（电路与系统专业论文）dscdma通信系统中多用户检测技术的研究.pdf

摘要 多用户检测技术是c d m a 系统的一个关键技术。各用户饭联合拉洲或从接 收信号中减捧相互间的干扰，从而有效地消除了多址干扰和符号问寸扰，人大地 缓解了c d m a 系统的“远近”效应问题明显地改善了系统的| 冀笼，旋矗j c d m a 系统的容量本文研究d s c d m a 系统中的多用户检测技术，主要内棒概新如f ： 从d s c d m a 系统模型出发，研究了异步传输信道下接牧j ；引】j 知一阶表达 式并作了合理的近似，提出了一种新的适用于异步d s c d m a7 言通的王饷搿川天 多用户检测器。研究结果表明，这种多用户检测器具有优良的性能，：之j 耋$ t 复杂 度较低，具有较强的抑制多址干扰和克服“远近”效应能力。 将基于k a h n a n 滤波的多用户检测器与k & k e 接收相结台提了剥，参啦 率选择性衰落信道下不需估计有效特征波形的盲自适应去相关p , - a , k e _ 救帆。【五 接收机具有较强的抑制多址干扰和克服“远近”效应能力，并点能快过z 敛。 利用子波网络的良好逼近性能，提出了基于匹配滤波和空对滤波自：j 予波州 络多用户检测器。这两种检测器避免了解相关检测器中的矩阵求逆 i 题j i 有优良 的检测性能，但需要训练序列。 将空时处理与多用户检测相结合，提出了一种新的盲空时多用户检测器。 l 该检测器只需已知期望用户的特征波形以及多径时延，而不需估计多径增益和各 多径的方向向量，这就简化了接收机的复杂度，仿真结果表明，其性能大大高于 传统的空时二维r a k e 接收机。 本文的工作得到了国家自然科学基金和国家“8 6 3 ”计划的受助。 关键词：d s c d m a 系统多址干扰多用户检测解相关子波网络空时处理 c o n v e n t l o n a is p a c e t i m e 上_ d l m b 工l s l o 越ik a k b r e c e i v e rme 1 1 m m 孤m gm e1 1 a | l u 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 y t e c h n i q u e sf o rc d m a s v s t e i l l s 1 、h r o u 一 曲j o i n td e t e c t i o na n di n t e r f e r e n c ec a n c e l i n g 1 n u h i u s e l - d e l , e c t i o nc a l l 】 e d u c e 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 ) a n di n t e r s y m b o l i n l , c r f e r e n c e ( i s i ) d l a n l a t i c a l b r e l a x “n e a r f a r e f f e c t , ，j m p r o x e l h e s y s t e mp e r f o r m a n c e a n di n c r e a s e1 h e c a p a c i l ) n f c d 、t a s y s t e m s m u dt e c l m i q u e si nd s c d m as 3s t e m sa r es t u d i e di nt h i sd i s s e r t a t i o n ，a n dt h e c o m p u t e rs i m u l a t i o nr e s u l t sp r o v et ob ef m o r a b l et h em a i nw o r k so ft h ed i s s e r t a t i o n c a l lb es u n u n a r i z e da sf o l l o w s ： o b ye x p l o r i n g t h em o d e lo f d s c d m a s 3 ，s t e m s ，w es t u d 3t h em a t r i xe x p t c s s i o no t 、 r e c e i v e ds i g n a li na s 3 n c h r o n o u sd s - c d 、悄，s i m p l i f yi t 1 e a s o n a b l 3 a n dp r e s e n tad e b i a s i n gd e c o r r e l a t i n gm u l l , i u s e rd e t e c t o ra p p l i e dt oa s y n c h r o n o u sh a n s m i t l i i n gc h a n n e l t h e c o m p l e x i t 3 7o f t h ed e t e c t o ri sl o w e rt h a nt h a to ft h eo r d i n a r yd e c o r r e l a t i n gd e t e c t o l a n di tp r e c e d e sc o n v e n t i o n a ld e t e c t o ri ne l i m i n a t i n gt h em a i a n d “n e a r d , r r e s i s t a n c e o ab l i n da d a p t i v e d e c o r r e l a l , i n gr a k e r e c e i x7 e rb a s e do f tt h ek a l m a nf i l t e l i sp r o p ， o s e d t h es a l i e n tf e a t u r e so ft h er e c e i v e ra r et h a ti td o e s n tr e q u i r et r a i n i n gs e q u e n c e s a n de s t i m a t et h ef a d i n gp a r a m e t e r si na d v a n c e t h er e c e i v e rc a n s u p p r e s st h em a ia i m s o l v et h ep r o b l e mo f t h e “i l e a l - f a r e f f e c te f f e c t i v e l y a n di tc a r lc o n v e r g e r a p i d l y o b ye x p l o r i n g t h em o d e lo fc d m a s y s t e m sa n dg o o da p p r o x i m a t i o np r o p e r t i e so f w a v e l e t ，w ep r o p o s et w ow a v e l e tn e t w o r k sm u l t i u s e rd e t e c t o r sb a s e do nm a t c h e df i l t e l a n d s p a c e - t i m e f i l t e r r e s p e c t i v e l y t w o d e t e c t o r sa v o i d c o m p u t i n g t h ei n v e r s eo f c o r r e l a t i o nm a t r i xi n v o l v e di nt h e d e c o r r e l a t i n gd e t e c t o r a n dh a 、ea o o dd e t e c t i o n p e r f o r m a n c e ，b u tt h e yn e e dt r a i n i n gs e q u e n c e s o c o m b i n i n gs p a c e t i m ep r o c e s s i n ga n dt h em u d ，w ep r o p o s ean o x e lb l i n ds p a c e t i m em u l t i u s e rd e t e c t o rb a s e do nt h ek a l m a nf i l t e r t h ed e t e c t o ro n h r e q u i r e st h e s i g n a t u r ew a v e f o r m a n dm u l t i p a t hd e l a yo ft h ei n t e r e s t i n gu s e r ，w h i l ei td o e sn o tn e e d e s t i m a t i n gm a l t i p a t hg a i na n dt h ed o a o f m a l t i p a t hs i g n a l t h ed e t e c t o rp r e c e d e st h e c o n v e n t i o n a l s p a c e - t i m e2 - d i m e n s i o n a i r _ z , k er e c e i v e ri n e l i m i n a t i n gt h em a ia n d n e a r - f a r r e s i s t a n c e a n di tc a n c o n v e r g er a p i d l y t h i sp a p e ri s s u p p o r t e db yn a t i o n a ln a t u r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no fc h i n aa n d 8 6 3 ” h i 曲一t e c hp r o g r a m k e y w o r d s ：d s - c d m as y s t e m ；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 u l t i u s e rd e t e c t i o n d e c o r r e l a t l n g ；w a v e l e tn e t w o r k s ；s p a c e - t i m ep r o c e s s i n g 第一章绪论 第一章绪论 1 1 移动通信和d s c d m a 1 1 1 移动通信 随着数字通信技术、射频电路制造技术和大规模集成电路技术等许多相关蓑 术领域的发展，作为个人通信系统的重要组成部分之一，移动通信系统正向着数 字化、高速化和多媒体化方向发展，信号传输速率不断提高引。因此，对移动遘 信系统的设计提出了更高的要求，只有采用先进的多址接八方式以及现代数字信 号处理技术，才能实现高容量、高质量的移动通信。 多址接入方式包括时分多址( t d m a ) 、频分多址( f d m a ) 、码分多址( c d m a ) 和空分多址( f d m a ) 等。为实现任何人在任何时间、任何地点能够进行任何香 类的信息交换这一理想的个人通信形式，二十世纪八十年代兴起的移动通信热海 席卷了整个世界。迄今为止，移动通信已经和正在经历着三代演变。第代是镬 拟移动通信系统，其成功代表有北美的a m p s ( i s 1 9 ) 系统，英国的t a c s 系统 和北欧的n m t 系统。这一代系统以话音传输为主，采用f d m a 多址接入方式。 第二代由模拟转向数字，其成功代表有北美的d a m p s ( i s 一5 4 ) 和q c d m a ( i s 一9 5 ) 系统，日本的j d c 系统和欧洲的g s m 系统。这一代系统不但支持语音传输，同 时提供低速的数据业务，采用t d m a 或c d m a t ”。 自九十年代以来，伴随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。它将支持高达2 m 的语音、数据和多媒 体业务。可以认为，第三代移动通信系统的理想目标将是有极大的系统容量、极 好的通信质量和极高的频带利用率。要在复杂的移动通信环境和有限的频带资源 下实现这个目标，需要主要克服以下三个因素的限制： 1 ) 多径衰落。这是由于信号经过不同的路径到达接收机，因为天线位置、 方向和极化不同，导致接收信号的幅度、相位的起伏变化造成的。为了 保证给定的通信质量，不得不增加信号功率，这就会直接影响系统容量。 2 ) 时延扩展。由于不同路径的信号有不同的传播时延，当时延超过检测脉 冲符号宽度的1 0 时，就会存在明显的码间串扰( i s l l ，从而限制了移动 通信的数据速率。 3 ) 多址干扰( m a i ) 。多址干扰来自于本小区和相邻小区其他用户的干扰。它 随着小区内信道数目及用户信号功率的增加而增加。 要解决好这三方面的因素，就需要选择合适的多址接入方式并结合现代数字 三一一里! ：兰旦坚垒望笪墨竺! 墨旦生垒型垫查塑塑塞 信号处理技术才能更好地实现个人通信地理想通信方式。 1 】2 直扩码分多址( d s c d m a ) 的优势 c d m a 是近年来用于数字蜂窝移动通信的一种先进的无线扩频通信技术。它 能够满足高容量、廉价、高效的移动通信的需求。扩频通信可以采用a 扩( d s ) 、 跳频 o l b , ( o ) ：一1 ) 渐进效率为： ip 】 蛐】 i 。 】 ( 2 18 ) ( 2 1 9 ) 矿一卜；缸i 沼z 。， 一，有薹每 i 测 器的远近抗度为 玩= 0 ( 2 - 2 1 ) 此时用户k 将被“淹没”在干扰用户的信号中，导致误码率大大增加。 巳 正仃 勺 匹雕 压仃 ，双 冲 铲 扎 上 旦一 旦! ：里旦竺皇堕! 亘墨堑主童旦生丝型垫查盟塑塞 传统检测器具有结构简单、运算复杂度小的优点。当系统中习i 存= f = ! f ：多址r 扰 只有背景高斯白噪声时，传统检测器就是最佳检测器。如果各用户功率相同，用 户问的互相关系数很小时，它也可以达到较满意的性能。然而，当接收信号中用 户间的互相关系数不为零，而干扰用户的功率又远大于检测用户的功率时，多址 干扰将使检测器产生所谓的“远近”效应。这是因为传统单用户检测器未考虑其 他用户产生的多址干扰( 实际上是将其看成是噪声) 对各个用户进行独立检测， 故其性能受到多址干扰的严重影响。实际上，只有对极少数的同步交特扯波) 怿 的情况，传统单用户检测器才不受多址干扰的影响。 2 6 最佳多用户检测器 从上一节对传统检测器的分析可以看出，由于传统检测器将其他用户的多址 干扰看作噪声，这样就丢掉了干扰用户中可以利用的有用信息。而在接收端，我 们有时可以得到诸如互相关系数、用户功率等信息。如果能够充分利用这些信息， 对所有的用户信号进行联合检测，估计其他用户产生的多址干扰，就可以消去多 址干扰，使检测器的性能得到改善，这就是多用户检测的基本思想，其结构如图 2 2 所示。 一鼍群卜 l( 用户1 ) l ， 多用 一黼卜 户检 ( 用户2 ) 厂一 测算 ； 叫嚼鬻p 法 ( 用户k ) 广 图2 2 多用户检测算法 反 f 丘【f 】 考虑式( 2 4 ) 中的同步c d m a 信道模型： y o ) ：壹4 以虬( f ) + 册( r ) r 【0 ，7 1 ，i 令b ：b ，6 。】7 ，6 ：p 砍y ，则根据最大似然准则，检测后得到的最佳的6 应当使得下式最大化： 第二章去偏解相关多用户检测器 唧 杀r 一塾丽，) 2 叫 协z z ， 或可以等价于使下式最大化： ) _ 2 嗟廊 ( ) y ( t ) d r - 幞厕 ( f ) 卜 = 2 b 7 7 y b r h b ( 2 2 3 ) 其中，i t = w r w 。 这样，多用户检测问题就变成了一个线性规划问题。根据s v e r d u 等人对高 斯信道下c d m a 多用户检测问题的研究，当发射信号先验等概率时根据最大 似然准则得到的多用户检测器就是最佳的多用户检测器】。对于同步c d m a 系 统，就是要找出使似然函数最大可能的输入序列。若用户数为k ，则需要从2 种 用户信息中寻找一种最佳组合。对于异步c d m a 系统，可以用一组匹配滤波器 加v i t e r b i 算法构成。 研究结果表明。最佳多用户检测器的性能大大优于传统检测器，其性能十分 接近系统中只有单个用户时的单用户检测器的性能。但是它的优越性能是以系统 的复杂度为代价的。总的来说，最佳多用户检测器具有以下特点： 1 ) 最佳多用户检测器必须知道所有用户信号的波形和接收幅度还必须得 到所有用户信号的定时，这就增加了系统实现的难度： 2 ) 最佳多用户检测算法是一个典型的完全n p 问题，其计算复杂度随用户数 的增加呈指数问题增长。根据文献m i 的研究，对一个1 0 个慝户的系统， 数据率1 0 0 k b i t s ，采用q p s k 信号调制，计算其似然函数需要每秒1 0 “ 次以上的计算量。 因此，它虽然具有最佳的抗多址干扰的能力，但是很难在实际系统中应用， 很多学者提出了各种次最佳的多用户检测算法，希望在系统的性能和复杂度之间 寻求折衷，即在大大减少系统复杂度的前提下，其性能能够尽可能地接近最佳多 用户检测器。在研究中，一般把最佳多用户检测器作为性能的上界，而把传统的 单用户检测器作为性能的下界。 2 7 线性解相关检测器 考虑式( 2 7 ) 中的匹配滤波器的输出： 旦一一 旦! ：兰旦竺垒望堕墨堑! 童旦芝丝型壁查堕婴塞 y = r w b + n 式中n 是均值为零、协方差矩阵为盯2 r 的高斯随机向量。由于多址干扰的存相： 传统的单用户检测器即使在没有噪声( 盯= 0 ) 时也会产生误差，即可能会。1 i 。r l l 玩= s g n ( ( r w b ) 。) b 。 ( 2 2 4 j 假设互相关矩阵r 是可逆的，如果在判决之前，预先将匹配滤波器的输出柚 量乘以r ，则当盯= 0 时， r y = r r w b = w b ( 2 2 5 ) 因此，仅对上式的结果进行判决就可以完全恢复用户的传输数据： 反= s g l l ( ( r 。1 y k ) ( 2 2 6 ) = s g n “w b ) 。) ( 2 2 7 ) = b ， ( 2 - 2 8 ) 其中，s g n ( _ ) 是符号函数。由此可以得出结论：如果用户的特征波形线性无关( 即 矩阵r 可逆) ，在叮= 0 ( 无背景噪声) 时，式( 2 2 6 ) 表示的检测器可以无误差 地解调出所有用户的传输信息。 若仃0 ，用r 。1 处理式( 2 7 ) 中匹配滤波器的输出信号，则 r y = w b + r 一1 i l l ( 2 - 2 9 ) 式( 2 - 2 9 ) 中，每个用户信号分量仍然不受其他用户，即多址干扰的影响。所以 该多用户检测器可以完全消除多址干扰，唯一的干扰源是背景噪声。而实现( 2 - 2 6 ) 式的检测器称为解相关检测器m 1 ，如图2 3 所示。 一螺紫卜 i( 用户1 ) l r 一篇辫p r 一1 1( 用户2 ) i r ； 一喁紫k 卜ol( 用户) 1 图2 3 线性解相关检测器 丘 f 6 ：【f 】 以d 第二章去偏解相关多卢户检测器 解相关检测器第k 个爱户的误码率为 渐进效率为 垆以卜。l 惫j 一叩、n 磐q ( 磊 q 年 = o ! 3 0 ) ：上二3 1 ， 2 j 上 线性解相关检测器兵有以下的特点： 1 ) 它的计算复亲主远小于最大似然多用皇硷测。 2 ) 它需要所有层，3 的波形和定时，但不需要估计各用户信号的幄夏 3 ) 接收机的误码墨和信号幅度无关，具有最佳的抗远近效应的性董 4 ) 可以以分布式的方式实现，每个用户的样调可以完全独立的进i 但是，虽然解相关硷测器消除了多址干扰，它同时也增强了背景凄声。由误 码率公式( 2 1 9 ) 和2 - 3 0 ) 可以看出，当多址干扰信号的功率趋于零时传统 检测器的误码率趋于革用户情况下的误码率：葡解相关检测器在完全云：多址 干扰的同时增强了噪声，因此当多址干扰信号约功率小于某个门限筐# 罄相关 检测器的性能反而不直= 传统检测器的性能。 此外，尽管解相关检测器的计算复杂度小亍最佳多用户检测器，堡宅需要实 时地求解矩阵r 的逆庠。在多变的移动通信环凌中，求解矩阵r 的逆蔓著不是一 个容易解决的问题。尤其是在c d m a 系统中为了更好地减少干扰一般都采 用了语音激活和变速率编码技术，这使得用户售号之间的相关随时间不断改变， 因而r 的逆阵也随时闻不断改变，这也使实时地求解r 的逆阵变得非常困难。并 且，计算一个矩阵的连阵，其乘法的运算量通常是足3 阶，当用户数k 较多时面 临着大型矩阵求逆运算的问题。它的计算复杂度是也难以接受的。 2 8 去偏解相关多用户检测器 在实际通信系统啐，异步情况通常发生在反向链路。用户数为k 的异步系统 一i 蕊_ 1 盯 h l ；z 硼 d s c d m a 通信系统中多用户检测技术的研究 中，在( 2 ，+ 1 ) 个比特信息周期内，可以看作是一个等效用户数为( 2 ，) + i ) k 的m 步系统【l ”，这种等价仅仅增加了匹配滤波器输出向量和互相关矩阵的维数，另t 个好处是很多适用于同步系统的检测方法可以推广到异步情况。但是，由于两用 户之间的相对时延是任意的，在某些情况下互相关矩阵可能是奇异的，并且对互 相关矩阵的求逆运算复杂度大大增加，因此，异步传输时上述的解相关检测器难 于应用。本节针对异步d s c d m a 系统的特点，提出了一种新的能有效抑制多址 干扰和码问干扰且计算复杂度低的解相关多用户检测器。 基于模型( 2 1 2 ) ，将匹配滤波器输出的个数据向量排列成n k 1 的向量， 如- f 所示 y ( i ) y ( i + 1 ) y ( i + 2 ) + r ( 1 ) r ( o ) r ( - 1 ) 0 00 0 r ( 1 ) r ( 0 ) r ( - 1 ) 0 0 00 r ( 1 )r ( 0 ) r ( - 0 0 000 r ( 1 )r ( 0 ) r ( 一1 ) z ( i ) z ( i + 1 ) z ( i + 2 、 r ( 0 ) r ( 一1 ) 0 0 r ( 1 ) r ( 0 ) r ( 一1 ) 0 0 r ( 1 )r ( o ) r ( 一1 ) 0 00 r ( 1 )r ( 0 ) + r ( 1 ) x ( i 1 ) 0 0 r ( 一d x ( i + ) + z ( 0 z ( i + 1 ) z ( i + 2 ) z ( i + 一1 ) 将式( 2 3 3 ) 表示成 y ( i ) = r x ( 0 + e + z ( i ) 。 x ( i ) x ( i + 1 ) x ( i + 2 1 x ( i 1 ) x ( i ) x ( i + 1 ) x ( f + n ) ( 2 3 2 ) ( 2 3 3 ) ( 2 3 4 ) 对比式( 2 - 3 4 ) 与( 2 - 3 3 ) 可知，r 是一个对称正定块对角矩阵，e 表示用r 近 似后的偏差，z ( f ) n ( 0 ，c ) 是高斯有色噪声，其中c = 占2 r 。因此x ( i ) 和b ( ) 的 无约束最大似然估计为 第二章去偏解相关多用户检测器 x ( f ) = ( r7 c _ r ) - 1 r 7 c 一1 y ( f ) = r 一1 y ( i ) ，( 2 - 35 ) 文( ，) = ii ( i + 1 ) l = r - 1 y ( ，) x ( f ) llr ( i ) x ( t 1 ) llz ( j ) | = lx ( f + 1 ) l + r “j 0 f + r “lz ( f 十1 ) l 。 ( 2 3 7 ) l x ( f + 2 ) jl r ( 一1 ) x ( i + 3 ) jl z ( i + 2 ) j r ( o ) r ( 一1 ) o 1 - 1h a l2 a 【3 1 r = ir ( 1 ) r ( 0 ) r ( 一1 ) l2 la ：。a 2 2 a 2 3l 。 ( 2 3 8 ) l 0 r ( 1 ) r ( 0 ) jl a 3 l a 3 2a 3 j i ( f + 1 ) = 【a2 】a 2 2a n 】ly ( i - 1 ) l 。 ( 2 3 9 ) 所以只须求出【a ：a ：a 。】即可。 由 i a 。 a ，：a ，门 r l h a 2 t ：，2 ：2 纣1l a 3 i a 3 2a 3 3 j a 2 1 = 一【r ( o ) 一r ( 1 ) r ( 0 ) r ( - 1 ) 一r ( - 1 ) r ( 0 ) 。r ( 1 ) - 1 【r ( 1 ) r ( o ) 。 a 2 2 = 【r ( o ) 一r 0 ) r ( 0 ) 一1 r ( 一1 ) 一r ( 一1 ) r ( o ) 一1 r ( 1 ) 】一。 旦一一 里! ：! 旦竺垒望堡墨竺! 墨塑! 堑型垫查堕塑茎 a 2 3 = _ 【r ( 0 ) 一r ( 1 ) r ( o ) 叫r ( 一1 ) 一r ( - 1 ) r ( 0 ) - | r ( 1 ) 叫 r ( 一1 ) r ( 0 ) 1 】 将a 二，、a2 1 、a2 3 代入式( 2 - 3 9 ) ，可得 i ( f + 1 ) 2 一 r ( o ) 一r ( 1 ) r ( 0 ) 。r ( 一1 ) 一r ( 一1 ) r ( 0 ) “r ( 1 ) 一1 ry ( f ) 【r ( 1 ) r ( o ) 一ir ( - 1 ) r ( 0 ) “】ly ( i + 1 ) l 。( 2 - 4 0 ) ly ( f + 2 ) l b = s g n ( i ( i + 1 ) ) 。 ( 2 - 4 1 ) 为此，得到了- s e e 结构简单且计算复杂度较低的去偏解相关多用户检测器。 2 9 系统仿真和性能分析 定义用户k 的信噪比为 。兰善。(42snr 2 - 4 2 ) k = 。 () 叮 下面的分析是进行大量蒙特卡罗仿真得到的，将上节提出的有偏解相关检测器( 图 中曲线2 ) 、去偏解相关检测器( 图中曲线3 ) 以及传统检测器( 图中曲线1 ) 的 性能作了比较。仿真实例中，特征波形为3 l 位g o l d 码；设期望用户为用户1 ， 其余用户均为干扰用户，则s n r b = s n r i ，s n r l = s n r 2 ；用户1 到用户1 0 的 时延分别为0 、2 、4 、6 、1 0 、1 8 、2 2 、2 3 、2 7 、2 9 。 实例2 1 ；仿真了系统中各个干扰用户信噪比s n r 不变而期望用户信噪比s n r 。变 化时的比特误码率( b e r ) 性能，如图2 4 、2 5 所示。其中，图2 4 中系统用户 数为6 ，s n r ，均为1 8 d b ；图2 5 中系统用户数为1 0 ，s n r ：。分别为4 、6 、8 、1 0 、 12 、1 4 、1 6 、1 8 、2 0 d b ，均存在很强的多址干扰。 图2 4 用户l 信噪比与误码率1 o 。 1 0 1 口4 f i ；一1 一i 一；i ，。； s n k f 柏 图2 5 用户1 信噪比与误码率2 第二章去偏解相关多用户检测器 实例2 2 ：仿真了期望用户信噪比s 脚。不变而干扰用户信噪l e s n r 变j 也叫的b e r 变化情况。图2 6 、2 7 分别为用户数6 和1 0 时的仿真结果，其中趴w ：为1 0 d b ： 干扰用户信噪比均相等。 - 1 0- 50s1 01 5 s n r s 、r ：d b 5051 01 5 s n r ? 一s h r f d b 图2 6 用户能量比与误码率1图2 7 用户能量比与谩e 率! 从仿真曲线中可以看出，曲线3 的性能明显优于曲线1 和曲线2 ：通过两种 用户数的比较，可知，随着用户数的增加，去偏解相关检测器的误码辜略有所增 加，这种检测器计算复杂度较低且具有良好的检测性能，具有较强的抑制多址干 扰和抗“远近”效应能力。 2 1 0小结 本章讨论了d s c d m a 系统中的几个多用户检测问题。首先给出了d s c d m a 系统的同步和异步模型，介绍了相关接收的匹配滤波器和多用户检测的性能参 数，接着讨论了传统的相关检测器。这种检测器虽然具有结构简单的特点，但其 性能较差，存在“远一近”效应问题，而最佳多用户检测器虽然性能最好，具有最 佳的抗“远一近”效应能力，但其复杂度随用户数的增加呈指数增长，难以实用。 随后讨论了线性解相关检测器，该检测器也具有最佳抗“远近”效应能力，但需 要对互相关矩阵求逆，当系统处于异步传输时，等价模型中互相关矩阵维数急剧 增大，求逆运算复杂度也大大增加，为此，提出了一种适用于异步传输信道的去 偏解相关多用户检测器，这种检测器计算复杂度较低且具有良好的检测| 生能，具 有较强的抑制多址干扰和抗“远一近”效应能力。 型 里! ：兰里竺垒望堕墨堑主童旦旦丝型垫查堕坚塞 第三章频率选择性衰落信道下的盲自适应r a k e 接收机 第三章频率选择性衰落信道下的盲自适应r a k e 接收机 3 1 引言 众所周知，移动通信f = 境是一个典型的衰落信道，多径传播是造成衰落约主 要原园之一。由于存在多径衰落，接收机接收到的信号是各直达、反劓平 散别路 径的信号之和，其幅度及相位都会发生变化，对接收机眩性能产生影响。分集兰 术是克服多径衰落最有效的方法引，其基本思想是利用不司的信道同时衰薄的谚塞 很小这一特性，将载有柜同信息的信号同时在若干个不，；关的信道上传蓑j ，左接 收端再将各个信道的信号逆行有效地合并。常用的分粪复术包括频率分筻、时江 分集和天线分集等，c d n n 系统采用宽带传输，为分集提供了有利的条件。当传 输信号带宽大于信道的框关带宽时，可以分辨出多径分量，采用r a k e 接收机一 提供若干个不相关的衰落路径。然而，在c d m a 移动逗信系统中，每个用白不 仅受到其自身信号多径传播造成的多径干扰，而且受i 来自其他用户自；多址干 扰，传统的r a k e 接收机一般不考虑各用户问产生的多垃干扰，在多用户环境中 系统性能受到很大影响。将多用户检测技术与r a k e 接牧技术结台起来，可以提 高系统的性能。 通信系统本身是一个实时性极强的系统，已出现了很多实时处理的自适应书 盲自适应多用户检测器 1 0 一1 4 , 3 0 , 3 2 ，其中，基于k a l r f l a r i 滤波的盲多用户检测器兵 有很多优异的性能邮】，但这些检测器仅讨论了同步或异步的情况，而没有涉及多 径衰落环境下的盲多用户检测问题。在频率选择性衰落信道下，实现上面提到自： 这些盲多用户检测需要先估计出各用户经多径传输后的有效特征波形，已有文融 研究了其估计方法m 】，但仅讨论了系统同步和非自适应的情况，实际中很难应用 本章将基于k a l m a n 滤波的盲多用户检测器。1 与r a k e 接收技术相结合，提 出了一种频率选择性衰落信道下不需估计有效特征波形的盲自适应去相关t l a k e 接收机。结论表明，这种接收机能有效抑制多址干扰和码间干扰且能快速收敛。 本章的工作按如下安排，第二节介绍频率选择性衰落信道下的信号模型；第三苄 介绍了自适应去相关r a k e 接收机；第四节对该接收机进行了性能分析及仿真实 例：最后为本章小结。 3 2 频率选择性衰落信道下的信号模型 3 2 l 频率选择性衰落信道模型 多径效应的影响使信号在时域上的波形展宽，在频域上则表现为不同频率分 量具有不同的衰落特性，即频率选择性衰落。在d s c d m a 系统中，假设每一用 户的带宽为矿= i c l 且第七个用户有厶条可分辩路径，则信道的冲击响应可建模 里一一一 里! ：! 里塑垒望堡墨堑主童旦旦丝型垫查塑堡塞 为 “ 阮( r ，) = 口“( t ) 6 ( r - r k l ) ( 3 1 ) 其中，口。心) 、- g 。分别是第k 个用户第，条路径的信道衰落( 零均值复高斯随机过 程) 和传输时延r 设0 s o 。 “1 f “。；l i = l + 1 ，乙表示信道的多径时 延扩展；t 是码片周期。若发射信号是g 。( t ) ，则接收信号为 h ，( ，) = 口“致( g - t “) ( 3 2 ) ，；0 因此，在用户数为世的d s c d m a 系统中，频率选择性衰落信道下的接收信号的 基带表示为 r ( f ) = 窆扣和+ ( f ) 芝( f ) ( ，一f 丁一) + 一( ，) ( 3 3 ) 其中，b 。、和s 。( ，) 分别是第k 个用户的信息比特、能量和归一化特征波形； 月( ，) 是方差为万2 零均值加性复高斯白噪声。 3 2 2 接收信号的离散模型 接收信号通过匹配滤波器后按码片速率采样，定义虿1 维向量 r ( f ) = h ( 1 ) ，( i ) i ，乍( 明7 ，假设信道是慢时变的，则离散模型为 r ( f ) ：_ 6 撕) 艺a 溉+ i ( f ) + n ( f ) = ，s 。，吼2 ，a 地】7 丽。( f ) + i ( f ) + n ( i ) = s , a t b k ( i ) + v ( f ) = 瓦瓦啪) + v ( f ) ( 3 4 ) 式中：i 是g i 的向量，包含符号间干扰和多址干扰；旺。= 陋。，d “。 7 ； 百= g + i ( f 。一t ) ，疋l ，g 是扩频处理增益；卜 表示太于等于x 的最小整数， 选取长度为石的目的在于提取期望用户从所有路径接收到的信号；n 是高斯白噪 声矢量；v = i + n ；本章中假设相对时延是正的整数倍，即r 女f = p “t ：设s 女 是用户k 的g 1 维特征波形矢量，则s 。是用户k 第，径的gx 1 维拓展特征波形矢 量，即s ，= 【p 9 ，s ：，9 q 】7 ；s 女= i s 。s i ：，s 地】。从上式中可以看出，有效特 ；h b 一- g v - p - 。 征波形瓦= s ，旺。仅由用户k 各路径的拓展特征波形矢量以及相应的信道参数唯一 确定，而s 。由路径时延和特征波形确定，因此，有效特征波形的估计需要先估计 第三章频率选择性衰落信道下的盲白适应r a k e 接收机 出信道参数a 。一旦估计出了有效特征波形，就可以用很多基于去相关和m m s e 的方法恢复出发射数据，已有文献提出了其估计的子空间方法m ) ，但仅讨论了系 统同步和菲自适应的情况，实际中很难应用。本章中，对用户 的第，径信号迮行 盲自适应去相关，然后按r a k e 接收机的思想合并各路径去相关后得到的信号， 该方法不需估计有效特征波形。 3 _ 3 自适应去相关r a k e 接收机 盲巨适应去相关r a k e 接收杌的思想是对用户k 的各路径信号分别进行冒自 适应去司关，然后按r a k e 蓑收机的思想合并各路径去相关看的信号。从( 二一4 ) 式中可见，接收信号是期望信号玩投影到各拓展特征波形矢量s 。，上的线形组台再 加上干扰和噪声，而只有组合向量( e 。是未知的，因此可对各路径信号先进行多用 户检测，然后将各路径信号合并。图3 ，l 中示出了本章提出的接收机原理图。 k a l m a n 算法 一 叫 c ：一 j i ( ，) 主 ，( ) _ z 鐾 特 h 吒一 丘： i 征 值 跟 踪 算 l 叫瞄一峨 _ 掣法 图3 1d r a k e k a l 接收机原理图 3 3 1 百目适应去相关 设月来解扩用户k 第，径信号的百1 维线性滤波器矢量为c 。，若满足 略。= 东 s ， 则接收机完全能消除符号间干扰并能完全抑制多址干扰，即对干扰进行了去相 关。定义滤波器组c 爿c n c 2 ，c h 。】。由( 3 - 5 ) 可知， s i c h = 【o 1 o 】7 = l ，k 1 ，厶( 3 - 6 ) 式中，向量l ，中除了第，个分量为1 外，其余分量均为0 。从图1 中可见第，个滤 波器的输出为 x n ( i ) = c g r ( i ) = c 等s 一。“( f ) + c 嚣v 型旦! ：兰旦坚皇望堕墨堑生童旦宝垫型垫查塑塑塞 = 口“w t b 女( f ) + “( j )( 3 - 7 ) 式中，“( f ) = c ：v 表示滤波后的噪声和干扰。c 。完全提取了用户t 第，条路径的 期望信号，因此，滤波器组c 。能提取所有路径的期望信号。滤波后，用户女的总 功率为m j = i 口。= w 。陋。1 1 2 。为了获得信号的最优估计，应最大化相应于每一 路径滤波器输出的信干噪比，如下所示 s i n r “ u 口。i2 研钆( f ) 6 ：( f ) 】w 。i l t k l l 2 一 e u t ) ”；( 州c ：r ，。c + ， 【3 8 ) 上式中分子为定值r 最大化信干噪比等价于最小化研x 。) x j ( 例。因此，对所有 的路径利用线性约束最小方差准则( l c m v ) 准则，可得 c 。= 罂卿e c “r ( f ) | 2 c e c g “ vl l = a r g m i n t r ( c “r c ) ( 3 - 9 ) c e c 血“ j t c “s k = i ( 3 - 1 0 ) 式中t r = e 扣( f ) r “( f ) 为接收信号的相关矩阵，护( ) 表示矩阵的迹，i 为h l 维单位阵。求解上述方程可得 c k o p ，= r 一1 sk ( s ：r 一1 s 1 ) 一1 ( 3 1 1 ) 其中，对第z 条路径的最佳滤波器向量为c c o p t = r s 。( s ：r s 。) 1 。便于自适应 实现，将式( 3 - 9 ) 和( 3 - 1 0 ) 转化无约束优化问题。定义s 。上的投影矩阵为 p = s ( s ，s ) 。s ，将( 3 1 1 ) 分成相互正交的两个分量，即 c = c ；一m c ： ( 3 - 1 2 ) 其中c ：= p c 脚= s 。( s ? s 。) “为非约束项，m c ：为约束项。g x ( 虿一l ) 维矩阵 m 的列张成s 。的零空间，( 石一k ) k 维矩阵c ：表示c 。的自适应调整部分，m 可用奇异值分解的方法求出。 相应地，定义c 【e ：l 一，c 盐。 ，c ：= 【c 刍，c 。a 。 。则输出能量m o e 和均方 误差m s e 如下 m o e ( c 。) ：e i c n r l 2 = 兰占嘲k t2 ：芝粉) ( 3 - m s e ( c ；) 铡j 、胁肌一c ? r 阱 第三章频率选择性衰落信道下的盲自适应r a k e 接收机 2 5 = 喜e l 西以， 定义测量误差向量e 。( n ) 为 m s e ( c ，) ( 3 1 4 ) e k ( ) = 】( ) e n ( ) _ ( c ? r ) 7 ( ! 一15 ) 其中 e k l ( 月) = c 。h ，( 订) r ( j2 ) 1 f l k ( j 1 6 ) 可证岬1 ，e 。加? ) 是零均值的白噪声，其方差为 。v 忙。( ，z ) ) ：e e 。，( h ) i2 ：m o e l 。( 。) ) ：陋+ ， 2 。l + m s e ( c 。( 。) ) ( 3 - 1 7 ) 设c ；。，对应于最佳滤波器向量c k l o p t ，壶于c 。是常数向量，可写出状态方程 c 矗。，( + i ) = c 舶a ，( ，7 ) ，1 ，三 ( 3 1 8 ) 将c 。，= c ；一m c ；莆入( 3 1 6 ) ，得过程方程 p “( n ) = r “( 月) c ；一r i ( n ) m c ：j ，1 f l t ( 3 1 9 ) 令y ( 行) = r “( ，2 ) c j ，d “( ) = r ”( 力) m ，则带入( 3 1 9 ) 并整理得到观测方程 蜥( ”) = d “( n ，枷a 。+ q ( n ) ，1 ，s 厶 ( 3 - 2 0 ) 与标准的动态方程比较可知：状态转移矩阵变成了单位阵且状态方程中的噪声为 零；测量矩阵变成了行向量d ”( n ) 且噪声为标量e 。，( 竹) 。由于k a l m a n 滤