（电路与系统专业论文）若干计算智能方法在CDMA多用户检测中的应用研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

中文摘要 我们知道，在以码分多址( c d m a ) 技术作为首选多址接入标准的第三代 ( 3 g ) 蜂窝移动通信系统中，对于信道编译码、多用户检测( m u d ) 、软件无线电 和智能天线等关键技术的研究，近年来已受到人们的广泛关注。本文主要致力 于计算智能方法在多用户检测中的应用研究。山于采用最大似然检测( m l d ) 的 最优多用户检测方法具有指数的计算复杂度，因此，研究能够有效抑制多址干 扰( m a i ) 、具有低误码率( b e r ) 和合理的计算复杂度、对远近问题不敏感 的次优检测方法是本文的主要内容。 本文主要包括以下创新之处： ( 1 ) 本文首先提出了一种基于禁忌搜索的多用户检测算法。这种方法采用 传统检测器的输出作为初始解，以与当前解的汉明距为1 的点组成邻域，每一 次搜索所得解直接置于禁忌表中并令其永远处于禁忌状态。这种方法具有多项 式的计算复杂度，对远近问题不敏感，并且能够得到良好的检测误码性能。 ( 2 ) 结合禁忌搜索和多级检测，提出两种混合多用户检测算法：一种方法 是将多级检测应用于禁忌搜索算法每次迭代所产生的解，另一种方法是将多级 检测应用于禁忌搜索算法每次迭代邻域中的所有点。仿真结果表明，相对于单 独采用多级检测或禁忌搜索的多用户检测方法，这两种方法的混合既可以减少 禁忌搜索算法的计算量，又可以改善多级检测方法的性能。 ( 3 ) 提出一种应用禁忌学习神经网络的多用户检测方法。这种方法将多用 户检测目标函数转化成神经网络能量函数；根据禁忌搜索的概念在能量函数中 引入罚项，从而解的搜索朝着未访问过的状态方向进行，这就使得搜索过程能 够避免陷入局部极小值点，最后得到全局最优或近似全局最优解。这种方法具 有平方的计算复杂度，仿真结果验证了其全局收敛性。 ( 4 ) 利用遗传算法和h o p f i e l d 神经网络的优点，提出一种基于遗传算法和 神经网络的多用户检测器。该检测器中，遗传算法首先给神经网络提供一个较 好的初始解，神经网络在此基础上按梯度下降的机制进行局部寻优。这种g a 和h n n 结合的方法具有平方的计算复杂度，相对于单独采用遗传算法的检测 电子科技大学博士学位论文 器，能够极大地减少计算量；而且能够获得比单独采用h o p f i e l d 神经网络更好 的检测性能。 ( 5 ) 提出一种新的径向基函数神经网络多用户检测方法。该方法采用自适应 投影算法来构造和训练径向基函数神经网络。只需一组接收信号训练样本，就 可以通过迭代确定r b f 函数的个数、中心的位置和网络的权系数。这种方法对 远近问题不敏感，相对于有监督聚类和k 平均聚类的径向基函数神经网络检测 方法，节省了先验信息的需求，并能获得与有监督聚类r b f 网络检测方法接近 的良好检测性能。 关键词：直接扩频码分多址( d s c d m a ) ，多用户检测( m u d ) ，计算智能 ( c i ) ，禁忌搜索( t s ) ，遗传算法( g a ) ，人工神经网络( a n n ) ，多址干扰 ( m a i ) 1 1 a b s t r a c t a b s t r a c t i ti sw e l lk n o w nt h a ti nt h en e x tg e n e r a t i o n ( 3 g ) c e l l u l a rm o b i l ec o m m u n i c a t i o n s y s t e m s t h ec o d e d i v i s i o n m u l t i p l ea c c e s s ( c d m a ) h a sb e c o m e t h ed o m i n a n t t e c h n i c a ls t a n d a r da n dr e l a t e dk e yt e c h n i q u e s ，s u c ha sc h a n n e lc o d i n g d e c o d i n g ， m u l t i p l eu s e rd e t e c t i o n ( m u d ) s o f t w a r er a d i oa sw e l l a s i n t e l l i g e n ta n t e n n a , a r e a t t r a c t i n gi n c r e a s i n g l yr e s e a r c hi n t e r e s ti nr e c e n ty e a r s t h i st h e s i si sd e d i c a t e dt ot h e a p p l i c a t i o no fc o m p u t a t i o n a li n t e l l i g e n c em e t h o d st os o l v et h ed i f f i c u l ti s s u eo fm u d d e s i g nc a p a b l eo fc a n c e l i n gt h es o c a l l e dm 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 i ) t or e a c h l o wb i te r r o r r a t e ( b e r 、a n dh i g h n e a r f a rr e s i s t a n t c a p a b i l i t y w i t h a c c e p t a b l e c o m p u t a t i o nc o m p l e x i t y o u r a t t e n t i o ni s f o c u s i n g o nt h e s u b o p t i m a l m u d a l g o r i t h md e v e l o p m e n ts i n c et h em a x i m a ll i k e l i h o o dd e t e c t i o n ( m l d ) b a s e do p t i m a l m u dh a sb e e ns h o w nt oh a v et h e e x p o n e n t i a lc o m p u t a t i o nc o m p l e x i t y t h em a i nc o n t r i b u t i o no f t h i st h e s i sc a nb es u m m a r i z e da sf o l l o w s ： ( 1 ) at a b us e a r c h ( t s ) b a s e dm u da l g o r i t h mi sf i r s t l yp r o p o s e d ，i nw h i c ht h e o u t p u to fac o n v e n t i o n a ld e t e c t o ri st a k e na st h ei n i t i a ls o l u t i o n a n dt h o s ep o i n t s w h o s e h a m m i n gd i s t a n c e t ot h ec u r r e n ts o l u t i o ni s1a r e g a t h e r e d i n t ot h e n e i g h b o r h o o d ，t h e ns e a r c hr e s u l t so fe a c hi t e r a t i o na r ep u ti n t ot a b ul i s ta n dm a k ei t t a b uf o r e v e r t h i st s m u d a l g o r i t h mi s s h o w nt ob en e a r f h rr e s i s t a n ta n do fl o w b e rw i t h p o l y n o m i a lc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y ( 2 ) t w oh y b r i da l g o r i t h m sb ym e r g i n gt h et sa n dm u l t i - s t a g ed e t e c t i o n ( m s d l t e c h n i q u ea r ed e v e l o p e d ：1 ) t h em s d i su s e do nt h eo u t p u ts o l u t i o n sw i t h r e s p e c tt o e a c hi t e r a t i o no ft h et sp r o c e d u r e ；2 1t h em s d i se m b e d d e di n t ot h et sa n du s e d o n t ot h e n e i g h b o r h o o d a te a c hi t e r a t i o n p e r f o r m a n c e i m p r o v e m e n to ft h e t w o a l g o r i t h m sa r eo b s e r v e di nc o m p a r a t i v es i m u l a t i o ne x p e r i m e n t sw i t hr e s p e c tt ot h e a b o v et s - m u d a l g o r i t h m ( 3 ) as u b o p t i m a lm u d b a s e do na na r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ( a n n ) w i t ht a b u l e a r n i n gi sp r o p o s e d i nt h i sa l g o r i t h m ，t h em u d o b j e c t i v ef u n c t i o ni sm a p p e do n t o t h ee n e r g yf u n c t i o no ft h ea n n ，a p e n a l t ys e c t i o ni sa d d e dt ot h ee n e r g yf u n c t i o n a c c o r d i n gt ot h et sr u l e ，u p o nw h i c ha n ys o l u t i o ns e a r c ha l w a y st o w a r d st h es t a t e s t h a th a sn o tb e e nv i s i t e d t h i sp r o c e d u r ee n a b l e st h es t a t et r a j e c t o r yt oc l i m bo u t o f l o c a lm i n i m a t h e r e b yt oc o n v e r g et o w a r dt h eo p t i m a lo ran e a r o p t i m a ls o l u t i o n t h i s a l g o r i t h m ，j u s t i f i e db ys i m u l a t i o ne x p e r i m e n t s ，i se x t r e m e l ye f f e c t i v ed u et oi t sg l o b a l c o n v e r g e n c ec a p a b i l i t yt o g e t h e rw i t hs q u a r ec o m p u t a t i o n a l c o m p l e x i t y 生兰型丝- 人堂堕主堂垡笙壅 ( 4 ) b yt a k i n ga d v a n t a g e so f t h eg a ( g e n e t i ca l g o r i t h m ) a n dh n nh o p f i e l dn e u r a l n e t w o r k ，ah y b r i dm u da l g o r i t h mi sp r e s e n t e d i nt h i sd e t e c t o r ，g ap r o v i d e sf i r s t l y a ni n i t i a ls o l u t i o na tf i r s t ，u p o nw h i c ht h eh n n p e r f o r m sl o c a lo p t i m i z a t i o na c c o r d i n g t ot h es t e e p e s td e s c e n tm e c h a n i s m t h i sn o v e lh y b r i da l g o r i t h m ，f e a t u r i n ga l s om e r e l y s q u a r ec o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y ，r e q u i r e s am u c hs m a l l e r p o p u l a t i o n s i z ea n d g e n e r a t i o nn u m b e r a sc o m p a r e dw i t ht h ed e t e c t o ru s i n gg aa l o n e t h i sf a c tm a k e si t m u c he f f i c i e n tt h a nt h a to fg ab a s e dm u da n dh n nb a s e dm u d ( 5 ) a n o v e lm u db a s e do nar a d i a lb a s i sf u n c t i o nn e u r a ln e t w o r k ( r b f n n ) t r a i n e d b ya l la d a p t i v ep r o j e c t i v el e a r n i n ga l g o r i t h mi sp r o p o s e d t a k i n go n l yag r o u po f s a m p l e so fr e c e i v e ds i g n a l ，t h i sa p p r o a c hc a l li d e n t i f yt h en u m b e ro f r b f f u n c t i o n ， t h ec e n t e r sa n dt h ew e i g h t so ft h er b f n n t h e p r o p o s e dm u da l g o r i t h m i sn e a r - f a r r e s i s t a n t b e s i d e s ，t h ea l g o r i t h mn e e d sl e s sap r i o r is y s t e mi n f o r m a t i o na sc o m p a r e d w i t ht h ed e t e c t o r su s i n gk - m e a n sc l u s t e r i n gr b f n na n ds u p e r v i s e dc l u s t e r i n g r b f n n ，b u te x h i b i t sn e a r l yt h es a m eg o o dp e r f o r m a n c ea st h a to ft h el a t e rr b f n n b a s e dd e t e c t o r k e y w o r d s ：d i r e c t - s e q u e n c e c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ( d s c d m a ) ，m u l t i p l eu s e r d e t e c t i o n ( m u d ) ，c o m p u t a t i o n a li n t e l l i g e n c e ( c i ) ，t a b us e a r c h ( t s ) ，g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ( a n 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 ( m a o 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文巾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 为获得电子科技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 确的说明并表示谢意。 签名：季莓! 多日期：w ) 年甲月7 阳 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 。罨善、瞧 签名：! ! ：! 兰导师徘菱磁 导师签名：鲤! ! 竺 e lj l ；j ： 年甲月，r 日 第一章绪论 第一章绪论 通信是目前i t 产业中发展最为迅速的领域之一，它是人们生活和工作必不 可少的工具，也是现在和未来社会经济发展的基础设施之一。目i i i f 与其相关的技 术发展和需求增长最快的是i n t e r n e t 和移动通信。i n t e m e t 和移动通信的发展使我 们的生活和工作更加方便，并使人们联系得更为紧密。但目静上网只能在用户相 对固定的情况下进行，移动通信也只能进行通话和低速数据通信，且都不能满足 图象，话音和数据相结合的多媒体和高速率数掘业务的需要。于是结合i n t e m e t 和高度移动性的第三代移动通信( 3 “g e n e r a t i o n ，简称为3 g ) 应运而生。有了 第三代移动通信，人们除可通话以外，还可以用移动、在线的方式方便地进行上 网浏览、收发e m a i l 、使用可视电话、视频点播等多媒体业务和进行电子商务活 动等。 第一，二代蜂窝移动通信系统是针对传统的话音和低速率数据业务的系统。 第一代移动通信系统是模拟制式，采用频分多址( f d m a ) ，典型的系统有：1 a c s ， a m p s ：第二代移动通信系统是数字制式，采用时分多址( t d m a ) 或码分多址 ( c d m a ) ，提供数字化的话音业务及低速数据业务，典型的系统有：g s m ， d a m p s ，i s - 9 5c d m a t 引：提供的数掘业务的速率是几k b p sn - t 一几k b p s 。第三 代移动通信系统则以提供移动环境下的多媒体业务和宽带数据业务为主，是宽带 数字系统，采用以宽带码分多址为基础，结合时分多址的通信复用方式，数据速 率可达2 m b p s ，第三代移动通信系统的全面投入商用必将对社会，经济和人们的 生活带来重要的影响【i 4 1 。 引入注目的是，正当3 g 实验正在如火如荼地进行时，以正交频分复用 ( o f d m ) 技术为核心的4 g 即第四代移动通信系统已经悄然步入研发阶段。全 球著名的电信厂商目前都在努力架设通往未来的4 g 之桥，为新一代的通信标准 提供全面的智能解决方案。 应用的需求推动了技术的发展，人们对移动通信系统的要求越来越高 c d m a 系统由于具有多路复合接入能力、抗多径衰落能力、抗窄带干扰能力和 安全，保密性能等独特的优势【5 6 7 , 9 , 1 0 , 1 1 1 ，近年来得到了迅速发展，并成为第三代 系统的首选技术，而多用户检测等关键技术的迸步，必将推动更先进移动通信技 术的发展。 i 乜于科技人学j i i j _ _ ：学化沦义 1 1 第三代移动通信关键技术 第三代移动通信应用了很多新技术和关键技术，后者主要包括以下描述的各 个方面【1 2 , t 3 。 1 1 1 智能天线技术 在数字移动通信系统中有三种最基本的多址接入方式：f d m a 、t d m a 、 c d m a ，它们分别在频域、时域和码域上实现用户的多址接入，而空域资源尚未 得到充分的利用。智能天线j f 是致力于空域资源的丌发，是一种解决目前频谱资 源匮乏，无线系统容量不足的有效途径。 智能天线是基于自适应天线阵原理，利用天线阵的波束赋形产生多个独立的 波束，并自适应地调整波束方向来跟踪每一个用户，达到提高信号干扰噪声比 s i n r ，增加系统容量的目的。采用智能天线技术，实际上是通过数字信号处理， 使天线阵为每个用户自适应地进行波束赋形，相当于为每个用户形成了一个可跟 踪它的高增益天线。从而既可以进行全方位的通信。又可以用较小的发射功率覆 盖相同的服务范围。 对于移动通信系统，一般只考虑在基站使用智能天线，这主要是因为c d m a 系统的反向链路是弱链路，基站接收的信号不仅受到本小区内的多址干扰，而且 受到相邻小区用户的干扰，相比之下前向链路使用户受到的干扰较小。只在基站 用智能天线的另一个原因是基站对天线阵列的功率、体积等没有严格的限制，而 移动用户则不然。 通过在基站使用全向收发智能天线，可以为每一个门j o 提供一个窄的定向波 束，使信号在有限的方向区域发送和接收，充分利用了信号的发射功率，降低了 信号全面发射带来的电磁污染与相互干扰。具体而言，将在以下几个方面提高移 动通信系统的性能：1 ) 扩大系统的覆盏区域；2 ) 提高系统容量；3 ) 提高频谱 利用率：4 ) 降低基站发射功率，节省系统成本，减少信号i 喇干扰与电磁污染。 1 1 ，2 软件无线电技术 软件无线电技术是a m p s ，t a c s ，g s m ，c d m a 等新技术和标准不断出现、 d s p 处理速度不断提高和价格不断下降的产物。其基本思想是高速模数和数模转 抉器尽可能地靠近天线来作处理，所有基带信号处理都用软件方式替代硬件实 施。 软件无线电系统的关键部分包括宽带多频段天线、高速a d 和d a 转换器 2 一 笙二童堕笙 一 _ _ _ _ _ _ _ _ _ 一一 以及高速信号处理部分。宽带多频段天线采用多频段天线阵列，覆盖不同频段的 几个窗口。高速a d 转换器的关键是提高采样速率和量化位数，高速信号处理 部分完成基带处理、调制解调、比特流处理和编解码等工作。 软件无线电技术最大的优点是基于同样的硬件环境，针对不同的功能采用不 同的软件来实施，其系统升级、多种模式的运行可以自适应地完成。软件无线电 能实现多模式通信系统的无缝连接。 第三代移动通信系统具有多模、多频段、多用户的特点，面对多种移动通信 标准，采用软件无线电技术对于在未来移动通信网络上实现多模、多频率、不间 断业务能力方面将发挥重大作用，如基站可以承载不同的软件来适应不同的标 准，而不用对硬件平台改动：基站问可以由软件算法协调，动态地分配信道与容 量，网络负荷可自适应调整；移动台可以自动检测接入的信号，以便接入不同的 网络且能适应不同的接续时间的要求。 由于硬件器件技术的限制，目前软件无线电的优势尚不能充分地发挥。因此， 应针对此一技术的特点，研究具有普遍意义的、不局限于特定硬件水平的软件无 线电长远技术，为移动通信系统的发展服务。 1 1 3 高效信道编译码技术 信道编码技术是移动通信中提高系统传输数据可靠性的有效方法。在第二代 移动通信系统中应用卷积编码和交织，对保证话音和低速数据业务的业务质量取 得了很好的效果。第三代系统与第二代相比，需要提供的业务种类大大增加，这 就对信道编码提出了更高的要求。设计信道编码方案，不仅要从用户业务的要求 考虑，如信息的准确度、允许的时延等，也应从提高系统增益的全局优化的角度， 与分集接收、改进调制解调方法、系统的经济性等其他因素综合考虑。 当然，决定信道编码性能最基本的问题还是它的差错控制方案。w c d m a 建议了三种前向信道纠错码，他们分别是：卷积码，t u r b o 码以及业务专用编码。 卷积码用于b e r = 1 0 。级别的业务，典型的有传统的话音业务。所用卷积码 的码型和编译码方法基本上是对第二代移动通信系统的继承，约束长度为9 ，常 用码率为1 3 和1 2 ，译码一般是基于最大似然的v i t e r b i 算澍1 4 】。 1 u b o 码用于误码率b e r = 1 0 。1 0 6 级别的业务。是一种新型级联递归系统 卷积码，它由两个结构通常相同的递归系统卷积( r s c ) 编码器通过内部交织器 的级联而成。主要优点是在a w g n 信道中，其纠错性能可接近s h a i l l l o n 限f 15 , 1 6 。 业务专用编码是在上述标准信道编码之外的一种选择，例如，某些类型的话 音编解码的不等纠错保护。它允询：f l k 务自带特殊的编码方式而不经上述任何一种 电子科技人学膊十学似论文 编码，为物理层提供了更大的灵活性。 1 1 4 多用户检测技术 在c d m a 系统中，由于码间不j 下交，会引起多址干扰( m a i ) ，多址干扰限 制了系统的容量。由于c d m a 系统是一个多入多出( m i m o ) 的系统，采用匹 配滤波器等传统的单入单出( s i s o ) 检测方式，就不能充分利用用户间的相关 信息，而将多址干扰认为是白噪声的一部分，因此受远近效应影响很大，不仅需 要严格的功率控制，而且降低了系统容量。1 9 8 6 年，v e r d u 完善了多用户检测的 思想1 1 7 , 1 8 1 ，提出采用最大似然序列的最优多用户检测方法，但是该方法在实际物 理实现上太复杂，其复杂性随用户数的增多而呈指数增加。v e r d u 的工作激励了 许多研究者寻找次优的多用户检测器，它可以川具有合理复杂度的算法实现较优 化的性能。 近年来随着移动通信技术的飞速发展，人们对移动通信系统的容量、频谱效 率、抗干扰能力等性能的要求越来越商。作为c d m a 移动通信系统信号处理的 一项关键技术，多用户检测在消除多址干扰、增加系统容量和解决“远近效应” 等问题上具有非常重要的作用，十几年来，越来越多的学者致力于该领域的研究， 提出了线性检测方法、干扰消除检测方法、神经网络检测方法、自适应检测方法 以及盲检测方法等大量有效的算法。 由于第三代移动通信系统i m t - 2 0 0 0 的提出，各国一致希望在i m t - 2 0 0 0 的 候补建议中采用多用户检测技术。目前，同本主要在研究多级干扰抵消检测，美 国主要研究自适应线性多用户检测，而且这两类多用户检测技术已经有了d s p 的实现，欧洲标准协会在卫星通信系统i m t - 2 0 0 0 的候补建议中，提出前向链路 采用m m s e 检测方法。可以预见，随着数字信号处理技术和微电子技术的发展， 性能更好和降低复杂度的多用户检测方法必将在未来更先进移动通信系统中得 到广泛应用。 1 2 多用户检测研究介绍 为使大家更好地了解本文的工作背景，下面将把当前c d m a 系统多用户检 测技术的发展动态作一个比较详细的介绍。 1 2 1 多用户检测问题的提出 我们知道，相比于传统的频分多址( f d m a ) 和时分多址( t d m a ) 系统 4 笙二童堑堡 c d m a 系统具有多路接入能力、抗多径衰落能力、抗窄带干扰能力、以及良好 的安全保密性能，可以认为c d m a 足通信多址接入技术的一个相当重大的进步。 c d m a 技术的上述特点在已开通的商用c d m a 移动通信系统( 基于高通公 司的i s 9 5 c d m a 标准) 中基本上得到了体现。但应该看到，目前的系统也存在 一些困难和不足，在i s 一9 5c d m a 系统中，由于多个用户的随机接入，所使用的 扩频码集一般并非严格正交，非零互相关系数会引起各个用户之间的相互干扰 常称之为多址干扰( m a d 。在异步传输信道以及多径传播环境中，由于码间不 同步以及传播路径的增加，使得多址干扰将更加严重。多址干扰的存在将带来两 个问题【2 7 j ： ( 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 ，但仍然受到多址干扰的限制，任何使得多址干扰减少的措施都将 直接转化为系统容量的进一步增加。 ( 2 )“远近效应”严重影响了系统的性能山于移动用户所在的位置始终处于 动态的变化中，基站接收到的各个用户信号功率可能相差很大，用户离基 站越远自然基站接收到的功率越低，即使各个用户到基站的距离相等，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，这就会使弱信号的接收性能很差甚至根本无法通信，这种现象 被称为“远近效应”。 因此，随着c d m a 商用化的进程加快，提高带宽效率，缓解多址干扰，克 服“远近效应”的影响成为一个引人注目的研究课题。对此一般的解决办法主要 有以下几个方面：改进扩频码设计、智能天线的应用、采用多用户检测( m u d ) 技术、多载波调制、r a k e 接收机、分集和功率控制技术等。 扩频码设计和智能天线的应用能够有效地抑制多址干扰，多载波调制技术和 r a k e 接收机具有很好的抗多径衰落效果，良好的功率控制能够克服“远近效 应”。分集技术包括空域分集，时域分集，频域分集和宏分集等，其中智能天线 属于空域分集技术，r a k e 接牧机属于时域分集技术，多载波调制属于频域分集 技术。但是这些方案仍然存在诸多局限。由于绝大多数信道都是异步传输，要设 计一组扩频码，使其在经过了所有的信道传输和相位延迟后都能保持绝对的正交 是不可能的，我们只能寻找正交性尽可能好的扩频码 1 9 , 2 0 ：智能天线只能部分抑 制多址于扰，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，设备就 趋于复杂且成本高。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 电子科技人j l f l 十学化论文 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。 c d m a 系统传统的检测方式是将其他用户对所需用户的干扰看成是信道白 噪声的一部分，直接采用相关检测的方法，如将接收信号通过一组与各用户的扩 频序列对应的匹配滤波器，并对输出数据耿符号，该方法虽然简单，但从信息论 角度来看，c d m a 系统是一个多入多出的系统，采用这种单入单出的检测方式。 必然不能充分利用用户间的相关信息，从而大大降低系统的容量。即使用户数不 是很多，如果个别用户的功率远远高于其他用户，也会淹没其他用户的信号，出 现严重的远近问题。 从理论上讲，如果能消除用户受到的多址干扰，就可以提高容量。多用户检 测的基本思想就是把所有用户的信号都当作有用信号，而不足当作干扰信号。在 小区通信中，每个移动用户与一个基站通信，移动用户只须接收所需信号，而基 站必须检测所有的用户信号，因此移动j 户只有自己的扩频码，而基站需要知道 所有用户的扩频码。由于移动用户受到复杂度的限制( 如尺寸，重量等) ，多用 户检测技术目前主要应用于基站。由于无线信道是多径信道，可以在多用户检测 前端用r a k e 类型的结构解决多径问题。 1 2 2 多用户检测技术的发展 多用户检测的想法最早在1 9 7 9 年由s c h n e i d e r 提出【2 1 1 ，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f ”1 ，利用其他用户的已知信息消除m a i ， 实现无m a i 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 4 年v e r d u 提出和分析了最优多用户检测器和最大序列检测器 2 3 1 ，1 9 8 6 年他又将最优多用户检测的理论向前推动了一大步 1 7 , 1 8 1 ，认为多址干扰是具有一 定结构的有效信息，理论上证明采用最大似然序列检测可以逼近单用户接收性 能，并有效地克服了远近效应，大大地提高了系统容量，从而开始了对多用户检 测的广泛研究。 但是最大似然序列检测的结构是匹配滤波器组加上v i t e r b i 算法，其复杂度 为d f 彬，k 为用户数，计算复杂度随着用户数量增加呈指数增长，这在工程上 基本无法实现，因此人们开始研究各种次优多用户检测方法，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。 研究首先集中在为a w g n 信道寻找次优的多用户检测器，之后是研究多径 衰落信道下的多用户检测器。在实际的c d m a 通信系统中，收端不可能知道许 多发端用户信息，而且多用户检测的参数如：振幅、相位和用户间的互相关系数 6 第一章绪论 经常改变，因此又丌始研究自适应多用户检测算法，其自调整检测器的参数基于 所接收的训练信号，而经常采用自适应训练序列必然带来频率资源的很大浪费， 因此又提出自适应盲检测算法的研究。 一般来说，对多用户检测和其他关键技术是分隔起来而后独立进行研究的， 这种分隔方法在理论上并不能使得系统的性能达到最优，因此近年来各种技术的 结合问题引起人们的广泛注意。 信道编译码是所有宽带c d m a 空中接口的重要部分，关于多用户检测和信 道编译码结合的技术【1 3 9 , 1 4 0 1 认为，在c d m a 系统的接收端，多用户检测的后边是 译码单元，显然多用户检测采用硬判决方法将降低译码性能，因此一种结合方法 是多用户检测采用软判决输出，给译码单元译码后将判决信息反馈给多用户检测 器；另外还可以利用译码信息来抵消滑动窗口边沿产生的二f 扰】。 空时处理1 1 4 2 | 借助阵列处理技术利用信号的空间特征来抑制干扰，把多用户 检测与空时处理两种技术结合起来用于无线移动通信网络，是近年来的研究热点 之- - 1 43 1 ，关于盲空时多用户检测也做了许多研究工作【州8 1 。 1 2 3 多用户检测算法 目前已提出许多有效的多用户检测算法，关于这些算法的分类，从来没有一 个确定的标准，在不同的文献c | j 有不同的分类方法。为了叙述方便，我们将同前 的次优多用户检测算法分为线性检测算法，干扰消除类算法，自适应算法，盲多 用户检测算法和以神经网络为代表的计算智能检测方法等，并依此顺序进行介 绍。需要说明的是，这些算法之间并非相互排斥，为了提高检测性能经常将多种 算法交叉结合使用，比如自适应神经网络方法，自适应盲检测方法，线性检测和 干扰消除结合的算法等等。 线性检测方法 线性多用户检测器是较早提出的多用户检测器，所谓线性，是指将c d m a 系统传统检测方式( 即将接收信号通过匹配滤波器) 的输出信号进行一个线性变 换，从而删除匹配滤波器输出信号内的多址干扰。主要包括解相关检测器 ( d e c o r r e l a t i n gd e t e c t o r ) 1 2 4 , 2 5 , 2 8 , 3 2 ，线性最小均方差检测器( m m s ed e t e c t o r ) 1 2 6 i j 和多项式扩展检测器( p o l y n o m i a le x p a n s i o nd e t c c t o r ) 2 9 , 3 0 1 。 解相关检测器：这是将用户扩频码相关矩阵的逆矩阵与传统检测方法的输出 矢量相乘，从而从传统检测方法的输出中完全删除多址干扰的方法。这种方法误 码性能远好于传统检测方法，计算复杂度与用户数量成线性关系，具有最优良的 7 ! ! ! 型丝查堂竖土= | ：! 翌笙苎一 抗远近效应的性能，并且算法不需要矢道任何用，。功率的信息。但该算法的缺点 在于它完全没有考虑噪声的因素，因此其性能受噪声影响很大，另一个问题是相 关矩阵求逆的问题，当用户数量很大特别是在异步情况下，相关矩阵求逆是很困 难的。 线性最小均方差检测器：此法是在线性变换中考虑了噪声的影响并且利用了 用户功率的信息，抑制m a i 的同时防j l 了噪声的影响，相当于是解相关检测方 法的改进1 3 2 , 3 3 。该检测方法误码性能好1 ：解$ u 芙检测，当背景噪声趋于零时，性 能和解相关检测方法相同。m m s e 检测方法需要知道用户幅度的信息，并且抗 远近效应的性能劣于解相关检测方法，而且同样存在矩阵求逆的问题。 多项式扩展( p e ) 检测器：此法是采用扩频码相关矩阵构造一个矩阵多项式， 作为传统检测方法输出的线性变换矩阵。这种方法拓宽了线性检测的范围，即任 何线性变换矩阵都可以通过扩频码相关矩阵构造一个矩阵多项式来得到p ”，由此 看来解相关检测和m m s e 检测就是该方法的一个特例。 千扰消除检测方法 干扰消除( i n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n ) 检测方法是通过对用户传递数据的估计， 构造出部分或全部多址干扰的信息，从每一用户接收信号中减去多址干扰部分就 可以得到无多址干扰的数据信息。通常干扰消除检测方法均采用多级处理的方 式，随级数的增加提高数据检测精度。关于多址干扰串行消除方法的基本概念， 最早在7 0 年代的信息理论中就已提出【3 4 , 3 5 。目前一般将干扰消除检测器分为多 级检测器( m u l t i s t a g ed e t e c t o r ) ，判决反馈检测器( d e c i s i o n f e e d b a c kd e t e c t o r ) 和干扰删除器( 包括串行( s u c c e s s i v e ) 干扰删除器和并, 行( p a r a l l e l ) 干扰删除器) 。 多级检测器 3 6 - 3 9 1 ：此法的性能远优于传统检测方法，其计算复杂度与用户数 量成正比，是一利，较好的次优算法。从优化角度来看，它相当于在用户传递数据 搜索空间完成一个局部寻优过程，因此其性能极大地依赖于初始传递数据的估计 t 3 引，若采用一较好的初始估计，其性能可以接近最优检 9 1 | | 方法。 判决反馈检测器 4 0 4 2 1 ：是将传统检测的匹配滤波器输出信号按照功率大小进 行排序，然后对特征波形互相关矩阵进行c h o l e s k y 分解，产生一个下三角的m a i 矩阵，逐次从各用户的输出中减去功率更大用户对其施加的多址干扰。该方法能 够准确检测出功率较弱用户的信号，有效抑制远近效应。 串行干扰删除器( s l c ) 阢3 9 ，4 3 ，4 5 4 7 1 ：此法采用串行方式删除多址干扰，每一级 对一个用户传递数据进行判决，依据此判决、扩频序列和对该用户幅度( 对异步 情况还需要时间延迟) 的估计重构该用户的扩频传递信号，并从输入信号中减去 该用户的部分，结果作为下一级的输入信号。第一级的输入信号就是多用户接收 8 第一章绪沦 信号。这种方法同样能够较好地删除小功率用户的多址干扰。该方法的缺点是每 一级均有时间延迟，为此多级处理必须考虑实时性的问题；此外，对各用户功率 强弱的排序也将会增加设备复杂度【4 。 并行干扰删除器( p i c ) 3 6 , 3 8 , 4 3 , 4 8 ：此法与多级检测器有相同的机理，因此 有些文献并没有将这两种检测器加以区分。p i c 采用并行方式，每一级以一组用 户传递数据估计作为输入，通过用户幅度的估计构造各用户扩频传递信号，并行 地从总接收信号中减去干扰用户的信号，再通过匹配滤波器，可得各用户的更准 确数据估计，以此作为下一级输入，这是采用硬判决的p i c 。关于软判决的p i c 也作了许多研究 3 0 , 4 7 , 4 9 , 5 0 】。另外，为提高检测性能，许多学者提出了p i c 算法的 改进方案，例如：采用解相关检测器作为p i c 的第一级例，线性混合p 1 c 不同 级输出的软判决【”l 等。 需要说明的是，干扰消除的检测方法几乎都需要用户幅度或其他参数的估 计，可靠的参数估计对于保证良好的检测性能是非常重要的，关于参数估计的研 究，目前也做了很多工作f 5 j 5 7 】，。不准确的参数估汁将导致检测性能的严重恶化 【58 1 一 自适应检测方法 我们知道无论是线性检测技术还是干扰消除检测方法，都带有一系列附加信 息的要求，因此就必须进行相应的参数估计。而要实现准确的参数估计，特别是 对于非平稳信道环境，将是非常困难的。自适应检测技术的提出避免了参数估计 的问题，极大地推进了多用户检测的发展。 自适应多用户检测的提出是基于对自适应均衡技术【5 9 l 的理解，人们发现，由 于多用户检测和均衡技术的相似性，许多自适应滤波算法【删既可以用于自适应均 衡也可以用于多用户检测。自适应m m s e 多用户接收机【6 6 6 s 通过最小化用户真 实传递数据与检测数据之间均方差( m s e ) 的标准，自适应地调整滤波器系数， 使其收敛至一组确定值。自适应m m s e