（电路与系统专业论文）基于独立分量分析的dscdma多用户检测.pdf

基于独立分量分析的d s c d m a 多用户检测 捅要 摘要 ， f 码分多址接入( c d m a ：c o d ed i v i s i o nm u l t p i ea c c e s s ) 方式以频谱利用率高、抗多径、 t q 尢刊e 、软容量、低功率、软切换、宏分集、频率规划简单、用户接入方便等其它多址技术 不可比拟的优越性被认为是未来移动通信系统的理想接入技术之一。在c d m a 系统中各用户是 根据地址扩频码的不同，即根据它们之间互相关特性来区分的。若用户间的互相关不为零， 则会导致多址干扰的产生；另一方面，由于c d m a 系统是干扰受限的系统，即干扰程度直接影 响到系统软容量和系统内用户服务质量的高低，为了有效地克服多址干扰的影响，多用户检 测( m u d ：m u l t i u s e rd e t e c t i o n ) 技术的使用就显得尤其重要。传统的c d m a 检测器分别对每 个用户进行扩频码的相关运算，这种做法没有考虑多址干扰( 凇i ：m u l t i p l ea c c e s s i n t e r f e r e n c e ) 和普通白噪声的差异。m u d 则充分利用各个用户的扩频序列、时延、幅度和相 位信息对各用户进行联合检测，从总体上提高各个用户的性能。它克服了多址干扰，更加有 、 效地利用上行链路频谱资源，显著增加系统容量。v | 本文比较全面的从第二章到第四章分别介绍了c d m a 扩频通信的原理和现有的各种多用户 检测技术以及独立分量分析( i c a ：i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ) 这种盲源分离算法，并 在此基础上，从多州户信号的统计独立同分布的统计特征出发，分析研究了c d m a 通信中多用 户信号的数学模型，将盲源分离技术应用到多用户信号检测当中来，提出了两种盲多用户检 测的策略：基于独立分量分析的下行链路延迟估计的多用户检测算法：基了i 二独立分量分析后 处理的匹配滤波多用户检测。 本文在第五章详提出了这两种盲多用户检测策略。传统的信道估计算法需要训练序列使 接收端的参数调整到理想状态，而本文提出的基于i c a 的信道估计的多用户检测算法不需要 训练序列，它是利用f 行信道的固有特点，用i c a 的盲源分离法估计出多径信道的卷积矩阵， 从而从中提取出信道的延迟信息，仿真实验结果证明这种方法在节省了频谱资源的同时取得 较好的估计效果，使得传统的接收机的误码性能得到了很大的提高。基y - i c a 后处理的匹配 滤波多用户检测是用传统的检测器的输出来初始化i c a 的迭代，它不但充分利用多用户信号 的己知信息，克服了i c a 的不确定性问题，同时也充分利用了多用户信号的统计独立性，仿 真实验结果证明这种多用户检测算法在高信噪的情况下，误码性能改善随着信噪比的提高不 断增加。 关键词：码分多址；独立分量分析：信道估计：匹配滤波：盲多用户检测 曼婵你渤良 苎主垄兰坌里坌堑箜里! ：曼里坚垒兰里芝堡型 垒! ! ! ! 竺 a b s t r a c t c d m a ( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) i s a p r o m i s i n gt e c h n o l o g y f o rf u t u r em o b i l e c o m m u n i c a t i o ns y s t e mb e c a u s eo fi t ss e v e r a lf e a t u r e sw i t hw h i c ho t h e rm u l t i p l ea c c e s st e c h n o l o g y c a nn o tc o m p a r e ：h i g h e re f f i c i e n c yo ff r e q u e n c ya l l o c a t i o n ，r o b u s ta n t i m u l t i p a t he f f e c t ，m a c r o d i v e r s i t y , m i t i g a t i n gi n t e r f e r e n c e ，s o f tc a p a c i t y , l o wp o w e r , s o f th a n d o f f , s i m p l ef r e q u e n c yd e s i g n ， e a s ya c c e s s ，a n ds oo n i nc d m a c o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，t h eu s e r sa r ei d e n t i f i e db yt h e i rd i f f e r e n t s p r e a ds p e c t r u mc o d e sw h i c ha r eu n i q u et oe a c hu s e ln a m e l yt h e ya r ei d e n t i f i e db yt h ec r o s s c o r r e l a t i o no fs p r e a ds p e c t r u mc o d e s i ft h ec o r r e l a t i o no fd i f f e r e n ts p r e a ds p e c t r u mc o d e si sn o t z e r o ，t h e r ew o u l db em u l t i a c c e s si n t e r f e r e n c e a d d i t i o n a l l y , c d m ac o m m u n i c a t i o ns y s t e mi sa i n t e r f e r e n c e 。l i m i t e ds y s t e m ，t h a ti st os a yt h a tt h ei n t e r f e r e n c e d i r e c t l yi n f l u e n c e st h ec a p a c i t yo f t h i s s y s t e m a n dt h e q o so ft h eu s e ri nt h es y s t e m i no r d e rt or i dt h em u l t i a 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 ( m u d ) p l a y sa i m p o r t a n tr o l e t r a d i t i o n a lc d m ad e t e c t o re x e c u t e st h e c o r r e l a t i o no p e r a t i o no nt h er e c e i v e r s s i g n a l t o g e tt h eu s e r s y m b o l ，b u tt h i sm e t h o dd o e sn o t c o n s i d e r e dt h ed i f f e r e n c eb e t w e e nt h em u l t i u s e ri n t e r f e r e n c e a n dt h ew h i t en o i s e m u l t i u s e r d e t e c t i o ne x e c u t e st h ej o i n t l yd e t e c t i o n f u l l yu s i n gt h es p r e a d i n gs e q u e n c e 、t i m ed e l a y 、p h a s e i n f o r m a t i o na n da m p l i t u d e ，t h ep e r f o r m a n c eh a se n h a n c e da saw h o l e i to v e r c o m e st h em u l t i u s e r i n t e r f e r e n c e ，t h eu p l i n kf r e q u e n c yr e s o u r c ei su s e de f f i c i e n t l y s ot h ec a p a c i t y o fs y s t e mh a sb e e n i n c r e a s e d n o t a b l y i nt h i s p a p e r t h ep r i n c i p l eo fs p r e a ds e q u e n c ec o m m u n i c a t i o na n da l lk i n do ft h ec u n n t m u l t i 。u s e rd e t e c t i o n t e c h n i q u e s a n dt h e i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ( i c a ) a l g o r i t h ma r e r e s p e c t i v e l ya n a l y z e dc o m p l e t e l yi n c h a p t e ri i 、c h a p t e rh ia n dc h a p t e r b a s e do nt h e s t a t i s t i c a lf e a t u r eo fm u l t i u s e rs i g n a lt h a tt h es i g n a lo f e v e r yu s e r sa n de v e r yc h a n n e li ss t a t i s t i c a l i n d e p e n d e n tw i t he a c ho t h e ra n dt a k et h es a m ed i s t r i b u t i o n ，t h em a t h e m a t i c a lm o d e lo ft h er e c e i v e d m u l t i 。u s e rs i g n a li s f u l l yr e s e a r c h e d ，t h e nt h eb l i n ds i g n a ld e t e c t i o na l g o r i t h mi si n t r o d u c e di n t ot h e m u l t i u s e rs i g n a ld e t e c t i o n ，t w on e wa l g o r i t h m so fm u l t i - u s e rd e t e c t i o na r e p r o p o s e d ：m u l t i u s e r d e t e c t i o nb a s e do nt h ed e l a ye s t i m a t i o no fd o w n l i n ku s i n gi c a i nd s c d m aa n db a s e do ni c a p o s tp r o c e s s i n gm a t c h e df i l t e rm u l t i u s e rd e t e c t i o n i nt h ef i f t h c h a p t e r , t h e s et w oa l g o r i t h m sa r er e c o m m e n d e di n d e t a i l t r a d i t i o n a ld e l a v 。8 t j o a t i o “b a s e do ni c a r e q u i r e st h et r a i ls e q u e n c e st oi n i t i a l i z et h er e c e i v e r , b u tt h en e w a l g o d t h m b a s e do ni c ad o e sn o tn e e dt h et r a i l s e q u e n c e s i ti sb a s e do nt h ec h a r m e lc h a r a o t e ro fd o w n i i 咄 1 一 基于独立分量分析的d s c d m a 多用户检测a b s t r a c t u s i n gt h ei c aa l g o r i t h mt oe s t i m a t et h em u l t i - p a t hm i x t u r em a t r i x ，t h e n ，f i n dt h ed e l a yi n f o r m a t i o n w h i c hi se m b o d i e db yt h ec o l u m nv e c t o ro ft h em i x t u r em a t r i x t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a ti t d o e se n h a n c et h ep e r f o r m a n c eo ft r a d i t i o n a ld e t e c t o rw i t h o u tw a s t i n gt h ei n v a l u a b l e f r e q u e n c y r e s o u r c e b a s e do ni c ap o s tp r o c e s s i n gm a t c h e df i l t e rm u l t i u s e rd e t e c t i o nl e t st h e o u t p u to f t r a d i t i o n a lm a t c h e df i l t e rt oi n i t i a l i z et h ei c a i t e r a t i o n s ，n o to n l yt h ek n o w ns p r e a di n f o r m a t i o no f i n t e r e s t i n gu s e ri su s e dt oo v e r c o m et h eu n c e r t a i n n e s so fi c a ，b u ta l s ot h ec h a r a c t e ro fs t a t i s t i c a l i n d e p e n d e n c ei su s e d t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a ti ta d v a n c e st h ea b i l i t yo f t r a d i t i o n a ld e t e c t o r w h e nt h es i g n a l n o i s e - r a t i oi sl a r g e k e y w o r d s c o d ed i v i s i o n m u l t i p l ea c c e s s ；i n d e p e n d e n t c o m p o n e n ta n a l y s i s ；c h a n n e l e s t i m a t i o n ；m a t c h e df i l t e r ；b l i n dm u l t i u s e rd e t e c t i o n 3 一 苎主垫皇坌量坌塑塑里! ：! 里坚垒兰旦芝丝型 ：笙二兰! 丝 第一章绪论 1 1 研究背景 无线通信起源于1 9 世纪末期，经过一个多世纪的发展，它已成为现代社会的一种重要的 生活方式。迄今为止，移动通信作为一种无线通信方式已经经历了两代升级并向第三代发展。 第一代是模拟通信系统，包括北美的a _ 1 p s ( i s 1 9 ) 系统，英国t a c s 系统和北欧的n m t 系统， 主要采用的是f d m a 技术。目前的第二代通信系统由模拟向数字转变，包括北美的 d - a m p s ( i s 一5 4 ) 系统、0 - 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 ( g s m ：g l o b a ls y s t e m f o rm 0 b i l ec o m m u n i c a t i o n ) 系统，主要采用的是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 ) 和c d m a ( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 技术。我们国家采用的是欧洲的g s m 蜂窝系统， g s m 提供的业务仅限于话音、传真和低速率( 远小于6 4 k h p s ) 的数据业务。随着第三代移动 通信系统( i m t 2 0 0 0 ) 标准的问世，为无线通信的发展提出了更高的要求和目标，目前被选的 第三代移动通信标准有欧洲的w - c d m a ( w i d e b a n d c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) ，北美的 c d m a 2 0 0 0 ，以及中国提出的t d s c d m a ( t i m ed i v i s i o n s y n c h r o n o u sc o d ed i v is i o nm u l t i p l e a c c e s s ) 等等。国际电联( i t u ：i n t e r n a t i o n a lt e l e c o m m u n i c a t i o nu n i o n ) 第三代移动通 信系统( 3 g ：t h et h i r dg e n e r a t i o n ) 标准规定”】： _ 能提供高质量的业务，包括语音。低速和高速数据( 几k b s 到2 m b + s ) ，并具有多媒 体接口； - 能支持面向电路和面向分组的业务； 一 具有更高的频谱效率，提供更大的通信容量； _ 能与固定网络兼容。和现有移动通信网络互联互通并实现全球漫游： _ 网络结构的多样化，以适应各种服务的需要： 具有高级的移动管理，能保证大量用户数据的存储、更新、交换和实时处理等等； 第三代移动通信中的关键技术有3 1 ： _ 高效信道编译码技术； - 多用户信号检测( m u l t i u s e rs i g n a le s t i m a t i o n ) 技术； _ 智能天线( s m a r ta n t e n n a ) 技术； _ 空时处理( s p a c e t i m ep r o c e s s i n g ) 技术； 一功率控制技术 苎主垄塞坌量坌堑竺里! ：! 里坚垒兰旦竺丝型 一一一墨二垦丝 - 初始同步和r a k e 多径分集( d i v e r s i t y ) 接收技术等等。 随着第三代移动通信技术和系统的开发，信号处理在通信中的作用越来越突出，使得通 信与信号处理两个领域之间的合作越来越紧密。通信中的信号处理问题一般包括如下几个方 面： _ 信道信源编码，压缩和量化； 一 信道估计，均衡和同步； 通信中的阵列天线； _ 多用户技术和网络问题； 多载波和宽带传输： - 调制、多路技术和干扰抵消等等； 多址技术是第三代无线通信系统的核心技术，也是争论的焦点之一。多址技术的选择直 接影响到系统的频谱利用率、系统容量、小区结构、设备的复杂度等等。在无线通信系统中， 常用的多址接入技术主要有频分多址( f d m a ：f r e q u e n c yd i v i s i o n l t i p l ea c c e s s ) 、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 ) 以及基于扩频技术的码分多址( c d m a ：c o d e d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 。其中，码分多址方式以频谱利用率高、抗多径、抗干扰、软容 量、低功率、软切换、宏分集、频率规划简单、用户接入方便等其它多址技术不可比拟的优 越性被认为是未来移动通信系统的理想接入技术”1 。它能适应多种无线运行环境，并且有提 供多种业务的能力，是实现无线多媒体通信系统的可选方案。 在c d m a 系统中，通过给每个用户分配特定的编码序列，即扩频码，来区分不同的用户信 号，进而实现多址通信”1 。这些编码都是伪噪声序列，将频谱扩展至很大的带宽，同时降低 了信号的频谱密度。如果从频域或者时域来观察，多个c d m a 信号是相互重叠的。不同码型的 c n m a 信号占据相同的带宽，彼此看起来像是随机噪声。它们的存在类似于在信道中引入了噪 声或干扰，通常这种干扰被称为多址干扰m a i ( 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 ) 这时， c d i a 系统就成为一个干扰受限的系统，即干扰的大小直接影响系统的容量。因此有效地克服 和抑制多址干扰就成为c d m a 系统中最主要、最关键的问题之一。 除了多址干扰本身直接的影响以外，在上行链路中，如果保持小区内所有移动台的发射 功率相同，由于小区内移动台的随机移动，使得移动台与基站间距离是不同的，离基站近的 移动台信号强，离基站远的移动台信号弱，将会产生以强压弱的现象，此即为所谓的“远近 效应”( n e a rf a re f f e c t s ) s l o 在下行链路中，当移动台位于相邻小区的交界处时，收到所 属基站的有用信号功率很低，同时还会受到相邻小区基站较强的干扰，出现“角效应”。除此 一2 一 薹王塑变坌墨坌塑堕里! 兰! 坚垒童旦生丝型 ：一兰二重型 之外，电波传播中由于大型建筑物的阻挡，形成“阴影”效应产生了慢衰落。这些现象将会 导致系统容量下降和实际通信服务范围缩小等。随着c d i 雌系统商用步伐的加快，抑制m a i 和 远近效应以提高系统的性能、增加容量，是十分迫切的要求。解决的办法除了有：利用智能 天线进行空间滤波、功率控制、前向纠错f e c 以外，多用户检测( m u d ：m u l t i u s e rd e t e c t i o n ) 技术是另外一个重要的也是最主要的技术。其中功率控制只能尽可能减小多址干扰的影响， 而不能从根本上消除多址干扰的影响”。 多用户检测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技术， 而且通过多用户检测可以实现一箭三雕的作用，既可以抗多址干扰，又可以抵抗远近效应和 多径干扰。传统的c d m a 检测器分别对每个用户进行扩频码的相关运算，这种做法没有考虑】i l a i 和普通白噪声的差异。m u d 则充分利用各个用户的扩频序列、时延、幅度和相位信息对各用户 进行联合检测，从总体上提高各个用户的性能。它解决了远近效应问题、降低了系统对功率 控制精度的要求，因此可以更加有效地利用上行链路频谱资源，显著增加系统容量”1 。 1 2 国内外的研究状况 目前的c d m a 接收机都是基于r a k e 接收机原理”1 它将其他用户的信号作为干扰来对待。 在理想接收机中，如将所有用户信号都检测出来，则可把其他用户信号从总信号中减掉，则 保存有用信号。在d s c d m a 系统采用r a k e 接收机时其容量是干扰受限的系统。多用户信号检 测或称为联合检测与干扰消除技术则提供了一种有效地减少多址干扰的方法，从而增加了 系统的容量“。同时，它也能改善远近效应，通过首先扣除近距离大信号干扰而达到。由于 最佳多用户检测十分复杂，而在实际上很难实现。目前研究得最多的还是次最佳多用户信号 检测器。 国际上，m u d 已被公认为c d m a 系统关键技术之一。t d - - s c d m a 已决定采用多用户检测( 联 合检测) 方案，在w - c d i a 和c d m a 2 0 0 0 等方案中，虽然目前没有采用m u d ，但均表示将适应技 术的发展，在以后支持该项技术。 1 9 8 6 年，v e r d u 首先设计出了最大似然序列( m s l ) 检测器，结构上由匹配滤波器组加上 v i t e r b i 译码器组成。尽管它是一种最佳的检测器，但由于复杂度与用户数呈指数关系，硬件 实现十分困难。因此人们的目光聚集于一些所谓的次佳( s u b o p t i m a l ) m u d ，它们虽然性能上 略差于m s l 检测器，但复杂度却大大降低了。目前，次佳m u d 大体可归为线性m u d 和非线性 删d 两大类1 。 所谓线性删d ，是指先对匹配滤波器的输出进行一次线性变换，然后再判决。具有代表性 一3 一 苎塑兰兰坌里坌堑堕望! ：兰里坚垒至旦宝堡型 一! 三立! ! 至堕 的是解相关m u d 、最小均方误差( , v l g s e ) m u d 。解相关, w u i ) 用小区内用户扩频码序列的自相关 逆矩阵对匹配滤波器的输出进行线性变换，其优点是完全克服了m a i 和远近效应，复杂度降 为与用户数呈线性关系，并且不用估计用户的功率。但是解相关m u d 对噪声有放大效应，对 于信噪比较低的环境，它并不适用。它的更大缺点是逆矩阵运算的复杂度高，现在的器件还 承受不了。e m s e 线性m u d 则对解相关m u d 进行了改进，在线性变换时引入一个与信道噪声 功率成正比的修正项。由于它综合考虑了m a i 和信道噪声的影响，在总体性能上好于解相关 m u d ：并且在采用横向f i r 结构时，m m s e 线| 生m u d 可以自适应实现。它的主要不足是要对接收 幅度进行估计”。“。 非线性m u d 的基本思想是在接收端重构各个用户的姒i ，并让它们和包含m i 的混合接收 信号相减，使得m a i 刚好抵消。庄原理和结构上，非线性m u d 与克服码间干扰( i s i ) 所用的 判决反馈均衡器类似，故又称为判决反馈抵消器“。常j ； j | 的有两种：串行干扰抵消s i c 和并 行干扰抵消p i c 。s i c 先对所有崩户按接收功率由大到小进行排序，然后对各用户逐进行判 决、a i 的重掏和抵消”。s f c 在性能上比传统检测器有较大提高，而且埂件结构简单，易丁 实现。但是s i c 每一级都有一个字符的时延，用户越多，时延越大；另外当信号功率强度，顷 宇发生变化时要重新排序：最不利的一点是如果初始数据判决不可靠的爵，将对f 级产生较 人构干扰。p i c 一般也具有多级结恂，与s i c 不同的是，p i c 每一级都同时估计和圭除所有用 。遗成的l a i ，然后再进行数据的判决“。由于它并行处理，克服了s i c 时延大的缺点，而 且无需在f 青况发生变化时进行重新排序，在各种、i l d 中具有较高的实州价值。最近还出现了 多袖改进p i c 的方法，比如部分p i c 方案。 但是，上述的m u d 技术有其局限性。一方面，因为不知道相邻小区干扰用户的地址码， 艺们不能够消除其它小区的m a i 干扰对本小区的影响。另一方面，它们要知道本小区各个h j 户的地址码以及对时延、功率、信道参数等系统参量的准确估计，实现复杂度高，般只在 基站使用，即只适用于上行链路的检测。此外由于要将所有用户的扩频序列、定时、幅度等 信息用丁二接收机参数的计算，计算的复杂度很高，在移动台这端往往不具有这样的处理能 力，解决这个问题的一个方法就是发送训练序列使接收机参数调整到理想的_ 】二作状态，但是 这样会浪费宝贵的频谱资源。针对上述情况，h o i n g 和i a d h o w 于1 9 9 5 年提出了酉多用户检 测算法”j ，自此以后，不需要所有用户的扩频序列信息也不需要发送训l 练序列的盲( b i i n d ) m u d 和半盲( s e m i - - b l i n d ) m u d 技术成为m u d 研究的前沿课题。这样亩多_ l l j 户检测只需要用 待测用户的观测数据，而不需要其它干扰用户信息就可以抵消多址干扰进行多刖户检测，这 样盲多用检测算法可以应用在下行信道链路中m i l l 目前的盲多用户检测主要是利用多_ l _ l j 户信 4 一 苎兰鳖兰坌霎2 篓釜笙：兰至登曼萋要2 叁翌 一j 三王! 塑 号的统计规律，通过迭代寻优的方法估计出观测数据的分离矩阵，使得分离以后的单个信号 满足一定的统计规律，而且馒这个分离后的信号与原始的耀户信号存在藩菜种必然的联系， 进而可以安磷多厣户信号熬分离”。2 。霞薷的莒多 户硷涮算法主要夺：疑小输出能盖( m o e ) 算法。“；恒模( c m a ) 算法”7 “j ：基于k a l m a n 滤波“算法：基于高阶累积量的盲源分离算 法1 ”等等。肖检测算法的计算复杂度很高，蕊且算法本身述存在着问题，例如盲检测的不确 定性惩题，酸楚它可戳鸯透应跟踪信道变纯，不需要诫练序捌等等，在璎论上可以增蕊c d x i a 下行链路的容餐，值得关注。目前盲多用检测急需解决的问题就是算法的优化问题，另外多 用户检测并不是个真正的盲多用户检测，筛是一个半茸枪测趣题，因为我们所感兴趣的用 户静扩频弼麓己稚戆，所以在以后黔褥究中，我们可敬尽疆充分趣秘蘑这个已女g 信意乘克服 盲算法的瘸态的问题。 i ，3 本文主要工作 本文主臻研究了基丁独立分壤分析的商多用户检测算法，提出了两种基了独立分最分 斤 的多用户捡测掉法，并进行了人量的仿真实验。 第二誊叙述了直扩玛分多齄( d s c d m a ：d i r e c ts e q u e n c e - c o d ed i v i s i o n ) , l u l t i p l ea c e e s s ) 系统的理论蕊础及其基本原理，芹指出了d s c d m a 中存在的并且急需解决的问题： 第三誊介矧了现有的主疆的多h j 户捡测算法，并且对他们的性能进；亍了比较： 第西蠢分臻了一罩串基予篱阶娶积鼙的莒源分离葬法：独立分蕈分 _ 斤fi n d e p e n d e n t c o m p o n e n ta n a l y s i s ) 掉法，并且比较详细的叙述了独立分离分析的原理及其决速算法，并 且研究了独立分颦分析的特点： 第五章褥独立分鼙分辑这种营源分离技术应墙磷d s c d i a 系统韵多用户檀瓣当中米，攒 出了两种策略：基于独立分懿分析的信道估计的多用户检测算法；基于蚀盅分量分忻后处理 的匹配滤波多心户检测。传统舶信道估计算法嚣要训练序列使得接收端的参数调整到理怒状 态，而本文穗激的基于独立分馑分析鹃藩遂估计的多瘸户稔涮算法不需骚训练序列，它遥测 f 行信道的圃有特点，用独立分量分析的肖源分离算法估计出信道卷积矩阵，从而从中提 墩出信道的延迟信息，仿真实验证明这种方法在节省了宝爨的频谱资源的焖时取得较好携储 计效果，踺褥传统的接收机的误码性麓得剽了德大的提高，健是这种葬法鼬不是之处楚它只 能应崩于f 行信道当中。基于独立分量分析后处理的匹配滤波多用户检测媳用传统的检测器 的输出来初始纯独立分量分桥的迭伐，它不但充分剥鹚了多用户信号豹己知信息，克服了独 盘分量分橱的不确定性闯瑟，弼时也充分剥猢了多用户信号的统计独立隧，仿真实验证明遽 一s 董三垫皇坌量坌堑塑旦! ：! 旦坚垒童望皇丝型一一二翌三! ! ! i 堕 种多用户检测算法在一定程度上提高了传统检测器的性能。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 i 参考文献 t i a e i a i s 9 5i n t e r i ms t a n d a r d m o b i l es t a t i o n b a s es t a t i o nc o m p a t i b i l i t y s t a n d a r df o rd u a l - m o d ew i d e b a n ds p r e a ds p e c t r u mc e l l u l a rs y s t e m s t i a ，j u l y 1 9 9 3 wv a nd e na n k e r ，a a r n o l d m o b i l em u l t i m e d i ac o m m u n i c a t i o n ：at a s k a n d u s e r c e n t e r e da p p r o a c ht of u t u r es y s t e m sd e v e l o p m e n t c p r o c e e d i n g so ft h e s e v e n t hi n t e r n a t i a n a lc o n f e r e n c eo nh u m a n c o m p u t e ri n t e r a c t i o n ，s a nf r a n c i s c o ，c a l i f o r n i a ，u s a ，1 9 9 7 ( 2 ) ：8 5 卜6 5 4 f u m i y u k ia d a c h i ，m a m o r us a w a h a s h i ，a n dh i r o h i t os u d a w i d e b a n dd s c d m af o r n e x t o e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m s j i e e ec o m m u n i c a t i o n sm a g a zi n e ，1 9 9 8 ，3 6 ( 9 ) ：5 6 6 9 a j v i t e r b i v e r yl o wr a t ec o n v o l u t i o n a lc o d e sf o rm a x i m u mt h e o r e t i c a lp e r f o r m a n c eo fs p r e a d s p e c t r u mm u l t i p l e a c c e s sc h a n n e l s j i e e ej s e l e c t a r e a s c o m m u n ，j u n e1 9 9 4 ，v 0 1 1 2 ：5 0 9 5 1 9 r l u p a sa n ds v e r d u n e a r f a rr e s is t a n c eo fm u l t i u s e rd e t e c t a r si na s y e h r o n o u sc h a n n e l s j i e e et r a n s c o m m u n ，a p r i l ，1 9 9 0 ，v 0 1 3 8 ：4 9 6 5 0 8 su l u k u sa n dr d y a t e s a d a p t i v ep o w e rc o n t r 0 1a n dm i s ei n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o n m a c mw i r e l e s sn e t w o r k s ，s p e c i a li s s u eo nm u l t i u s e rd e t e c t i o ni n w i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n s ，1 9 9 8 1 i 4 ( 6 ) ：4 8 9 4 9 6 a d u e h a l l e f t j h a l t z m a n ，a n dz z v o n a r m u i t i u s e rd e t e c t i o nf o rc d m as y s t e m j i e e ep e r s o n a lc o m n i c a t i o n s ，1 9 9 5 ：4 6 5 8 y i l eg u o b a z h a n g c a p a c i t yo fm u l t i c i a s st r a f f i cc d m as y s t e mw i t hm u l t i u s e r r e c e i v e r s c p r o c o f i e e ew c n c 9 9 c ，1 9 9 9 s c h o i ，k g s h i n a nu p l i n kc d m as y s t e ma r c h i t e c t u r ew i t hd i v e r s eq o sg u a r a n t e e sf o rh e t e r o g e n e o u st r a f f i c j i e e e a c mt r a n s a c t i o no nn e t w o r k i n g ， 1 9 9 9 i o ，7 ( 5 ) ：6 1 6 6 2 8 s u l u k u sp o w e rc o n t r o l ，m u l t i u s e rd e t e c t i o na n di n t e r f e r e n c ea v o i d a n c ei nc d m a s y s t e m j n e wb r u n s w i c kr u t g e r s ，n e wj e r s e y ，1 9 9 8 1 0 z x i e 。r r s h o r t ，a n dc kr u s h f o r t haf a m i l yo fs u b o p t i m u md e t e e t o r sf o r c o h e r e n tm u l t i u s e rc o m m u n i c a t i o n s j i e e ej ，s e l e c t a r e a sc o m m u n ，m a y1 9 9 0 ， v 0 1 8 ：6 8 3 6 9 0 1 2 z z v o n a r m u l t i u s e rd e t e c t i o ni ns i n g l e p a t hf a d i n gc h a n n e l s i e e et r a n s c o m m u n ，1 9 9 4 ，4 2 ( 2 3 4 ) ：1 7 2 9 1 7 3 9 1 3 1 4 1 5 s b u z z i ，ml o p s ，a n da m t u l i n o 姗s em u l t i u s e rd e t e c t i o nf o ra s y n c h r o n o u s d u a l r a t ed i r e c t s e q u e n c e c d m ac o m m u n i c a t i o n sp r o c o fi e e e g l o b e c o m 9 8 c j ，1 9 9 8 u m a d o wa n dm lh o n i n g b i s ei n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o nf o rd i r e c t s e q u e n c e s p r e a ds p e c t r u mc d m a j i e e et r a m sc o m m u n d e c 1 9 9 4 4 2 ( 1 2 ) ：3 1 7 8 - 3 1 8 8 p p a t e la n djh o l t z m a n a n a l y s i so fas i m p l es u c c e s s i v ei n t e r f e r e n c ec a n c e 一 1l a ti o ns c h e m ei nd s c d m as y s t e m j i e e ej s e l e c t a r e a sc o m m u n j u n e 1 9 9 4 ，v 0 1 1 2 ：5 0 9 5 1 9 - 6 一 兰鲨兰坌里坌盟堕里! ：里里坚垒兰旦生堡型 塑二萱塑丝 mkv a r a