（通信与信息系统专业论文）cdma系统盲多用户检测的研究.pdf

哈尔滨工程大学硕士学位论文 摘要 多用户检测是第三代移动通信的关键技术之一，是通信信号处理的研究 热点之一。在c d m a 移动通信中，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 r ) 严重影响了系统容量和性能，要想真正的消除干扰，大幅度提高系统容量， 必须通过多用户检测。从目前国内外研究成果看，复杂度低、性能优良的多 用户检测算法是研究的主要方向。传统多用户检测充分利用造成多址干扰的 所有用户的信息进行联合检测，从而具有良好的抗多址干扰能力，但训练序 列占用了大量额外的频谱资源。 盲自适应多用户检测可以不需要训练序列，在仅知道期望用户地址码及 其定时信息条件下自适应跟踪信道中用户地址码的变化，更有效地抑制小区 内的多址于扰，可以很方便地应用在上行链路系统中。 本文在研究了大量的盲多用户检测技术基础上，首先研究了c d m a 系统 的多用户检测技术；然后提出了两种改进的恒模算法，即变步长恒模算法和 改进的线性约束恒模算法。同时还研究了基于k a l m a n 滤波的多用户检测算 法的性能，并通过计算机仿真对比研究了最小均方误差随机梯度算法( l m s ) 和递归最小二乘算法( r l s ) 的性能优劣；最后，从计算机仿真中得出结论， 两种改进的恒模新算法与原有的恒模算法相比较，性能有很好的提升，而且 复杂度也不高；基于k a h n a n 滤波的多用户检测算法在高斯白噪声信道下， 无论静态环境还是动态环境，都有很好的收敛性和跟踪性，抑制多址干扰的 能力也非常强。 关键词：c d m a ；盲多用户检测：恒模算法；卡尔曼 哈尔滨工程大学硕士学位论文 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 ek e yt e c h n o l o g i e si n3 gm o b i l e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m , a n dh a sb e e nah o ts p o ti nt e l e c o mr e s e a r c hf i e l d m a i ( m u l t i p l ea c c e s si n t e r f e r e n c e ) m a yr e d u c es y s t e mc a p a h i u t ya n dp e r f o r m a n c e s e r i o u s l yi n3 g i no r d e rt oe l i m i n a t ei t si n f l u e n c ee s s e n t i a l l ya n di m p r o v es y s t e m p e r f o r m a n c e ，w em u s tu s em u l t i u s e rd e t e c t i o nt e c h n o l o g y i nr e c e n t l yy e a r s ，t h e m a i nr e s e a r c hw o r km a yf o c u so nh o wt op r e s e n tah i g hp e r f o r m a n c e ，l o w c o m p l e x i t ya l g o r i t h m t r a d i t i o n a lm u l t i n s e rd e t e c t o rm a k eg o o du s eo f a l ls i g n a l s i n f o r m a t i o nw h i c hr e s u l t i n m u l t i p l ea c c e s si n t e r f e r e n c e s ot h a t i t p r o v i d e s o p t i m u mm a i r e s i s t a n c e b u tt h ef r e q u e n tu s eo ft r a i l l i n gs e q u e n c ei sc e r t a i n l ya w a s t eo f c h a r m e lb a n d w i d t h r e s e a r c hs h o w st h a tw i mt h ep r i o rk n o w l e d g eo fo n l yt h es i g n a t u r e w a v e f o r ma n dt i m i n go ft h eu s e ro fi n t e r e s t , b l i n da d a p t i v em u l t i n s e rd e t e c t o rc a n e f f e c t i v e l yd e t e c td a t as y m b o lo ft h ed e s i r e du s e rw i t h o u tt r a i n i n gd a t as e q u e n c e f o re v e r ya c t i v eu s e r , i ti se s p e c i a l l ya t t r a c t i v ef o rt h ed o w n l i n k ss y s t e ma n d s u p p r e s s i n gi n t e r c e l lm a ie f f e c t i v e l y t h i sp a p e rb a s e do nm u c hb l i n dm u l t i u s e rd e t e c t i o nt e c h n o l o g i e s f i r s t l y , m u l t i u s e rd e t e c t i o ni nc d m a s y s t e mi sr e s e a r c h e d , t h e nt w om o d i f i e dc o n s t a n t m o d u l u sa l g o r i t h m s ( c m a ) a r ep r o p o s e d ：v a r i a b l es t e ps i z ec m aa n dm o d i f i e d l i n e a r l yc o n s t r a i n e dc m a a 1 s om u l t i u s e r d e t e c t i o nb a s e d k a l m a nf i l t e ri s r e s e a r c h e d , t h el m sa l g o r i t h ma n dr l sa l g o r i t h ma r es t u d i e db yc o m p u t e r s i m u l a t i n g a tl a s t ，t h es i m u l a t i n gc o n c l u s i o ns h o wt h a tt h et w on e wc m a h a v e m u c hm o r ec a p a b i l i t i e st h a nt h eo l do n e s ，a n dh a v el o wc o m p l e x i t y w h e t h e ri n s t a t i co rd y n a m i cs i t u a t i o n , t h ek a l m a nf i l t e ra l g o r i t h mh a sag o o dc a p a b i l i t yo f c o n v e r g e n c ea n d 仃a c k i n gi na w g nc h a n n e l ，a l s ot h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t i th a ss t r o n gc a p a b i l i t yo fs u p p r e s s i n gm a i k e y w o r d s ：c d m a ；b l i n dm u l t i u s e rd e t e c t i o n ；c m a ；k a l m a n 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导 下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文 献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已 注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已 经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个 人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到 本声明的法律结果由本人承担。 ：阼者( 签字) ：纣盘丛 e t 期：印谚年，月日 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题背景和研究意义 c d m a 系统具有频谱利用率高、软容量、软切换、低功率、保密性好、 易于无缝切换和宏分集等优点，相比传统的f d m a 和t d m a 系统有很多的优 势，所以研究c d m a 通信系统非常有必要。 c d m a 技术上的优点在己开通的商用c d m a 移动通信系统( 基于i s 9 5 标 准) 中基本上得到了体现，但应该看到，目前的系统也存在一些不足。由于 d s - c d m a 系统中使用的扩频码般并非严格正交，非零互相关系数会引起 各用户间的相互干扰常称为多址干扰( m u l t i p l ea c c e s si n t e r f e r e n c e 。 m a j ) ，在异步传输信道以及多径传播环境中多址干扰将更严重。多址干扰的 存在带来两个问题： 1 系统的容量受到限制。随着同时接入系统用户数的增加，多址干扰的功 率也在增加，致使误码性能下降，因此d s c d m a 的系统容量虽然大于 t d m a 和f d m a ，但仍然受限于多址干扰，任何多址干扰的减少都将直 接转化为系统容量的进一步增加。 2 “远一近”效应严重影响系统性能。由于移动用户所在的位置处于动态变 化中，基站接收到的各用户信号功率可能相差很大，即使各用户到基站 距离相等，深衰落的存在也会使到达基站的信号各不相同，强信号对弱 信号有着明显的抑制作用，会使弱信号的接收性能很差甚至无法通信。 这种现象被称为“远一近”效应( n e a r - f a re f f e c t s ) 。 因此，随着c d m a 商用化进程的加快，提高带宽效率，缓解多址干扰、 克服“远一近”效应的影响成为一个受人关注的课题。传统的c d m a 接收机采 用匹配滤波器接收，但是这种结构的接收机将多址干扰与信道高斯白噪声都 视为普通噪声来处理，因此系统容量始终无法提高；改进后的采用功率控制 的方法来平衡多址干扰，通过使彼此间的影响减少来提高系统容量，但这样 哈尔滨工程大学硕士学位论文 做只能暂时缓解干扰，并没有真正去除多址干扰；要想真正消除多址干扰， 大幅度提高系统容量，必须通过多用户检测( m u l t i u s e r d e t e c t i o n , m u d ) 技术。 多用户检测的基本思想是：综合利用包括干扰用户在内的各种信息及信 号处理手段，抑制甚至消除多址干扰，从而达到更准确检测期望用户信号的 目的，并同时检测出所有这些用户或某些用户有用信息的一种信号检测方法。 多用户检测技术是国际上最新发展起来的一项用以消除多址干扰的技术，是 第三代移动通信的关键技术之一。多用户检测技术认为多址干扰与背景噪声 是不同的，背景噪声是随机的，不可预测的；而多址干扰，有许多先验的信 息，如己知用户的扩频码、各用户的信道估计等等，因此可以在一定程度上 预知，不应该被当作噪声处理。正是借助这种可预测性，抑制甚至消除多址 干扰才成为可能。因此，多用户检测技术成为了解决多用户综合业务环境中 可靠性及实现大容量传输的有效技术。 本文在研究了大量多用户检测技术的文章的基础上，把研究重点放在盲 多用户检测算法上。提出了改进的盲多用户检测算法，并进行了性能分析和 数据仿真比较，仿真结果表明算法在与传统的算法比较上。系统性能得到了 明显的提高。 1 2 国内外的研究现状和进展 多用户检测的最早想法是由k s s c h n e i d e r 在1 9 7 9 年提出的【l l 。1 9 8 3 年 r k o h n o 发表了对多用户干扰消除器( i c ) 的研究嘲，利用其他用户的已知信 息消除m a i ，实现无m a d 的多用户检测，并指出了一些研究方向，这是多 用户检测最早的文献。1 9 8 6 年s v e r d u 将多用户检测的理论向前推动了一大 步 3 1 ，他认为多址干扰是具有一定结构的有效信息，理论上证明了采用最大似 然序列检测( m l s d ) 可以逼近单用户接收性能。并有效地克服了“远一近”效 应，大大提高了系统容量，从而开始了对多用户检测的广泛研究。 但是m l s d 结构是匹配滤波器组加上v i t e r b i 译码，复杂度为0 ( 2 ) ，其 中七为用户数，这种最优多用户检测器在工程上基本无法实现，因此人们开 始研究各种次优多用户检测器，要求在保证一定性能的条件下能够将复杂度 降低到工程上可以接受的程度。这些次优多用户检测器方案，主要分线性多 2 哈尔滨工程大学硕士学位论文 用户检测器、非线性多用户检测器两大类。其中线性多用户检测器主要包括： 解相关多用户检测器( d e c m u d ) 、最小均方误差多用户检测器( m m s e m u d 、 等；非线性多用户检测器主要包括：多级型多用户检测器、判决反馈型多用 户检测器等。 多址干扰是由于不同用户的扩频波形不正交( 即存在线性相关) 引起的。 因此，为了抑制多址干扰，将所有用户扩频波形之间的线性相关解除掉，使 不同用户的扩频波形实现正交。这就是解相关检测器( d e c o r r e l a t i n gd e t e c t o r ) 的基本思想州，】。解相关检测器在大多数情况下比传统检测器具有性能、容量 上的提高，而且不需要估计接收信号的幅度，与最大似然序列检测器相比计 算复杂度大大降低。但是解相关增强了加性高斯白噪声( a w g n ) 的干扰，使 其互相关矩阵的逆的计算量仍然很大。最小均方差m m s e 检测器考虑了背景 噪声【6 q ，并利用了接收信号的功率值，其基本思想是使实际数据和检测器的 输出之间的均方差最小，最后求出满足要求的解。m m s e 检测器在消除多址 干扰和不增强背景噪声之间进行了折衷，其缺点是必须对信号的幅度进行估 计，另外它的性能依赖于干扰用户的功率，这样在抗“远一近”效应方面就不 如解相关检测器。 线性多用户检测器有完整的定量的数学描述与分析方法，并具有较大的 理论研究价值。但从工程应用上看，线性的往往不如非线性的，然两非线性 的由于没有系统的数学描述和分析工具，理论上研究起来比较困难。但是仍 可以利用一些工程数学方法，进行租略描述与分析，并重点引用计算机仿真 进行较深入的分析与研究以弥补定量数学分析的不足。 非线性多用户检测方法主要有多级型、判决反馈型、神经网络型等几种 方法。多级型多用户检测算法，根据每一级各用户的检测形式不同，又可划 分为很多形式。若每一级各用户并行的采用匹配滤波器或相关器检测，这就 是传统的并行干扰对消( 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 a t i o n , p t c ) 算法鹏。若每一 级的每个用户，根据信号强度的大小，采用串行的匹配滤波器或相关检测的 方法，这就是所谓的串行干扰对消( s u c c e s s i v ei n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n , s i c ) 算法1 9 1 。当然，每一级的各用户还均可以采用去相关检测、m m s e 等算法， 这时的性能会更好，但算法实现复杂度也更高。多级型多用户检测算法的每 级一般算法结构相似，因而多级型的每一级的最后( 除最后一级) ，还有个 哈尔滨工程大学硕士学位论文 各用户信号的再生、还原过程，这也是多级型方法的特点之一。判决反馈多 用户检测算法，从本质上看，等价于多级型算法：从结构上看，判决反馈法 将多级型方法采用循环的方式一级来完成，通过对一级的多次循环，完成多 级型相同的功能；从实现上来看，判决反馈多用户检测算法比多级型算法需 要更多的存储空间。而多用户检测从本质上看，就是一个组合优化问题。因 而，所有解决组合优化的算法原则均可适用于多用户检测，其中基于神经网 络的解组合优化问题当然也适合多用户检测。 研究一个多用户检测器，首先要建立一个系统模型。系统模型包括信道 模型、发送方式和接收方式等。简单的信道模型可以采用高斯白噪声信道； 信道衰落模型可以采用r a y l e i g h 衰落信道( 瑞利信道) 模型、n a k a g a m i 衰落信 道模型和r i c i a n 衰落信道( 赖斯信道) 模型等【1 0 1 ；发送方式是指可以在基带研 究，也可以研究发送数据在调制解调后对系统的影响；接收方式是指采用阵 列天线的处理方式、也有采用空时二维( s p a c e t i m et w o d i m e n s i o n p r o c e s s i n g ) 接收的处理方式，可以研究同步信道下的多用户检测，也可以研 究在异步方式下带有码间串扰的情况怎么提高多用户检测器的性能。如果采 用的系统模型不同，就会得到对不同信道进行优化、改进的多用户检测器， 于是分析、仿真得到的多用户检测器的性能也是有差异的。 多用户检测技术也有其局限性，首先它不能够消除其它小区的多址干扰 对本小区的影响。设总干扰为：i = j 山+ 届。，是其它小区多址干扰与本 小区多址干扰的比值，或称为溢出比。第一项是本小区内的多址干扰，在理 想情况下可被多用户检测技术全部清除；第二项是其他小区的干扰，多用户 检测技术消除不了这种干扰。其次因为实际条件限制，多用户检测技术不能 直接用于下行链路的接收，但是其设计思想对于移动台的抗干扰研究是值得 借鉴的。 针对c d m a 的下行链路，i o i n g 等人首次提出了盲多用户检测技术1 1 1 ) 。 盲多用户检测分为半盲检测和全盲检测两种。所谓半盲检测就是干扰用户特 征波形部分已知、部分未知条件下的检测，适用于小区基站；所谓全盲检测 就是不知道所有干扰用户特征波形条件下的检测，适用于移动台。传统的盲 自适应算法首先要确定代价函数，然后确定迭代计算的方法。常用的代价函 数有最小均方差( m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r ，m m s e ) 、平均输出能量( m e a n 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 o u t p u te n e r g y ，m o e ) 、恒模( c m ) 等，代价函数还可分为没有约束的和有约 束的。而迭代算法可以用最小均方( l e a s tm e a ns q u a r e ，l m s ) 、最d , - 乘 ( r e c u r s i v el e a s ts q u a r e s ，r l s ) 等来实现，它们是目前信号处理中最主要和应 用最广泛的两种自适应滤波器旧呻】。而在l m s 自适应滤波算法中，应用最广 的是简单随机梯度( s t o c h a s t i cg r a d i e n t ，s g ) 算法和有优良收敛特性的 l m s - n e w t o n 算法。而近年来许多文献都集中在基于子空间估计和恒模算法 的盲多用户检测算法的研究上【1 4 删。 制约多用户检测商用的主要因素是复杂度高。以现有的技术和硬件条件， 多用户检测花费在硬件上的代价可能大于采用多用户检测获取的系统性能和 容量上的收益，这使得目前的c d m a 系统( 如i s 一9 5 ) 情愿依靠其它技术，如 功率控制来减小远近效应和提高系统性能。 虽然多用户检测技术有它的局限性，但是瑕不掩瑜，其抗干扰的优越性 是大家公认的，迄今为止多用户检测技术己经获得了长足的进步，成为 c d m a 移动通信系统中抗干扰的关键技术。按照目前的器件水平来实现多用 户检测算法，虽有一定的难度，但是在复杂度和性能之间做个折衷，即牺牲 一部分性能来换取实际可接受的硬件复杂度是可行的。如果配合功率控制、 f e c 等其它c d m a 关键技术，系统性能的牺牲也不会太大，而且随着器件 水平的飞速发展，技术上的逐渐成熟，多用户检测商用的日子已经到来。多 用户检测技术已经能够应用在即将商用的3 g 系统中，即在有中国自主知识 产权的3 g 标准t d s c d m a 中，已经应用了联合检测技术，而联合检测技术 就是在多用户检测技术的基础上提出的。综上所述，算法复杂度低、性能优 良的盲多用户检测算法是现今的研究重点。 1 3 论文内容和章节安排 多用户检测技术是c d m a 通信系统中的关键技术和研究热点，针对目前 存在的主要问题和发展方向，本文着重对盲多用户检测算法进行了理论研究 和数据仿真。论文的各部分的内容和结构安排如下： 第1 章阐述课题的背景、研究意义，着重概述多用户检测技术的研究现 状和进展，介绍论文内容的安排。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第2 章首先介绍了三种典型的c d m a 系统模型，然后从多用户检测的分 类、多用户检测的原理结构、多用户检测的研究模型详细介绍了多用户检测 技术，最后介绍了几种典型的多用户检测技术，着重介绍了盲多用户检测技 术。 第3 章主要研究基于恒模算法的多用户检测算法，首先介绍了恒模算法 的数学模型，然后研究了两种改进的算法：变步长恒模算法和改进的线性约 束恒模算法。计算机仿真结果表明算法性能得到了提高。 第4 章首先介绍了k a l m a u 滤波器，然后详细地介绍了基于k a i i l l f l l l 滤波 的多用户检测算法，并在两种典型信道中进行了静态环境下和动态环境下的 仿真，仿真结果表明，此算法有良好的收敛跟踪特性和抗多址干扰的能力。 第5 章总结了本文所做的工作和研究成果，指出了研究中的不足之处以 及今后的研究方向，并大胆预测了今后多用户检测发展的前景。 6 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第2 章c d m a 系统的多用户检测技术 2 1 引言 c d m a 系统是一个白干扰系统，当系统用户数增大时，m a i ( 多址干扰) 将成为最主要的干扰。从信息论的角度而言，m a i 不同于一般系统中的干扰 或噪声，它仍然是种携带有用信息的信号干扰。多用户检测技术就是综合 利用各种信号的有用信息及信号检测的方法，对接收信号进行检测处理，从 而达到对期望信号的最佳检测。 本章首先介绍了c d m a 多用户检测系统模型，然后介绍了多用户检测技 术的分类和多用户检测研究的模型，最后给出了几种基本的典型的多用户检 测算法。 2 2 系统模型 2 2 1 高斯白噪声信道同步c d m a 系统 在有k 个用户的同步基带数字d s c d m a 系统中，考虑高斯自噪声信道， 在接收端，接收机接收到的信号为： 茁 r ( t ) = a k b k ( j ) s k ( t - j t ) + d n ( t ) t e j t j t + t ( 2 一1 ) t = t 其中，t 是字符间隔；4 、( ) 一1 ，+ l 和吼o ) 分别是第七个用户接 收信号的幅值、信息比特序列和具有单位功率的特征波形，一般在c d m a 系统中及第三代c d m a 移动系统中，用于区分用户的扩频码均采用g o l d 码序列；疗( f ) 是具有单位功率谱密度的高斯自噪声；占是噪声方差。假定所 有可能的信息序列是等概率的，则可以在式( 2 1 ) 中取，= 0 ，得到简化的 哈尔滨工程大学硕士学位论文 信号模型： r ，( f ) = a k b ：k ( t ) + g n ( t ) ( 2 2 ) k = l 对接收信号，用码片速率采样，在一个码元间隔2 内即可得到个码片 匹配滤波器输出样本向量，同步系统基带接收信号的模型可写成向量形式： f ，- - - - 4 吼黾+ 6 n k = l ( 2 - 3 ) 式中， 是均值为0 ，协方差矩阵为“的高斯白噪声向量；钆是第k 个 用户接收信号的信息比特；= 等【钟，店，威r 为用户k 的归一化扩频 v v 码向量；n 为扩频增益； 钟，成，露】r 为第后个用户值为5 ：1 的扩频信号 序列。 不失一般性，设足个用户的扩频码波形 s ， ，s k ) 线性独立，并引入矩阵 表示： s 兰如， ，屯) ，a = 6 d i a g ( a t ，4 ) ，4 z = 6 d i a g ( a 1 2 ，4 2 )s = 如， ，屯) ，一4 ) ，4 2 2 ，一4 2 ) 则接收信号，的矩阵表示可以写为： t = 黝b 4 - 6 n 接收信号，的自相关矩阵露可以表示为： ( 2 - 4 ) r = e ( r r 7 ) = s a 2 s 7 + j 2 ， ( 2 5 ) 2 2 2 高斯白噪声信道异步c d m a 系统 在有k 个用户的异步基带数字d s c d m a 系统中，那么经过商斯白噪声 信道的基带接收信号为： ，( ，) = 4 , b k ( t - - r k ) s k ( t - r k ) + g n ( t ) ( 2 6 ) = i 哈尔滨工程大学硕士学位论文 其中，气是第k 个用户的时延。不妨假设m a x ( r 。 s t ，其他符号含义与 2 2 1 节相同。 根据某一传输的比特符号相关的间隔内来估计该传输符号的一种简单的 处理异步系统的方法来处理高斯白噪声信道异步c d m a 系统，则一个k 个用 户的异步系统可以等效看作有2 七一1 个用户的同步系统。我们假设 2 t l s ，且等效的2 j j 一1 个用户扩频码线性无关，则本章2 2 1 节中的推导 均适用于异步c d m a 系统。 2 2 3 慢多径衰落信道同步c d m a 系统 考虑有七个用户的同步d s c d m a 系统，所有用户经过一个慢多径衰落 信道，信道冲击响应为： | j i ( f ) = 乏：a , a ( t - r , ) ( 2 7 ) 面 其中，为可分辨多径数；、f ，是第f 条多径的复衰落和延迟，其衰 落的幅度服从r a y l e i g h ( 瑞利) 分布，相位服从【o ，2 石) 上的均匀分布。则经过衰 落信道的接收信号模型可以表示如下： r村l， r ( r ) = 4 b k ( i ) c n s k ( t i t 一+ 8 n ( t ) ( 2 - 8 ) k 越i - 一“l = 1 其中，r 是符号间隔；w 是扩频信号带宽：工是可分辨多径数；刀( f ) 是 具有单位功率谱密度的零均值复高斯白噪声过程；j 2 是背景信道噪声功率； ( 2 吖+ i ) 是每个用户每帧的数据符号数；是第k 个用户第，条多径的信道衰 落增益；4 、丸、 b d i ) ，i = o ，1 ，i ，- + m ) 分别表示第k 个用户的接收信号幅 度、载波相位、符号值；吒( f ) 在【o ，t 】内是独立等概的二进制( 士1 ) 随机变量； s a t ) ，o f s n 为第七个用户在f o ，丁】内的标准化信号波形。假定模型( 2 8 ) 所示信道服从慢衰落，即信道衰落增益在一个完整的信号帧内是不变的。 在该接收信号模型中，第个用户的频率选择性衰落信道被建成一抽头 延迟线“”，抽头间隔为1 形，抽头系数为 。抽头间隔可以取为i w = i 或 1个 去= 每，这里取l 缈= 疋。可分辨的多径数l = 【l 形】( 不超过乙的最大整 9 哈尔滨工程大学硕士学位论文 数) ，其中乙是信道多径扩展。码元间隔比信道多径时廷大的多，即丁远远大 于瓦m 参的情况，由信道引起的码间干扰可以忽略不记。在接收端，接收信 号先通过码片匹配滤波器，然后用码片速率采样，则在第j 个码元间隔，即 当i t s t ( f + 1 ) r 期间，码片匹配滤波器的输入可以写成向量形式： ，= 4 以+ 砌 ( 2 9 ) k - i，胡 出r 式中，= e 胁龟，表示第j | 个用户第，条路径的特征向量，矗是均值 为零，协方差矩阵为n x n 单位矩阵l 的复高斯噪声向量。 2 3 多用户检测技术 2 3 1 多用户检测的分类 从最开始研究多用户检测算法，理论上已经研究出了最佳多用户检测器， 但是由于最佳多用户检测器具有随用户数指数增加的复杂度，这是一个n p 完全问题，实际工程上是无法实现的。所以研究者就把研究重点投向次优多 用户检测算法。对于多用户检测的分类，由于次优多用户检测技术的分类方 法很多，从不同的角度可以得出不同的分类，本人在参考了大量资料文献后 得出了一种分类方法，见下页图2 1 ，仅供参考。 2 3 2 多用户检测的原理和结构 多用户检测就是基于信息论中的最佳信号检测理论，寻求c d m a 码分多 址的多用户的最优联合检测理论。首先，充分利用扩频码的己知结构信息。 在通常的码分多址中，都将多径干扰与多址干扰看作等效白噪声的无用信息 来处理，这是一种消极的处理方法，然而实际上不论多径干扰还是多址干扰， 本质上并不是纯粹无用的白噪声，而是有着强烈结构性的伪随机序列信号， 1 0 哈尔滨工程大学硕士学位论文 而且用户间与各条路径问的相关函数都是已知的，因此从理论上看，完全有 可能利用这些伪随机序列的己知结构信息来进一步消除它所带来的负面影 响，以达到提高系统性能的目的。其次，多径干扰与多址干扰其本质是一样 的，都来源于伪随机序列，若能充分利用扩频码的己知结构信息与统计信息， 两种干扰是可以通过检测消除的，消除和削弱了多址干扰和多径干扰的同时， 也必然消除和削弱了远近效应，因此最优的联合检测方案是可能的。 基于上述充分利用扩频码的已知结构和统计信息在信息论最佳信号检测 理论指导下，对多个用户的匹配滤波器接收的基础上，进行多用户联合检测， 并充分利用己知伪码结构与统计信息，设法消除其他所有用户的多用户干扰 的方案，理论上是完全可行的。 检测 非自适应 解相关多 用户检测 多用户检测 线性多用户 次优多用户检测 图2 。1 多用户检测的分类 典型的多用户检测接收机如图2 2 所示f l r l 。典型的多用户检测接收机即 是充分利用有用伪码多址的己知结构信息与统计信息联合检测的多用户接收 机。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 一黼卜 多 用 户 检 测 一鼍篙喾訾卜 算 法 输出判决结果 ( 用户1 ) 输出判决结果 ( 用户k ) 图2 2 多用户检测接收机 多用户检测器有着非常明显的优点，其优点如下： 1 消除或减弱多址干扰、多径干扰、远近效应的有效手段。 2 简化功率控制。降低功率控制精度；使由于多址干扰以及远近效应所产 生的影响大大减少，这样，功率控制的负担得以减轻。 3 改善正交扩频码互相关性不理想所带来的消极影响。 4 改善系统性能、提高系统容量、增大小区覆盖范围；尽管相邻小区所引 发的多址干扰使得容量的扩张受到限制，但这种扩张还是相当可观的。 而且这种限制可以通过把来自相邻小区的信号也纳入多用户检测算法而 加以改善。 6 更高效的上行频谱利用率和更高效的使用功率。 虽然多用户检测器有非常显著的优点，但它同样也有一些缺点，以下是 多用户检测器的缺点： 1 大大增加了系统设备的复杂度和运营成本。 2 使系统时延增加，特别是当采用自适应算法并对于扩频码较长的系统更 是如此。 3 在下行链路执行多用户检测有难度：由于受到费用、体积、重量等诸多 因素的影响，目前很难将多用户检测用于移动台，主要还只能用于基站 方面。 4 来自其它小区的多址干扰依然存在：由于上行和下行信道在各个小区间 要实行复用，所以一个小区发射的信号势必会对其相邻小区造成干扰。 如果检测算法中没有考虑这种情况，那么性能自然会有所下降。 1 2 哈尔滨工程大学硕士学位论文 多用户检测器虽然还有很多要改进的地方，但随着技术的不断发展，一 些棘手难解决的问题已经解决，实际应用已经可以实现，尤其是盲多用户检 测算法更是得到了很多研究者的重点关注。 2 3 3 多用户检测的研究模型 算法的研究是一个从简单到复杂的过程，多用户检测算法也不例外，它 的研究也是从最简单的a w g n 信道向慢衰落信道再向更复杂的实际信道步 步逼近的。 1 1 9 8 6 年v e r d u 首次提出的多用户检测是在简单的a w g n 背景下提出的，对 于这类最简单的恒参信道，利用己知扩频码的结构信息与统计信息进行 检测相对来说比较容易，也比较简单，其实现结构由于是恒参单径信道 也相对比较简单。 2 继而将简单的高斯加性自噪声( a w g n ) 信道扩展至平坦瑞利的单径慢衰 落信道。 3 再从相对简单的平坦瑞利的单径慢衰落信道进一步扩展至比较复杂的多 径慢衰落信道。 4 最后从多径慢衰落信道再进一步扩展至时变多径快衰落信道中，一步步 接近实际信道。 上述扩展，主要是从以下两个方面大大增加了多用户检测器实现的复杂 度： 从单径到多径：即从单纯多用户检测发展至多径干扰、多用户干扰联合 最优检测，从而使实现结构大大复杂化。 从恒参到变参，从时不变系统到时变信道：为了获得“已知”的扩频码 结构信息( 这时由于信道时变性，将已知量变成了未知待估计量) ，必须引入 信道估计理论与技术，实时求得这些待求的“已知”结构信息，特别是对于 时变信道，信道估计更加困难，也更加复杂。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 3 4 几种典型的多用户检测技术 1 传统的匹配滤波器 传统的d s c d m a 匹配滤波器接收机，如图2 3 所示，对每个用户单独 接收，它假定c d m a 系统各用户的扩频码正交，在白噪声信道中，这种方法 是最优的。然而实际中由于相关时延的存在，扩频码不可能完全正交。而传 统接收机将其它的干扰用户当作是白噪声进行处理，对干扰用户的有用扩频 信息未加以有效利用，因此传统接收机的系统容量小，且检测可靠性也较低。 一嬲h 。嚣，卜 厂1 ( 用户1 ) 一( 用户1 ) r输入i l _ j 。 接收信号l+兰薹薹童至蛩 k ( 用户k ) 一( 用户k ) r 判决结果 ( 用户1 ) 判决结果 ( 用户k ) 图2 3 传统匹配滤波器接收机 2 最优多用户检测技术 1 9 8 6 年，s v e r d u 等人提出了最早的高斯信道下的多用户检测器：即最 优多用户检测器。在各用户信号发射信号先验概率相等的情况下，最优多用 户检测器就是一个最大似然准则的多用户检测器，它采用b a y e s 后验概率最 大的原理，其目标是寻找使似然函数最大的序列，这样的序列与发射信号集 序列差错最小。其研究结果表明，这种最优多用户检测器的性能远远大于传 统检测器，十分接近单用户检测器性能。但是这种检测器的算法复杂度是随 用户数的增长呈指数增加的，算法复杂度是0 ( 2 4 ) 。因此，虽然最优多用户检 测器具有最佳的抗干扰能力，但在实际中难以实现。 3 。次优多用户检测技术 由于最优多用户检测器在实际中暂时不能实现，所以研究者研究出很多 次优多用户检测技术。次优多用户检测技术主要包括线性多用户检测技术和 非线性多用户检测技术。 1 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 非线性多用户检测，主要包括干扰抵消检测和非线性概率类检测。非线 性概率类检测的研究很少，其中神经网络多用户检测是近来研究的一个新方 向；干扰抵消检测器主要是利用反馈来减少多址干扰的。它的基本原理是： 从存在多址干扰的信号中提取期望用户信号，首先必须恢复干扰信号，即其 它用户的信号，然后从整个接收信号中减去这些多址信号，最终获得期望用 户信号。主要包括串行干扰抵消器、并行干扰抵消器和综合干扰抵消器等 p 啦- j 。这类检测器的最大特点就是以降低大功率用户的性能为代价来提高小 功率用户的性能。 线性多用户检测，线性检测器不仅能降低复杂度，而且能克服误差扩散 问题。所以线性多用户检测器的研究更为广泛。最优检测理论能够在渐近效 率和抗远近效应上达到最优，但在实际中难以实现。而解相关检测和最小均 方误差检测都不能使渐近效率最优，但可以达到最优的抗远近效应能力哪。 线性检测的结构是在匹配滤波器后面加一个线性变换矩阵，需要对矩阵求逆， 运算量较大，因此，扩频码必须是短码。线性检测的最大优点是不需要干扰 抵消中的符号的集中检测，每个用户单独接收，需要的信息相对较少，因此 实现的复杂度较低。 盲线性多用户检测是线性多用户检测中的一个重要分支，也是本文重点 研究的方向。由于无线信道是时变系统，而对于线性多用户检测，每次都重 新计算线性变换矩阵是不可能的，自适应技术的引入不仅能够自动跟踪信道 变化，而且可以降低运算量。典型的自适应线性检测不需要匹配滤波器，接 收信号先经过码片滤波，然后按码片速率采样，采样后的信号经过线性接收 器处理，输出信号按符号速率采样，最后判决。其中线性接收机由不同的算 法计算调整。 自适应算法包括带发送序列的一般算法和盲自适应算法。目前，带发送 序列的自适应算法已经研究的比较成熟，主要有最小均方误差随机梯度算法 ( l m s ) 和递归最小二乘算法( r l s ) e m ，由于l m s 算法收敛速度较慢、稳态性 能差，因此实际系统中常采用r l s 算法，其计算复杂度是0 ( n 2 ) ( n 为扩频 增益) 。这两种经典的自适应算法也作为本文研究盲多用户算法时的比较算 法，非常有意义。 由于发送序列不仅占用一定的资源，而且还要提高其发射功率以保证判 哈尔滨工程大学硕士学位论文 决的可靠性，面在多径信道中又很容易产生深度衰落，需要频繁的发送训练 序列，从而大大降低了系统性能。因此盲自适应检测算法已是当前研究的主 要方向。 根据盲算法采用的代价函数，一般可以分为约束最小输出能量算法 ( c m o e ) 、基于子空间方法的盲算法、b u s s g a n g 类型算法和基于高阶统计特 性的算法( h o s ) 等堋。 c m o e 算法是m h o i l i g 等人在1 9 9 5 年提出来的例，其代价函数是保证 权矢量与期望用户扩频码的内积为常数的条件下，使得线性多用户检测器的 输出能量最小，也就是最小方差算法。已证明，c m o e 算法的代价函数与 m m s e 算法只相差一个常数，实质上二者是一样的c 2 。 基于子空间方法的盲检测算法源于空域滤波中的m u s i c 算法思想，它 主要是利用信号空间计算接收机权矢量，权矢量的稳态解是w i e n e r 解，代价 函数是m m s e 。同样也可以应用于解相关检测。由于采用复杂度较低的予空 间跟踪算法，所以检测复杂度也大大降低。因此基于予空间的盲检测方法成 为现在研究的热点之一。 b u s s g a n g 类型算法由于实现简单，因此成为研究最广泛的盲检测算法之 一，其中研究最为深入的算法是恒模算法( c m a ) ，本文主要研究的一个方向 就是改进的恒模算法。但b u s s g a n g 算法在线性滤波器中存在局域收敛点，这 是个待解决的问题。 基于h o s 的算法可以估计相位，但是由于算法复杂度高、收敛速度慢， 目前还只处于研究阶段。 另外，部分研究者在研究基于k a l m a n 滤波算法的盲多用户检测算法和 基于m a r k o v 稳态模型的盲多用户检测算法，基于k a l m a n 滤波算法的盲 多用户检测算法理论性能较好，如何确定描述信道的状态方程是关键，同时 该算法的复杂度较高。 4 衰落信道下的多用户检测技术 多径衰落是c d m a 技术在实际移动通信系统中所面临的关键问题之一。 般移动通信所面临的是一个时变的多径衰落信道，这种环境相当于传输信 号受到了一个乘性干扰的影响，这就增加了接收机在检测环节恢复信号的难 度。在一般的c d m a 系统中，分集接收是克服多径环境影响的最有效手段。 1 6 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 而c d m a 系统的带宽传输特点为分集的实现提供了有利的条件。所以，将分 集接收结构有效地应用于c d m a 系统多用户检测中，实现抗多径衰落和抗多 址干扰、抗“远一近效应”的目标，成为多用户检测技术中的一个重要研究方 向。 2 4 本章小结 本章首先从多用户检铡的系统模型开始介绍，介绍了三种不同信道，不 同模式的系统模型，即高斯白噪声同步、异步c d m a 系统模型和慢衰落信道 ( r a y l e i g h 衰落) c d m a 系统模型，这些系统模型即为本文的计算机仿真所研 究的系统模型：然后介绍了多用户检测的分类、原理、结构和研究模型，比 较细致的介绍了多用户检测技术；最后介绍了几种典型的多用户检测技术， 着重介绍了本文要深入研究的盲多用户检测，从而系统的较详细的介绍了多 用户检测技术的梗概，为以后的章节做好了铺垫和应用模型的基础。 1 7 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第3 章基于恒模算法的多用户检测算法 3 i 引言 c d m a 系统多用户干扰主要是由于多个用户同时使用一个码分信道，不 同用户之间必然存在着干扰。多用户检测技术在传统检测技术的基础上，充 分利用造成m a i 干扰的所有用户信号信息对单个用户的信号进行检测，从而 具有优良的抗干扰性能，解决了远近效应问题，降低了系统对功率控制精度 的要求，该技术是一种从接收机端的设计入手的干扰抑制方法，它要解决的 基本问题是：如何从相互干扰的数字信息串中可靠的提取出期望用户的信号。 干扰抑制技术可以在有限的带宽内增加信道容量。在c d m a 系