（信号与信息处理专业论文）盲自适应多用户检测技术研究.pdf

重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 围绕着c d m a 无线蜂窝移动通信系统中的多址干扰( m a d 抵消问题，本 论文在现有盲自适应多用户检测技术基础上，提出了一种新的基于干扰空间线性 m m s e 盲自适应多用户检测器及其相应的基于干扰自相关矩阵c ，跟踪算法。数学 分析和仿真结果表明：该检测器具有实现复杂度低、跟踪速度快和健壮性强的优 点。 随着c d m a 移动通信系统容量增大，同频信道中同时处于通信状态的用户 数增多，单用户检测器抗多址干扰能力急剧下降。传统多用户检测在单用户检测 技术基础上，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，但存在一些缺陷：( 1 ) 不仅要求知道期望用户的地址p n 码及其定时信息，还要求其他干扰用户的地址p n 码及其定时信息；( 2 ) 不能消除 其他相邻小区的多址干扰对本小区的影响：( 3 ) 不能直接应用在c d m a 移动通信 系统中的下行链路。在传统多用户检测技术基础上，自适应多用户检测利用训练 序列在仅知道期望用户地址p n 码及其定时信息条件下就可以进行检测，不足的就 是i ) l i 练序列占用了额外的频率资源。 研究结果表明：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p n 码及其定时信息条件下自适应跟踪信道中用户地址p n 码的变化，更有 效地抵消小区内和小区间多址干扰，很方便地应用在上行和下行链路。 为实现盲自适应检测，通常采用对接收信号样本矩阵进行特征值分解( e v d ) 或奇异值分解( s v d ) 后进行跟踪，由此带来的子空间秩跟踪使得实现复杂度很 高；另一方面，在跟踪算法中考虑一些实际情况而作出近似处理，从而引起误差 积累和正交性误差，导致每次跟踪开始阶段跟踪速度变慢。为此，本论文提出基 于干扰空间线性m m s e 盲自适应多用户检测器及其相应的基于干扰自相关矩阵 c ，跟踪算法。仿真结果还表明，该检测器具有很好的健壮性。 关键词：多址干扰，盲自适应检测，特征值分解，干扰子空间，干扰空间 重庆大学硕士学位论文 英文摘要 a b s t r a c t i nt h i sp a p e r , an e wi n t e r f e r e n c e s p a c e - b a s e db l i n da d a p t i v em m s el i n e a rd e t e c t o r a n dt h ec o r r e s p o n d i n gt r a c k i n ga l g o r i t h mb a s e di n t e r f e r e n c ec o r r e l a t i o nm a t r i xi s p r o p o s e df o rm a ii nc d m a w i r e l e s sc e l l u a rc o m m u n i c a t i o ns y s t e m a n a l y s i sa n d s i m u l a t i o ni l l u s t r a t et h a tt h ep r o p o s e db l i n dm u l t i u s e rd e t e c t o rh a sl o w e rc o m p u t a t i o n a l c o m p l e x i t y , f a s t e rc o n v e r g e n c ea n ds t r o n g e rr o b u s tw i t hr e s p e c tt oi m p r e c i s ek n o w l e d g e o ft h er e c e i v e ds i g n a t u r ew a v e f o r mo fu s e ro fi n t e r e s t w i t ht h ei n c r e a s eo fa c t i v eu s e rn u m b e r si nc d m a c h a n n e l s ，s i n g l eu s e rd e t e c t o r c a n n o te f f e c t i v e l ys u p p r e s sm a i t r a d i t i o n a lm u l t i u s e rd e t e c t o rm a k eg o o du s eo fa l l s i g n a l sw h i c hr e s u i l ti nm u l t i p l ea c c e s si n t e r f e r e n c es ot h a ti tp r o v i d e so p t i m u mm a i r e s i s t a n c e ( 1 ) n e v e r t h e l e s s ，i ta s s u n e s t h a tt h er e c e i v e rc a na c q u i r et h es i g n a t u r e w a v e f o r ma n d t i m i n go fd e s i r e du s e ra n dt h ei n t e r f e r i n gu s e r s ；( 2 ) i th a sn oa b i l i t yt o s u p p r e s si n t e r c e l lm u l t i p l ea c c e s si n t e r f e r e n c e ；( 3 ) i tc a n n o tb ea p p l i e di nd o w n l i n k c h a n n e l s a d a p t i v em u l t i u s e rd e t e c t o re l i m i n a t e st h en e e d t ok n o wt h es i g n a t u r e w a v e f o r m sa n dt h et i m i n go ft h ei n t e r f e r e sa n dh a st on e e dt r a i n i n gd a t as e q u e n c e sf o r e v e r ya c t i v eu s e lb u tt h ef f e q u e n tu s eo ft r a i n i n gs e q u e n c ei sc e r t a i n l yaw a s t eo f c h a n n 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 t ht 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 ew a v e f o r ma n d t 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 u s e rd e t e c t o rc a ne f f e c t i v e l yd e t e c t d 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 ef o re v e r ya c t i v eu s e r i t i 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 sa n ds u p p r e s s i n gi n t e r c e l lm a i w h e nm u l t i u s e rd e t e c t o ri s a d a p t e di nb l i n dm o d e ，i tu s u a l l ya d o p t se i g n v a l u e d e c o m p o s i t i o no rs i n g n l a r v a l u cd e c o m p o s i t i o no fr e c e i v e ds a m p l ec o r r e l a t i o nm a t r i x a n dt r a c k i n ga l r i t h g m s ，w h i c hr e s u l ti nl l i g hc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y a tt h es a m et i m e a p p r o x i m a t i o nc o m p u t a t i o ni nt r a c k i n ga l r i t h g m sa l s or e s u l ti ns l o wc o n v e r g e n c e t o o v e r c o m et h e s es h o r t c o m e s ，ai n t e r f e r e n c e - s p a c e - b a s e db l i n da d a p t i v em m s el i n e a r d e t e c t o ra n dt h ec o r r e s p o n d i n gt r a c k i n ga l g o r i t h mb a s e di n t e r f e r e n c ec o r r e l a t i o nm a t r i x i sp r o p o s e d s i m u l a t i o na l s os h o wt h a tt h ed e t e c t o rh a ss t r o n gr o b u s t k e y w o r d s ：m u l t i p l ea c c e s si m e r f e r e n c e ( m a l ) ，b l i n da d a p t i v ed e t e c t i o n ，e i g n v a l u e d e c o m p o s i t i o n ，i n t e r f e r e n c es u b s p a c e ，i n t e r f e r e n c es p a c e i i 重庆大学硕士学位论文 l 绪论 1 绪论 1 1 问题的提出 第三代移动通信系统是能够满足国际电联( i t u ) 的i m t 2 0 0 0 f p 瑚t s 系统 标准的新一代移动通信系统，具有良好的网络兼容性，且能够实现全球范围内不 同系统间无逢漫游。它不仅要为各种移动终端提供话音和低速率数据业务，还要 提供高速率数据业务、视频和多媒体业务。根据i t u 的标准，世界各大通信公司 联盟纷纷提出自己的第三代移动通信方案。虽然它们之间不甚相同，但在系统中 采用码分多址( c o d e d i v i s i o nm u l i t i p l e a c c e s s ，c d 姒) 技术已达成共识。 实际c d m a 通信系统中，给各个用户分配彼此唯一的扩频序列( 地址序列) 间存在一定的相关性，导致了接收端用户间的相互干扰，这种干扰就叫多址干扰 ( m u l t i p l ea c c e s si n t e r f c i c n c c m a d 。由个别用户产生的m a i 固然很小，可是一旦 系统用户容量增加或信号功率差异增大( 或者说远近效应问题严重) ，m a i 就成为 宽带c d m a 移动通信系统的一个最主要的干扰。 传统的检测技术完全按照经典直接序列扩频( d i r e c t s e q u e n c es p r e a d s p e c t r u m ，d s s s ) 理论，对每个用户的信号分别采用扩频码匹配处理，因而抗m a i 能力差。为了进一步减少m a i ，在传统的c d m a 移动通信系统中采用了功率控制技 术，从而性能得到了一定的改善。但功率控制法存在一些的不足，如需要占用信 道来传递功率控制信息、系统实现复杂、控制性能与移动用户的运动速度以及信 源的统计特性有关等【1 j 。 多用户检测( m u l t i u s e rd e t e c t i o n ，m u d ) 技术在传统检测技术的基础上， 充分利用造成h i a i 的所有用户信号的信息( 包括p n 序列、幅度和相位) 进行联合 检测。它具有良好的抗干扰性能，同时降低系统对功率控制精度的要求，因而可 以更有效地利用频谱资源，显著提高整个系统容量1 2 3 1 1 4 。在c d m a 移动通信系统中， 系统容量主要受上行链路限制，此外基于对设备复杂度考虑，通常在上行链路中 研究m u d f5 1 。然而，随着d s p 和f p g a 技术的发展以及人们对业务质量要求的不断 提高，在下行链路中研究 t r d 已成为必要。 目前国内外对多用户检测技术的研究很多，总的说来，它们存在这些局限： 一是因为相邻小区里的同频干扰用户的特征序列( 扩频码序列) 未知，故多用户 检测不能消除其他相邻小区的多址干扰对本小区的影响；二是这些多用户检测技 术不能直接应用到下行链路的接收，其原因是由于这些检测算法要求接收机具有 本小区所有干扰用户特征序列的先验知识，而在下行链路中，移动终端只知道自 重庆大学硕士学位论文 1 绪论 身的特征序列，因此不能满足条件；三是随着通信技术的发展和人们需求的不断 变化，这些多用户检测技术在新业务系统性能、结构的重配置性和算法的可编程 性等方面满足不了要求。其中采用的检测算法也存在两个不足：一是要求事先知 道所有用户的扩频码及其定时信息，这在实际应用中的多径时变信道条件下是很 困难的；二是干扰环境的变化导致检测性能的急剧下降。另一方面，自适应多用 户检测技术可以借助训练序列的作用，在仅知道期望用户的扩频码及其定时信息 条件下来消除m a i ，且可以跟踪干扰环境的变化；但由于训练序列占用了传送信息 的比特，这在频率资源日益有限的情形下是不可取的。 基于上述原因，科研人员开始寻求盲多用户检测技术来代替基于训练序列的 自适应多用户检测技术，抗多址干扰和背景噪声能力得到了很大的改善，但由此 带来很大的实现复杂度【6 j 。 为降低实现复杂度，本文提出基于干扰空间线性最小均方误差( l i n e a r m i n i m u mm e a n s q u a r ee r r o r , m m s e ) 盲自适应多用户检测器。该盲多用户检测器 是在检测性能和实现复杂度上进行折衷；同时，为了在动态通信环境下改善系统 跟踪能力和提高检测器的健壮性，提出新的基于干扰自相关矩阵c 跟踪算法，引 入遗忘因子a 和修正因子，以迭代方式来跟踪干扰自相关矩阵c 的变化，经对比 分析和计算机仿真后其健壮性和跟踪能力得到很大的改善，实现复杂度也得到降 低。 1 2 国内外研究现状 多用户检测器的优点有：1 ) 有效地消除多址干扰；2 ) 有效地消除多径干扰： 3 ) 有效地消除远近效应；4 ) 简化和降低功率控制的精度；5 ) 改善系统性能、提 高系统容量和增大小区覆盖范围。 多用户检测器存在的缺点：1 ) 大大增加了系统设备的复杂度；2 ) 增加了系 统时延，特别是在长扩频码的c d m a 通信系统中采用自适应多用户检测算法更是如 此；3 ) 多用户检测一般需要知道所有用户扩频码及其定时信息，这在实际的多径 时变信道中是比较困难的。当无线通信环境在不断变化时，还需要对信道进行自 适应估计，而且估计的精度直接影响检测性能。 因此，围绕着发挥多用户检测的优点同时尽可能克服其缺点这个核心问题， 国内外提出各种多用户检测算法，其中最有竞争力的就是盲自适应多用户检测技 术。 针对不同的应用环境，盲自适应多用户检测技术分为两类：一类是v e r d u 等学 者提出的全盲多用户检测技术。所谓全盲多用户检测技术就是指所有干扰用户特 重庆火学硕士学位论文1 绪论 征序列未知条件下的自适应检测n 在下行链路中，由于移动终端只知道自身的扩 频码序列，针对这种情况，通常采用全盲多用户检测技术。另一类则是x i a o d o n g w a n g 等人提出的半盲多用户检测技术。所谓半盲多用户检测技术就是指干扰用户 特征序列部分已知、部分未知条件下的自适应检测f s j o 在上行链路中，基站知道本 小区内的所有用户的特征序列而对相邻小区的其他用户特征序列是未知，针对这 种情况，通常采用半盲多用户检测技术。两者的主要思想都是通过子空间跟踪技 术获得信号子空间并利用它来消除未知用户造成的干扰。 根据自适应检测算法中所使用的准则不同，盲自适应检测算法可分为两大类： 一类是m i c h a e lh o n i g 等人提出的基于最小能量输出的盲多用户检测，它等效于 最小均方误差，通过约束正交投影的范数x = | | xl ( 又称为剩余能量) ，可以避免 有用信号的抑制，其中条件是干扰在剩余能量小于信号剩余能量【”。另类是 h v i n c e n tp o o r 等人提出的基于信号子空间搜索的盲自适应检测，其主要思想是 通过子空间跟踪技术获得信号子空间并利用它来消除未知用户造成的干扰【”。它通 过对最初的输入采样自相关矩阵作特征值分解，然后靠迭代的方法获得以后输入 数据的特征值，每符号刷新一次。一次迭代过程包括：由上一时刻的特征向量得 到当前时刻第k 路用户的输出；计算当前时刻信号子空间的第k 用户对应的特征 向量，由上一时刻的k 用户对应的特征向量、当前信号、k 用户的输出得到，即上 一时刻的特征向量加上剩余信号在该方向上的投影；当前信号减去第k 路信号， 得到下次迭代的输入信号，由此实现了对线性变换矩阵的自适应估计。此外，d a r y l r e y n o l d s 等人以及国内清华大学和西安电子科大的雷达重点实验室等提出盲空时 多用户检测，即把盲自适应多用户检测技术和空时处理技术结合起来，但实现的 关键部分还是在于盲多用户检测算法1 1 。 为实现盲自适应多用户检测，国外科研人员提出很多检测算法，其中最有代 表性的是p a s t d 、b 1 s v d 和p r o t e u s 三种快速子空间跟踪算法【1 l l 【1 2 1 13 1 ，但存在 一个共同的问题：即在每次迭代过程中需要附上正交性约束条件以保证子空间的 正交性，此外还存在子空间秩的跟踪，这样就增加了实现复杂度：另外跟踪能力 受子空间的正交性误差的影响。台湾学者j y h h o m gw e n 在2 0 0 1 年6 月提出个 解决的办法，即用干扰子空间来代替信号子空间，在每次迭代步骤中放松对信号 子空间的正交性的约束；同时在对整个跟踪算法过程中对干扰自相关矩阵c 进行 整体跟踪，这样在降低实现复杂度的同时又保持跟踪前后各特征向量之间的正交 性不变1 1 4 1 。遗憾的是他只针对线性解相关检测器( l i n e a rd e c o r r e l a t i n g d e t e c t o r , l d d ) 进行了讨论和分析，而未对更具有普遍意义的线性m m s e 检测器 进行研究。本文将着手解决这问题。 重庆大学硕士学位论文 1 绪论 1 3 本论文所做的工作 本文所做的主要工作：在线性解相关检测器的仅用干扰子空间构造出的权矢量 启发下，从数学上推导并证明线性m m s e 盲多用户检测器的仅用干扰子空间构成的 权矢量；结合神经网络学习机制中的n i c ( n o v e li n f o r m a t i o nc r i t e r i o n ) 算法 和信号子空间跟踪算法中的p a s t d ( p r o j e c t i o n a p p r o x i m a t i o ns u b s p a c et r a c k i n g w i t hd e f l a t i o n ) 算法两者的优点提出一种改进算法来跟踪干扰子空间；通过计 算机仿真发现该盲自适应检测算法的系统检测性能和健牡性都不佳，第五章结合 检测器结构和约束条件对权矢量进行修正，提出一种新的基于干扰空间盲自适应 多用户检测器及其相应的跟踪算法。分析和计算机仿真表明：该检测器的健壮性、 跟踪能力和实现复杂度得到改善。 文中根据c d m a 移动通信系统中的多用户检测信号和信道模型，对线性解相关 检测器和线性m m s e 检测器进行深入的对比分析，阐述两者的区别和内在联系；引 入干扰子空间概念后，在线性解相关检测器的仅用干扰子空间构造出的权矢量启 发下，从数学上推导出相应的线性m m s e 盲自适应检测器的权矢量，同时对照基于 信号子空间的线性姗s e 盲多用户检测器，分析这种基于干扰子空间的盲多用户检 测器的优点：为实现盲自适应检测，本文结合n i c 算法和p a s t d 算法的优点提出 一种改进算法来完成对干扰予空间的自适应估计；对比这种基于n i c 的干扰子空 间跟踪算法，本文在检测性能、健壮性和实现难易程度等方面进行了分析和说明， 然后针对存在的问题进行改善，提出一种新的基于干扰自相关矩阵c 跟踪算法； 最后利用b l a t l a b 对该算法进行仿真，检验该算法的可行性。 盲多用户检测技术有很多优点，但倘若要真正投入实际使用尚存在一定的问 题和困难。其主要问题是检测器的处理时延以及一些前提假设条件都与实际应用 有一定的差距，尤其是当些参数( 如载波频率、期望用户特征序列的定时信息) 估计不理想时，盲多用户检测性能会随之下降。但是随着盲多用户检测理论的不 断成熟、应用数学工具的不断完善和工业技术的不断进步，尤其是半导体及d s p ( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r ) 器件的飞速发展，相信盲多用户检测技术一定能 够在未来移动通信中得到充分的应用。 1 4 本论文的内容安排 第l 章；绪论。提出要研究的问题和介绍国内外在该领域里的研究现状，并 阐述本文所做的工作。 第2 章：c d m a 系统信号与信道模型。结合所要研究问题的特点，提出本文所 使用的c d m a 系统信号模型。 4 重庆大学硕士学位论文i 绪论 第3 章：c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术。在这一章中介绍c o m a 系统 中多用户检测技术的发展、分类和对系统容量的影响。最后阐述盲自适应多用户 检测技术选用线性蚴, i s e 准剐的原因。 第4 章：基于干扰子空间的线性删s e 盲自适应多用户检测。这是论文主体的 一部分。在这章里，首先论述在线性枞s e 盲多用户检测中引入干扰子空间的必要 性和可行性；接着在基于信号子空间的线性k | m s e 盲自适应多用户检测器的基础上， 受线性解相关检测器的仅用干扰子空间构造出的权矢量启发，从数学上推导出基 于干扰子空间的盲自适应多用户检测器权矢量构成表达式，并比较两种检测器的 优缺点；是后给出基于n i c 的干扰予空间跟踪算法。 第5 章：修正后的基于干扰空间线性m m s e 盲自适应检测器。这是论文主体的 另一部分。为了对基于干扰子空间的盲检测器及其相应的基于n i c 子空间跟踪算 法进行改进，本章结合检测器结构和约束条件对检测器权矢量结构进行修正，提 出一种新的基于干扰空问的线性盲自适应多用户检测器及其相应的基于干扰自相 关矩阵f ，跟踪算法。 第6 章：性能分析。为了对所提出的盲自适应多用户检测器有个定性认识， 本章对检测器的稳态输出s i r 、误码率和渐近效率等性能进行了简单分析。 第7 章：仿真分析。利用m a t l a b 工具对所提出的跟踪算法进行仿真，证明该 算法是可行的。 第8 章：全文总结。阐明本文所提出的盲自适应多用户检测器的特点，对全 文进行总结：最后指出该盲自适应多用户检测器今后需要研究改进的方向。 重庆犬学硕士学位论文2c d m a 系统信号和信道模型 2c d m a 系统信号和信道模型 在c d m a 蜂窝移动通信系统上行链路中，假设信道为慢衰落信道，信道时延 rc c t ，符号间干扰( i s i ) 可忽略，则基站接收基带信号为： r ( f ) 。荟4 ，蚤瓯o h ( f 坩一破) + n ( f ) 2 1 其中，是系统用户数，2 m + 1 是一数据帧的数据比特数，t 是数据符号周期，a k 是第k 用户的信号幅度，d 。是相应的发射时延。侈k ( i ) l i ；o ，1 ，m j 是第k 用户 的数据流， 。( t ) l o s fs r 是第k 用户的归一化信号波形。在这里，假设o ) 的紧 支撑区间为 o ，t l 。，且具有单位能量，奴( f ) 是一个独立等概的值为t1 的随机 变量集合。对于直接序列c d m a ( d s - c d m a ) 而言有： ( 2 2 ) 其中n 为处理增益，( 雕，钟，卢；一。) 是指定给第k 用户的地址码p n 序列( 扩频序 列) 。驴( f ) 是归一化的周期为乏的码片波形，且r 一哩。 本文重点讨论同步传输情况，其中所得的结论可以应用到异步传输环境中。 只需做一些处理。 在同步条件下，此时有 d l - d 2 ；= d k 一0 ( 2 3 ) 把上式代入( 2 1 ) 式得到： r ( f ) 。善。善4 巩( f ) o 坩) + ( f ) ( 2 4 不失一般性，通常在一个数据符号周期内来讨论基站接收到的基带信号： ，( f ) - 善4 以瓯o ) + n ( f ) f 】( 2 5 ) 其中& p ) 是指定给第k 用户的扩频码序列( 地址码) 。 以码片速率对匹配滤波器的输出进行采样，得到n 维接收信号矢量为： 嚣 r 4 荟4 缸& + 甩 其中足是第k 用户的归一化信号波形( 也就是地址码) ，且 是= 陆，p ? ，雕。】r ( 2 7 ) 6 、j【 一 o妒 f 卢 v 箭 i 、，pi 占 重庆大学硕士学位论文 2c d m a 系统信号和信道模型 力是噪声在一个数据符号周期内的n 维取样矢量，且假设噪声为高斯白噪声，数 学期望为0 ，协方差为盯2 l 。 假设用户1 是期望用户，则基站接收机在接收用户1 发射过来的信号时所得到 的信号矢量为： ，- 鸽+ z 4 + 犟( 2 8 ) ：。 背景噪声 7 重庆大学硕士学位论文 3c d t v i a 移动通信系统中的多用户检测按术 3c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 3 1 引入多用户检测技术的必要性 3 1 1c d m a 移动通信系统中的干扰分析 在c d m a 移动通信系统中，一个小区总的干扰为： i 一，w + ，+ ，m + ，。+ ，( 3 1 1 ) 其中，。，是本小区中非期望用户造成的干扰，即多址干扰( m a i ) ；，为其他小区的 干扰与本小区多址干扰之比，又称外溢比；。一为接收机接收到的热噪声；i 。表 示为期望用户的符号间干扰( i s i ) 。对于这四种干扰，在c d m a 无线蜂窝移动通信 系统中分别采用不同的消除方法。 热噪声是所有通信系统都存在的类加性噪声，主要由通信设备的有源、无 源器件所产生。它一般遵从正态高斯分布，且功率谱是平坦的，故称为加性高斯 白噪声( a d d i t i v ew h i t eg a u s sn o i s e ，a w g n ) 。在实际c d m a 无线蜂窝移动通信系 统中，通常热噪声的影响要远小于凇i 和i s i ，因此实际应用中均可通过限制接收 机噪声系数的方法来保证接收机的灵敏度【2 j 。 i s i 的形成原因有两种：种是信号在传输时未满足n y q u i s t 第一准则，在抽 样时刻存在失真。对于由这种原因引起的i s i ，在c d m a 无线蜂窝移动通信系统中 采用了升余弦滤波器等方法来克服【2 0 】。另种是由无线传播信道中的多径成分造 成，在实际系统是无法避免这种干扰的，但可以通过均衡尤其是空时处理方法来 改善1 2 ”。 淞i 是由同频用户对期望用户造成的干扰。它可分为两部分：一部分是小区内 的m a i ，另一部分是小区间的 i a i 。在c d m a 无线蜂窝移动通信系统中，同- 4 , 区 内同时通信的用户不止一个，而在码分多址通信方式中各个用户均占用同一频率 进行通信，所不同的就是各个用户使用不同的地址码来区别各自的信号。由于实 际选用的各地址码之间不可能完全正交，它们间的互相关函数就不能达到理想状 态下的值，因此在多个用户同时通信时，必然要产生m a i 。当小区内同时通信的用 户数较多时，小区内的m a i 就成为c d m a 无线蜂窝移动通信系统中的最主要干扰。 小区间的姒i 是指其他相邻同频小区的用户对期望用户造成的干扰。通常这部分 m a i 可以通过合理的小区配置来减少其影响，但在恶劣的通信环境中，小区间m a i 将达到小区内m a i 的6 0 【”。因此，为了满足不同业务质量的要求，还要考虑消除 小区间的m a i ，这是研究盲自适应多用户检测技术的原因之一。 重庆大学硕士学位论文 3 c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 3 1 2c d m a 移动通信系统中克服多址干扰的主要措施 在c d m a 移动通信系统中，如何克服m a i 成为增加系统容量，扩大系统覆盖范 围，改善系统性能的关键。克服m a i 有以下措施： ( 1 ) 地址码形设计是克服m a i 的最理想措施。 传统上，通过地址码形设计来抑制多址干扰有两种方式：一是采用完全同步的 码分多址；二是设计一组完全正交的互相关系数为零的扩频码序列( 如w a l s h 函 数码) 。用户在完全同步并采用理想正交扩频码的条件下，各用户之间是不会产生 多址干扰的。但在实际情况下，多用户干扰总是存在的，其原因是：在多径衰落 信道中，理想的完全同步是难以实现的，因此扩频码也就难以保持完全的正交性； 同时具有理想自相关和理想互相关特性的二进制( 归零) 扩频码是不存在的。 ( 2 ) 功率控制技术 由于在c d m a 无线蜂窝移动通信系统中，用户是不断地在随机移动的，因此基 站接收到来自距离基站近的移动终端用户的信号功率要比接收到的来自距离基站 远的终端用户的信号功率大；同时由于器件的非线性特性将导致强者越强、弱者 越弱的以强压弱现象。这种远近效应将使多址干扰的影响更加复杂和严重。为克 服这一现象，工程应用上采用功率控制技术，以实现对不同远近用户到达基站接 收点的功率或信噪比平衡一致。显然，功率控制技术只能尽可能减少多址干扰的 影响，并不能从根本上消除多址干扰的影响。 ( 3 ) 空间滤波技术 空间滤波技术的基本思想是把小区内的多址干扰按区间区域将大区划为小 区，将多用户的干扰从整个小区划分为局限于若干个小区的局部小区，以达到在 每个小区内减少多用户干扰影响的目的。在具体实现上可采用多扇区化和智能天 线技术，其中多扇区化是指将一个小区划分为空间互相独立的若干个扇区，比如 三扇区、六扇区等，用设置扇区来达到隔离个扇区间的多用户干扰。而智能天线 技术则是指采用更多更窄的动态波束来隔离空间多用户干扰，若能够达到用一个 动态波束跟踪一个移动终端用户，则基本上可以从空间上隔离和消除多址干扰。 ( 4 ) 多用户检测技术 多用户检测( m u l t i u s e rd e t e c t i o n ，m u d ) 技术是引用信息论并通过严格的理 论分析后提出的一种新型抗多址干扰技术。通过多用户检测既可抗多址干扰，又 可以抵抗远近效应问题和多径干扰。在c d m a 无线蜂窝移动通信系统中，多用户检 测技术已经成为一个关键技术，具有很大的实际应用价值，这是研究盲多用户检 测技术的切入点。 9 重鏖盔堂亟士学位论文 3 c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 3 2 多用户检测的传统系统模型 一个常用的多用户检测传统系统如图3 2 1 所示。每个用户发送数据比特，采 用各自的扩频码进行扩频调制。信号通过高斯多址接入信道发射。 图3 2 1 多用户检测的传统系统模型 f i g u r e3 2 1t h et r a d i t i o n a ls y s t e mm o d e lo fm u d 在接收机中所接收到的信号分别与各个用户的扩频码副本进行相关处理。其 中相关器是由乘法器、积分和清除函数组成，当然也可以采用匹配滤波器。 多用户检测算法处理来自相关器的信号，将不期望的多址干扰从所期望的信 号中分离出去，从而恢复出期望信号。其中r ( t ) 表达式如下： r o ) 2 荟，蔷4 钆m ( f 坩) + n o ) 事实上，多用户检测算法就是一种变换运算，这种变换运算用r 来表示，则整个 多用户检测的实现过程可表示为： 反一s g n ( f r ( f ) )其中七l 2 ，一，k ( 3 2 2 ) 3 3 多用户检测对c d m a 移动通信系统容量的影响 在多用户检测的传统系统模型基础上，本小节从理论上来分析多用户检测技 术对c d m a 移动通信系统容量的影响。 3 3 1c d m a 移动通信系统容量分析 决定c d m a 数字蜂窝系统容量的主要参数是：处理增益、e d n 。、话音负载周期、 频率再用效率以及基站天线扇区数【3 】。若不考虑蜂窝系统的特点，只考虑般扩频 通信系统，接收信号的载干比( c a r r i e ri n t e r f e r e n c er a t i o ，c i r ) 定义为载波 1 0 重庆大学硕士学位论文 3c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 功率与干扰功率的比值，即： 丛幽 7 ”以 式中e - 是信息的比特能量，r - 是信息的比特率，n 。是干扰的功率谱密度，w 是总频 段宽度( 即扩频带宽) 。e “n 0 类似于通常所谓的归一化信噪比，其值决定于系统对 误比特率或话音质量的要求，并与系统的调制方式和编码方案有关【3 】。w r 。是系统 的处理增益，常表示为g ，。 若在一个小区内有n 个用户共用一个无线频道，显然，每一用户的信号都受到 其他n 1 个用户信号的干扰。假设在功率控制下到达基站接收机的各信号强度都 相等，在不考虑m u d 和小区间干扰的情况下，则每一信号的载干比为： 三。上 ( 3 3 2 ) 上式和下面的讨论中都没有考虑热噪声。综合( 3 3 1 ) 式和( 3 3 2 ) 式得到用户容 量； g ，“ 3 _ 若考虑小区间的干扰，则 i = i 。+ i 。 ( 3 3 4 ) 其中i 。，。表示小区内干扰，i i n t e r 表示无衰落信道中小区间干扰。 若定义s 为接收信号，则 i = ( n 一1 ) s( 3 3 5 ) 下面定义1 2 2 】1 2 3 】： f 坠! ( 3 3 6 ) ，+ ， 其中f 代表小区内移动台在基站处产生的干扰的百分比。 需要指出的是( 3 3 6 ) 式中的i 。包括来自连接到那个基站的所有移动台的 所有干扰，等于n s 而不是( n - 1 ) s 。显然，对于单个小区有f = i 。 根据( 3 3 3 ) 式、( 3 3 4 ) 式、( 3 3 6 ) 式，当考虑小区间干扰而不采用m u d 时 c d m a 移动通信系统的用户容量为： 叫g ，+ ，】( 3 3 7 ) 当考虑在基站接收机处采用m u d 时， 重庆大学硕士学位论文 3 c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 且 ! ：堡( 3 3 8 ) n 。( 1 一引i 。，。+ i 。， 其中b 是m u d 的效率，表示在基站接收机处通过m u d 去除的小区内干扰的百分比。 m u d 效率是从附和来估算的，可用常规的r a k e 接收机和多用户接收机来提供特定 的e 。n 。值5 1 。在分析中，一个r a k e 接收机的用户数由k 。来表示，一个m u d 接收 机的用户数由k 。来表示。对于一个给定的e 。心值，m u d 效率由下式给出： k 一- ( 1 一卢) k 。 ( 3 3 9 ) 由( 3 3 6 ) 式可得： ，毕，。 ( 3 3 1 0 ) 所以( 3 3 8 ) 式可表示为： e s g ， n 。( 1 一卢) ( ，。一s ) + 半，。 由于i i n t r 等于n s ，所以上式可写成： e 。 s g ， n 。( 1 一声x s s ) + 掣n 5 这样，系统容量为： 型盘止：! 显然，如果将b 设置为0 ，则上式与( 3 3 7 ) 式相同。注意1 3 值为0 时表示不采用 m u d ，此时就相当于常规r a k e 接收机的情况。 从( 3 3 1 3 ) 式可以看出，增大系统容量n 可以通过以下方法来实现： 1 ) 增大f ，即降低小区间干扰，这涉及到网络规划等诸多因数。本论文研究 的盲多用户检测技术可以抑n 4 , 区间多址干扰； 2 ) 增大g 。，即提高处理增益，可以通过提高扩频码的速率或降低用户数据的 速率来实现； 3 ) 小e “n o ，即降低接收每比特能量与噪声功率谱密度之比。可以通过改进调 制方式、编码方案或者接收机性能来实现； 4 ) b ，即提高m u d 的效率，可以通过改进m u d 算法或编码方案来实现。一般 这会导致系统的实现复杂度增加。本论文将着手研究这一问题，在实现复 杂度和检测性能( 即b ) 之间进行折衷。 重庆大学硕士学位论文 3c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 3 3 2 多用户检测对c o m a 移动通信系统容量影响的仿真分析 通过m a t l a b 仿真来分析采用多用户检测对c d m a 移动通信系统容量的影响m 3 。 3 5 3 0 n 2 2 5 2 0 1 5 1 0 0 0 20 40 60 8 b 图3 3 1 多用户检测对c d m a 移动通信系统容量的影响 f i w r e3 3 1t h ei n f l u e n o eo fn i u d t oc d m a s y s t e m c a p a b i l i t y 系统参数来自m u d c d m a 系统概念汹3 ，基本码片速率取5 1 m c h i p s s 。选择第三 代无线蜂窝移动通信的三种典型速率：1 4 4 k b i t s 、3 8 4 k b i t s 、2 m b i t s ，其中大 部分仿真基于最常用的速率3 8 4 k b i t s 。n 1 表示不采用m u d 时的用户数，n 2 表示 采用m u d 时的用户数，b 表示m u d 的效率。 左上图是不同数据速率下c d m a 移动通信系统容量随m u d 效率且变化的情况； 右上图是不同数据速率r 。下c o m a 系统容量的改善随m u d 效率b 变化的情况；左下 图是不同f 下c d m a 系统容量的改善随m u d 效率0 变化的情况；右下图是不同比特 能量功率谱密度之比( e 。n 0 ) 下c d m a 系统容量的改善随m u d 效率b 变化的情况。 3 3 3 仿真分析的结论 通过以上的分析和仿真，我们得到以下结论： ( 1 ) m u d 的效率越高，c d l a 系统容量的改善( n 2 n 1 ) 越好； ( 2 ) 数据速率越高，同样的m u d 效率下，c d m a 系统容量的改善( n 2 n 1 ) 越好， 即m u d 的效果越明显： ( 3 ) 小区间干扰越小，同样的m u d 效率下，c d m a 系统容量的改善( n 2 n 1 ) 越 好，因为m u d 消除的是小区内干扰，不能消除小区间干扰： 1 3 重庆大学硕士学位论文 3c d m a 移动通信系统中的多用户检测技术 ( 4 ) 比特能量功率谱密度之比( e b n 0 ) 越低，同样的m u d 效率下，c d m a 系统 容量的改善( n 2 n 1 ) 越好。 本论文将综合( 1 ) 、( 3 ) 和实现复杂度以及系统检测健壮性四方面来研究基 于干扰空间的线性m m s e 盲自适应多用户检测器。 3 4 多用户检测技术的分类 3 4 1 多用户检测技术的优缺点 通过第3 1 小节和第3 3 小节的分析可知，在c d m a 移动通信系统中多用户检 测技术具有以下优点： 1 ) 有效地消除多址干扰； 2 ) 有效地消除多径干扰； 3 ) 有效地消除远近效应； 4 ) 简化和降低功率控制的精度： 5 ) 改善系统性能、提高系统容量和增大小区覆盖范围。 另一方面，多用户检测器还存在一些缺点，主要表现为： 1 ) 大大增加了系统设备的结构复杂度； 2 ) 由于计算复杂带来了很大的系统时延，特别是在长扩频码的c d m a 通信系 统中采用自适应多用户检测算法更是如此； 3 ) 在多用户检测的传统系统模型中，一般都需要知道所有用户扩频码及其定 时信息，这在实际的多径时变信道中是比较困难的。当无线通信环境在不 断变化时，还需要对信道进行自适应估计，而且估计的精度直接影响检测 性能。 3 4 2 多用户检测技术的分类 目前国内外提出了很多多用户检测算法，但所有起出发点都是在发挥多用户 检测优点的同