp 印e 1 c o d e c o n s t r a i n e dc m a i m p o s e sc o n s t r a i n to nt h ee q u a l i z a t i o nc o e f f i c i e n t s t h u s i tc a ne n s u r en oc a n c e l l a t i o no ft h ed e s i r e ds i g n a lw h e n m i n i m i z i n gt h ec m c o s t f u n c t i o nt os u p p r e s si n t e r f e r e n c e i nt h i sp a p e r d e l a y - h y p o t h e s i z e dm a t c h e df i l t e r b a s e do nm i n i m u mk u r t o s i sc r i t e r i o ni su s e dt oi n i t i a l i z ec o d e c o n s t r a i n e dc m a t h es i m u l a t i o nr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h ea l g o r i t h mp r o p o s e di nt h i sp a p e rh a s b e t t e r p e r f o r m a n c ew i t hl o w e rm e a ns q u a r e de r r o r ( m s e ) a n dh i g n e ro h t p u t s i g n a lt oi n t e r f e r e n c ep l u sn o i s er a t i of s n r ) k e y w o r d s ：c d m a ；b l i n da d a p t i v e m u l t i u s e r d e t e c t i o n ；m i n i m u mk u r t o s i s c r i t e r i o n ；c o d e c o n s t r a i n tc m a 第1 i i 页 第一章绪论 1 1移动通信和c d m a 1 1 1 移动通信发展概要 通信技术作为信息传输的手段，它的发展对人们的日常生活和社会进步 产生了深刻的影响。移动通信系统由于综合利用了有线和无线传输方式，能 够满足人们在活动中与固定终端或其他移动载体上的对象进行通信联系的 要求，因而自其商用之日起就得到了迅速的发展，并且在现代通信中占据越 来越重要的位置。所谓移动通信，就是指通信双方或至少有一方是处在移动 中进行信息交流的通信。目前的移动通信技术正朝着能在“任何时间、任何 地点、向任何人提供快速可靠的通信服务”这一目标发展。 到目前为止商用移动通信系统的发展大致分为三个阶段，即通常所说第 一代、第二代和第三代移动通信系统。 其中第一代移动通信系统开始于二十世纪七十年代末到八十年代初。这 一代是模拟移动通信系统，主要采用频分多址( f d m a ：f r e q u e n c yd i v i s i o n m u l t i p l ea c c e s s ) $ d 模拟调制技术。f d m a 是指以不同频率的信道实现不同用 户的通信。就是说，在一个相对窄带的信道中，信号功率被集中起来传输， 不同用户的信号被分配到不同频率的信道中。这样在规定的窄带里只能通过 本用户信号的能量，因此在f d m a 系统中，不同用户的信号在频率上互不 相交。移动通信系统所提供的服务仅为语音通信。主要的代表系统有：北美 先进移动电话业务( a m p s ) 系统，英国全接入移动通信( t a c s ) 系统和北 欧的北欧移动电话( n m t ) 系统。 自八十年代初以来以时分多址( t d m a ：t i m ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 、码分 多址( c d m a ) 和数字调制技术为代表的第二代移动通信系统得到了极大的发 展。t d m a 是以不同时隙来实现不同用户的通信。现在使用的t d m a 蜂窝 系统实际上都是f d m a 和t d m a 的组合。即t d m a 系统形成时间频率矩阵， 在每一频率上毫生多个时隙，不同用户信号被分配在不同的时隙里，利用定 时选通来限制幅近信道的干扰。这个矩阵中的每一点都是一个信道，它在基 站的控制分配下，能够为任一移动用户提供通信业务。因此，在t d m a 系 统中，不同用户的信号在时域上互不相交。目前采用t d m a 的主要有北美 d - a m p s ( i s 一9 5 ) 系统和欧洲的全球移动( g s m ) 系统等。这一代系统不但支 第1 页 安徽大学硕士学位论文 持语音传输，同时提供低速的数据业务。特别是g s m 系统采用了信道数字 复用，数字调制，低速率语音编码等技术，与模拟系统相比，g s m 系统在 频谱利用率，系统容量，提供业务的种类以及安全性方面都有很大的提高。 由于第二代移动通信系统的巨大成功，全球范围内的移动用户数急剧增 加。移动用户数的高速增长迫使移动通信系统要提供更大的系统容量和更高 的频谱利用率；同时，由于互联网( h l t e m e t ) 的飞速发展也要求移动通信技术 与i n t e m e n t 技术相结合，能够提供更高速率的数据业务。这些都成为发展第 三代移动通信系统的主要动力。 自九十年代以来，伴随着第三代移动通信系统又称i m t - 2 0 0 0 标准化工 作的进行，第三代移动通信技术和系统的开发成为移动通信最热门的话题。 第三代移动通信系统的目标就是要在全球范围形成统一频率、统一标准， 在设计上具有高度的通用性，能够实现世界范围内的公用频段和漫游能力。 能够支持高速率业务，包括移动多媒体和移动i n t e m e t 业务。对于i m t 2 0 0 0 无线传输技术而言，要求在室内环境数码率达到2 m b p s ，室外步行环境达到 3 8 4 k b p s ，室外车载台达到1 4 4 k p s ，卫星移动环境中达到9 6 k b p s 。通信的安 全性进一步得到改善。 因此，在新一代的移动通信系统中c d m a 技术以其独特的技术优势受到 人们的关注。这主要是c d m a 系统相对于f d m a 、t d m a 系统具有更高的 系统容量。同时其本身还具有抗干扰性好、抗衰落性能强、保密性能好等 特点。 1 1 2 码分多址c d m a c d m a 是基于扩频通信( s p r e a ds p e c t r u mc o m m u n i c a t i o n ) 的一种无线多 址接入技术。在c d m a 系统中，不同的用户传输的信号不是靠频率不同和 时隙不同来区分的，而是靠各自不同的编码序列即扩频码来区分的。这些编 码是大型的伪噪声序列，其将频谱扩展至很大的带宽，将各用户信号能量分 配到不同的伪随机序列中。在接收机中，信号用相关器加以分离，这种相关 器只接收选定的二进制序列并压缩其频谱。因此，不同用户的信号在时域和 频域上都是相互重叠的，具有很高的频谱利用率。不同码型的c d m a 信号 占据相同的带宽，彼此看起来象是随机噪声。他们的存在类似于在信道中引 入了噪声或干扰，通常称之为多址干扰。 第2 页 安徽大学硕士学位论文 同其他码分多址方式相比，c d m a 具有以下的明显优势： 通信容量大 根据香农理论，信道的容量完全由信道特性决定，但在实际中系统很难 达到理想情况，不同的多址方式将有不同的通信容量。理论分析表明，相同 条件下，采用c d m a 方式的小区容量是采用数字t d m a 或f d m a 方式容量 的4 - 6 倍，是采用模拟f d m a 方式容量的2 0 倍。 可以和视距微波通信共享一个频段 在c d m a 中，信号经过扩展处理后，单位频带内的功率很小，故对窄带 用户的干扰很小。同时考虑到微波视距传输的特点：波束方向性好、收发台 远高于地面，所以两个系统可以共享一个频段，而不至于造成明显的相互干 扰。 能充分利用话音的统计特性 c d m a 是一个干扰受限系统，任何消除或减小干扰的方法都能直接转化 为系统容量的提高。大量的统计表明人们在打电话时，约有5 8 的时间处于 听状态，而3 8 的时间在讲话，如果采用间断传输技术，则系统中的多址干 扰可以减少一半以上，从而提高了系统容量。 更适合于在衰落信道中的传输 信道中的快衰落主要是由多径传输引起，同一信号经不同路径到达接收 端，由于各路信号的相位、时延及强度的随机变化，严重的影响了传输的可 靠性。 平滑的越区切换和有效的宏分集 c d m a 系统中所有小区使用相同的频率，这不仅简化了频率规划，也使 得越区切换得以平滑完成。当移动台处于小区边缘时，同时有两个或两个以 上的基站向该移动台发送相同的信号，移动台的分集接收机能同时接收、合 并这些信号，此时处于宏分集状态；当某一基站的信号强于当前的基站信号 且稳定后，移动台才切换到该基站的控制上去，这种切换可以平滑完成，称 为软切换。 信道容量的软特性 在t d m a 系统中，系统中可同时使用的用户数是固定的，易发生容量硬 阻塞；而在c d m a 系统中，新增用户只会使通信质量略有下降，不会发生 硬阻塞。 除此之外， c d m a 系统中还有不需要时间保护间隔、不需复杂的频率 第3 页 安徽大学硕士学位论文 管理，便于从模拟方式向数字方式过渡等优点。这些优点使c d m a 成为新 一代移动通信系统以及未来个人通信系统中最具竞争力、最有前景的无线多 址技术。 直接扩频序列码分多址( d s c d m a ) 是目前应用较为广泛的码分多址方 式。在d s c d m a 系统中，发送端采用一速率远高于基带数据速率的码序列 作为扩频码。将此扩频码与要发送的基带信号直接相乘，获得频带远大于基 带数据的扩频信号，然后将此宽带信号传输。在接收端，系统采用与发送端完 全一致的扩频码对所接收的宽带信号进行解扩。即将本地扩频码与所收到的 宽带信号进行相关运算和判决，还原出原来的基带数据信号，从而实现了用 户信息传送。干扰信号由于与本地的扩频码不相关从而在接收端被扩展，使 得落入信号频带内的干扰信号功率大大降低，从而大大提高了系统输出的信 干比，达到抗干扰的目的。 1 1 3c d m a 系统中的关键技术 与传统的f d m a 、t d m a 系统相比，c d m a 系统具有频谱效率高、软 容量、保密性好、易于无缝切换和宏分集等优点，可以认为f d m a 、t d m a 是c d m a 的种特殊形式。但是在复杂的移动通信环境和有限的频率资源 下，要达到高容量、高质量、高速率的通信，c d m a 技术需要克服三个因素 的影响： 多址干扰：在c d m a 系统中，由于多个用户的随机接入，用户地址码 之间不能保证正交性，从而引起多址干扰。多址干扰包括小区内于扰和邻区 干扰两种。 衰落信道：无线电信号经过移动信道时会受到来自不同途径的衰落，一 般来说，这些衰落可以归纳为三类。一类是由于信号在自由空间传播引起的 损耗和弥散，称为距离衰落，衰落幅度一般与j d r ，月= 2 4 成正比，其中d 表示信号传播距离；第二类是阴影衰落，也叫慢衰落，主要是由于传播环境 中的地形起伏、建筑等障碍物对电波遮蔽所引起的衰落，衰落幅度一般服从 对数正态分布；第三类是多径引起的快衰落，也叫多径衰落，每条径上的相 位服从 0 ，2 c ) 上的均匀分布，根据在信号传播中是否存在直射径，幅度衰落 分别服从r a y l e i g h 分布和r i c e 分布。另外，衰落信道是一个时变信道，这 主要是由于移动台的移动造成的，一般用多谱勒功率谱、多径弥散长度f 和 第4 页 安徽大学硕士学位论文 多谱勒扩展兀来描述信道的时变特性，其中r 。是传输时不产生符号间串扰 的最小符号间间隔，而疋表示信道衰落的快慢程度。 远近效应：由于移动用户的位置不断发生变化及深衰落的存在，使得各 用户在接收端的信号功率相差很大，强信号对弱信号产生了明显的抑制，使 得弱信号的接收性能变差甚至无法通信，从而产生远近效应。远近效应会极 大地影响弱信号用户的接收性能。 为了抑制多址干扰、抗衰落、克服远近效应以保证业务质量，c d m a 系 统采用的关键技术有选择扩频码、智能天线、多用户检测、多载波调制、r a k e 接收、分集、功率控制技术。 选择扩频码是一个古老的问题，由于在c d m a 系统中存在多址干扰和 多径干扰，因此选码的任务是寻找互相关和自相关特性优良的、数量大的码 字，但是码字的自相关和互相关值是对立的两个参数。另外，c d m a 系统的 上行链路是异步传输系统，因此选择扩频码不可能完全消除多址干扰和多径 干扰，目前在选码方面还没有重大的突破。说明一点，同步技术可以在一定 程度上改善码字性能，但是这不属于选码的范畴。 智能天线是阵列天线在移动通信中的应用。由于移动通信环境比雷达、 声纳等应用环境更加复杂，如目标数可能远大于阵元数，因此智能天线技术 具有更深的内涵。智能天线技术大致包括两个方面：空域滤波和波达方向 ( d o a ：d i r e c t i o n o f a r r i v a l ) 估计。空域滤波( 也称波束形成) 的主要思想是 利用信号、干扰和噪声在空间的分布，运用线性滤波技术尽可能地抑制干扰 和噪声，以获得尽可能好的信号估计。从这个意义上讲，智能天线可以看作 是一种空分多址( s d m a ：s p a c e d i v i s i o nm u l t i p l e a c c e s s ) 技术，在移动通信 系统中主要用于抑制多址干扰。在进行空域滤波前，一般需要估计有效信号 的波达方向，而用户数往往大于阵元数，因此当前d o a 估计技术的研究焦 点是超分辨估计算法。 多载波调制也叫正交频分复用( o f d m ：o r t h o g o n a lf r e q u e n c vd i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ) ，基本思想是把高速信息数据分割成若干路低速率的数据流， 然后用一组相应数量的载波调制、叠加发送出去，其中各子载波保持相互正 交。由于多载波调制把信息分散到多个载波上，使得各子载波的信号速率降 低，从而削弱了多径信道对传播信号的影响。当前多载波调制的主要研究焦 点是同步问题和如何降低信号峰平比问题。 第5 页 安徽大学硕士学位论文 为了克服远近效应，一般采用功率控制。基本思想是根据接收信号的测 量参数调整各用户的发射功率，达到用户接收信号功率相等。但是功率控制 一般只能克服距离衰落和慢衰落，对快衰落的抑制效果不大。 r a k e 接收机的基本思想是利用扩频信号带宽远大于信息比特带宽的 性质，分离多径信号后进行解扩、合并，因此能够有效地克服多径衰落。分 集技术包括空域分集、时域分集、频域分集、宏分集等，其中智能天线属于 空域分集技术，r a k e 接收属于时域分集技术，多载波调制属于频域分集技 术。 简而言之，选码和智能天线能够有效地抑制多址干扰，多载波调制和 r a k e 接收机具有很好的抗多径衰落效果，功率控制能够克服远近效应。但 是智能天线只能部分抑制多址干扰，当用户比较密集或者用户很多时，多址 干扰仍然严重地影响系统性能；而r a k e 接收机不能抑制多址干扰，同时要 达到理想的功率控制，设备比较复杂，因此以上技术仍然不能很好地解决实 际系统中存在的多址干扰和远近效应问题，多用户检测技术的提出则给上述 问题提供了良好的解决方案。 1 2 多用户检测技术的研究概况 c d m a 系统的性能和容量主要受多址干扰的限制，如果在接收时适当的 抑制多址干扰可以显著的提高系统性能。传统多用户接收中，将多址干扰作 为加性噪声处理，采用单用户接收中的匹配滤波器来实现。它们靠扩频码直 接的准正交性分离各用户信息，如果扩频码之间完全正交，则可以实现无多 址干扰的最优解调。但在实际情况中，由于多径衰落以及异步传输的影晌， c d m a 扩频码之间的相关特性会受限制，不可避免的带来用户间的相互干 扰。随着用户数的增加，这种干扰将会越来越严重，导致系统性能的急剧恶 化。这是因为多址干扰不同于一般系统中的干扰或我们通常所说的高斯白噪 声，它仍然是一种携带有通信用户信息的信号。或者说对接收者而言是一种 具有部分先验知识如干扰用户扩频码信息的信号，如果将这一部分信息作为 噪声处理，势必会影响整个系统的容量或在相同的条件下降低误码的性能。 多用户检测的基本思想就是利用多址干扰中包含的用户间的互相关信息( 如 各个用户的扩频序列、时延、幅度和相位信息) 来估计干扰，降低或消除干 扰，从而从总体上来降低各个用户误码性能。 第6 页 安徽大学硕士学位论文 因此多用户检测是抑制多址干扰的一种主要手段，又称为联合检测或干 扰抵消方法，可在上行链路的基站采用，也可在下行链路的移动台使用。多 用户检测的理论研究在2 0 世纪8 0 年代之前还较少，k s s c h n e i d e r 于1 9 7 9 年发表了一篇关于多址干扰抑制的文章【2 】，但当时没有引起人们的关注。直到 1 9 8 6 年，s v e r d u 利用对数似然函数的可分解性，证明了k s s c h n e i d e r 的猜 想。s v e r d u 提出了最佳多用户检测器，其由匹配滤波器后接维特e l ( v i t e r b i ) 译码器构成。虽然相比于传统的单用户匹配滤波检测器其性能有显著提高， 但其运算量极大，运算复杂度随着用户数的增加成指数增长。为使多用户检 测能够实用化，人们将研究的重点集中在了其性能接近最佳多用户检测器而 计算复杂度较低的次最佳多用户检测器上口j 。次最佳多用户检测器可以分为 线性检测器和非线性检测器两大类，其中己出现的线性检测器主要包括解相 关检测器、最小均方误差( m m s e ：m i n i m u mm e a n s q u a r e de r r o rd e t e c t o r ) 检测 器h i - 6 ；非线性检测器主要包括判决反馈检测器、并行( 或串行) 干扰抵消 检测器以及各种神经网络多用户检测器等p 】- i ”。 在线性多用户检测中，匹配滤波器的输出经过一个线性变换矩阵后再送 入判决设备。1 9 8 9 年，r l u p a s 等人首先提出解相关检测器 4 ，5 】，其线性变换 矩阵是各用户扩频码的相关矩阵。解相关检测器具有最佳抗“远近”效应能 力，性能不受干扰信号功率的影响，因此能够完全消除多址干扰。但其在抑 制干扰的同时放大了背景噪声，低信噪比时，误码率性能可能会次于传统检 测器。基于此，u m a d h o w 等人提出并分析了最小均方误差( m m s e ) 检测器 6 这种检测器在消除多址干扰与噪声放大之间取了一个较好的折衷。m m s e 检 测器的目标是让输出的均方误差最小，因此当噪声比较大时，就是通过增大 一定的残余m a i 为代价来降低噪声。当用户的扩频码线性相关时，解相关 检测器不能成立，而m m s e 检测器依然可以存在。 非线性多用户检测技术又称为干扰抵消技术。1 9 9 0 年，m k v a r a n a s i 提 出了并行干扰抵消( p i c ：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 ) 盯j 。该方法假设其他用 户的信号是已知的，在每级中，所有的用户同时从输入信号中减去干扰信 号后，对需要检测的信号进行最大似然检测。随后，r p a t e l 提出了串行干扰 抵消( s i c ：s e r i a li n t e r f e r e n c ec a n c e l l e r ) 算法【8 】。这种方法按照用户信号能量递 减的顺序进行干扰抵消过程，每一级只处理某一用户的信号，将接收信号减 去前面已经检测过的强用户信号的估计值，得到本级的检测信号。后来 a d u e l h a l l e n 又提出了判决反馈干扰抵消算法【9 】。该算法是将用户按照信号 第7 页 安徽大学硕士学位论文 功率递减排序，通过对扩频相关矩阵进行c h o l e s k y 分解和线性变换，使每个 待判决的信号中仅包含已判决信号对它的干扰，再采用s i c 方案，就可以去 除这些干扰。若假设已判决信号是正确的，则最弱用户可达到单用户信道下 的性能。然而，所有的干扰抵消算法都假设前面的判决是正确的，当前面的 判决出现错误时将出现错误传播的问题。 神经网络多用户检测器已引起了人们的重视，b a a z h a n g 于1 9 9 2 年首先 提出了多层感知器神经网络实现的多用户检测器【l 。随后，g k e c h r i o t i s 等 人于1 9 9 6 年提出了一种基于h o p f i e l d 神经网络的多用户检测器【l “，这种检测 器利用h o p f i e l d 神经网络的并行处理能力完成多用户检测的快速实现。然而 当用户数增加或用户间的相互关系增大时，基于h o p f i e l d 神经网络检测器的 误码率性能明显下降，难以逼近最佳多用户检测器的性能。 上述的多用户检测器虽然具有抑制多址干扰和抗远近效应的能力，但其 需要对各用户的扩频码、时延、用户功率以及信道参数等系统参量做较准确 的估计，如果估计不准确将导致误差的传播。上述的线性检测器中都需要对 矩阵求逆，因此实现时的实时陛较差，有时甚至是不可实现的。由于无线信 道是时变和动态的( 每一时刻都可能有新的用户进入和旧的用户退出使用) ， 每次重新计算矩阵的逆会增加系统的复杂度。因此，出现了大量自适应的多 用户检测器 1 2 , 1 3 。典型的自适应线性检测就是通过将接收信号通过码片匹配 滤波器，然后按照码片速率采样，最后判决。其中线性接收机的系数由不同 的算法调整。一般是采用先发送训练序列，运用某一算法使得线性系数收敛 后再发送有效数据，并将其切换到判决反馈算法上。这些自适应多用户检测 虽然很好的满足了实时性的要求且性能较好，但这些检测器工作时需要不断 发送训练序列，这就造成了频谱的浪费：另一方面由于信道是时变的，这就 需要频繁的发送训练序列，这样会大大降低系统的性能。 基于此，发展了不需要训练序列的盲多用户检测。所谓的盲检测就是在 干扰用户的特征序列未知条件下的检测。较早的盲多用户检测是由 m l h o n i g 等人提出的基于约束最小输出能量准则的m o e 盲自适应检测算 法【l ，其实际上是给出了线性最小均方误差检测器的种盲自适应实现方 法。1 9 9 8 年，x w a n g 引入子空间的概念，提出了基于子空间盲自适应多用 户检测方法【l ”，并给出了解相关检测器和线性m m s e 检测器的盲实现方法。 其基本思想是通过子空间跟踪技术来获得信号子空间并利用它来消除未知 用户造成的干扰，信号子空间跟踪结果的准确性直接影响检测器的性能，该 第8 页 安徽大学硕士学位论文 方法的实现还有赖于有效的子空间跟踪算法。 最近十年盲信号处理技术发展迅速，很多学者把这一技术用于移动通信 中去。盲信号处理问题实质就是求一个多输入多输出( m i m o ：m u l t i - i n p u t m u l t i o u t p u t ) 系统的逆系统来恢复原始的输入，而通信中的信号检测问题也 是从混合信号中恢复原始用户信号的问题。只是盲信号处理试图利用尽可能 少的信息来获得原始的输入。盲信号处理不需要训练序列，在动态环境下， 不需要知道干扰用户的准确信息，如它们的符号波形。这就提高了信道传输 的效率和对信道的稳健性。 其中直接对混杂了干扰用户的接收信号进行自适应滤波，提取出期望用 户的信号是一类重要的盲检测思想，其性能取决于自适应算法的收敛速度和 稳态误差。1 9 9 5 年，m l h o n i g t ”1 就将盲均衡中用来抑制符号问干扰的 ( i s i ：i n t e rs y m b o li n t e r f e n c e ) 恒模( c m a ) 算法应用在多用户检测中。虽然满足 收敛条件的恒模算法的收敛性和稳定性都很好，但由于代价函数的多模态 性，需要正确的初始化和合适的选择步长才能保证正确收敛。在文献f 1 7 忡 m a d h o w 就盲自适应干扰抑制方法做了综述，指出了基于高阶统计量的 c d m a 接收技术值得迸一步的研究。 1 3 论文的结构及主要内容 论文其余部分安排如下： 第二章从d s c d m a 多用户通信系统的模型出发，分析最优多用户检测 和各种次优多用户检测的基本原理，比较了其各自的优缺点。最后，给出了 衡量多用户检测器性能的评价参数。 第三章介绍了盲自适应多用户检测算法。重点分析了两类盲自适应多用 户检测算法。分别是是基于m o e 准则的线性盲自适应多用户检测器和基于 子空间估计的盲自适应多用户检测器。 第四章是本论文的重点。首先介绍了盲均衡中的恒模算法，指出将其应 用于多用户信号检测中时需要合适的初始化和增加约束条件。然后重点讨论 了本文提出的基于最小峰度准则的码约束恒模算法。最后对算法进行了仿 真，实验结果表明本文提出的算法可以获得较小的输出误差和较强的抑制多 址干扰的能力。 最后一章是对全文的总结和对多用户检测技术的展望。 第9 页 安徽大学硕士学位论文 第二章基本的多用户检测方法 2 1d s c d m a 多用户通信系统的模型 d s c d m a 通信系统的模型如图2 1 所示 b l ( t ) b 2 ( t ) ： ： b k ( t ) 图2 1d s c d m a 多用户通信系统模型 如图1 所示，对于任意一个用户i 的发射机端输出信号为 s ，( t ) = 4 2 p i b 。( t ) g 。( t ) c o s ( c o 。t + o i )( 2 - 1 ) 其中，p 。表示用户i 的功率；w 。为信号的载波频率；e 。为用户的相位， 服从 0 ，2n 上的均匀分布；b i ( t ) 为用户i 的数据比特，其定义由( 2 2 ) 式给出。 b f i t ) = b , p ( t - n t b ) ( 2 2 ) 其中，b i “为1 的二值等概序列，表示用户f 的第n 个信息比特。p 为宽 为t b 的矩形脉冲；t b 为比特周期；g 。( t ) 为用户i 的扩频码字；g i , m = 1 表示用 户i 扩频码字的第m 位。 各用户发射的信号经过各自的随机时延，叠加了信道噪声之后，先后到 达接收端。为了分析的方便，我们假设用户i 所处的信道为加性高斯自噪声 信道。这样接收端得到的信号为： 羔 r ( f ) = s ，( f 一7 2 i ) + n ( f ) i = l = 扭强( 。) g ，o - - t i ) c o s ( o ) 。t + 只一0 9 c 0 ) + n ( f ) i = l 第1 0 页 安徽大学硕士学位论文 = 扛昏，( f _ 。) g ( 卜 i ) c o s ( 敛t + 氟) + ”( f ) ( 2 3 ) j i 其中，k 为用户数；t 为用户i 的随机时延。且t i 服从 0 t b k 的均匀 分布；中i 也是【0 ，2 上均匀分布的随机变量；n ( t ) 为双边带功率谱密度为 n o 2 的高斯白噪声信号。 2 2 传统接收机 传统接收机结构如图2 2 所示。 b l b 2 b 图2 2传统接收机的结构 常规的接收机采用相关接收的办法，即将接收信号通过匹配滤波器与本 地扩频码序列做相关，然后直接对匹配滤波器的输出进行比特判决。用x 。“ 表示用户i 的匹配滤波器在第n 个比特的输出结果，并把x 。“作为判决器的判 决变量。可以得到 一矗：o x 7 =i r ( t ) g 。( t f i ) c o s ( 。t + 。) d r ( 肛j ) 玷+ r ， 十r ，r = ( 艺、j f _ 6 ，( t - r ) g ，( t - - 2 j ) c 。s ( 。f + 办) + n ( f ) ) 毋( t - - l i ) c 。s ( c o c t + ( b ) d t ( h 1 ) 十f j 2 i = 瓶而? 瓦+ 芝属万c o s ( 办一办) r 。( r 一+ 6 茂。( r 舢+ 一。( 2 - 4 ) ，2 i ，j 其中月。( f ) ，尺。( f ) 如( 2 5 ) 、( 2 6 ) 所示。 0 尺( f ) 2j g ，o f ) g 。( t ) d t ( 2 - 5 ) 第1 l 页 室墼查兰堡主兰垡丝兰 毫，。( r ) = b ( 卜f ) 函( t ) d t ( 2 6 ) 它们是码字g i ( t ) 的连续时间互相关函数。 为了清楚起见，我们定义： a 。= 厨印互，i 川= 属万c o s ( 办一似r 。( r 一+ 6 恕。( r 舢 即得： m z ? = a ，+ i + 一 ( 2 7 ) = l ，l 从上式可以看出，匹配滤波器的输出有三项，第一项是待解调用户的输 m 出a 。第二项就是系统中其它用户产生的多址干扰( m a i )i 。，第 ；i ，l 三项是信道的噪声项 。常规的接收机对匹配滤波器的输出结果直接进行判 决，得到最终的结果。 d ? = s g n ( x t )i = 1 ，k( 2 - 8 ) 可以看出传统接收机完全没有利用其它用户的信息，而仅仅是把其它用 户的干扰当成噪声。 为了下面分析的一致性，通常可以将信号用矩阵的形式来表示。则匹配 滤波器的输出矢量y = y l ，y 2 ，y k 用矩阵矢量表示为： y = r w b + n( 2 - 9 ) 其中r 为扩频序列的相关矩阵，为k k 维的对称阵。w 为k k 维的 对角矩阵，对角线上的元素代表了各用户的信号幅度值。b = b 1 ，b 2 ，b k 1 为k 维的信息矢量。n 为0 均值的高斯白噪声。 2 3 基本的多用户检测算法 为了解决多址干扰对c d m a 系统容量的限制，有必要对常规的传统接 收机的结构和算法进行改进革新。这方面的研究始于1 9 7 9 年 2 。 多用户检测器按其性能可以分为最优多