（通信与信息系统专业论文）idma通信系统关键技术——信道估计算法研究.pdf

摘要 摘要 交织多址i d m a ( i n t e r l e a v e d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 技术是近年来由香港城 市大学李平教授提出的一种多址通信方式。作为c d m a 的特例i d m a 继承了其抗 多径衰落，抗多用户干扰等诸多特性。i d m a 系统采用低码率编码，利用交织器区 分用户，它不仅省去了专门的扩频序列，并且可以通过迭代信号检测的方法大幅 度降低多用户检测的复杂度，从而提供系统的性能。 本文介绍了i d m a 系统的基本原理，以v c 6 0 为仿真平台，实现了i d m a 发 射端和接收端的基本算法，包括无线信道模型建立，重复编码，b p s k 调制，随机 交织，信道估计和t u r b o 迭代检测。 在此基础上，鉴于目前对i d m a 系统物理层关键技术的研究均是在理想信道 估计的条件下进行的，即接收端己知信道状态信息，本文深入研究了i d m a 系统 的信道估计，主要研究内容如下： ( 1 ) 将e m 算法应用于i d m a 系统，以估计均方差和误码率为评价准则，通过 仿真比较了后验信息反馈与外信息反馈的估计性能，说明后验信息反馈能够得到 更精确的估计结果，最后从理论上给出了解释； ( 2 ) 研究了序列叠加信道估计中信息序列与导频序列的功率分配问题，从估计 均方差，误码率和信道容量三方面比较了不同功率分配下的系统性能，从而说明 了本文提出的功率分配算法的有效性； ( 3 ) 研究了插值信道估计，采用三径j a k e s 模型，比较了线性插值、高斯插值 和样条插值在不同信道下的估计性能；从理论上分析了线性插值和高斯插值下导 频间隔的选取问题，并在大量仿真的基础上给出了线性插值最优导频间隔的经验 值。 关键词： i d m a 系统，e m 算法，序列叠加，功率分配，插值信道估计 a b s t r a c t a bs t r a c t i n t e r l e a v e d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ( i d m a ) w a sr e c e n t l yp r o p o s e db yp r o f l i p i n gc o m i n gf r o mt h ec i t yu n i v e r s i t yo fh o n gk o n g i to r i g i n a t e sf r o mc d m a ，s o m a n ya d v a n t a g e s ，s u c ha sd i v e r s i t ya g a i n s tf a d i n ga n dm i t i g a t i o no ft h ew o r s t - c a s e o t h e r - c e l lu s e ri n t e r f e r e n c ep r o b l e m ，a r ei n h e r i t e df r o mc d m a t e c h n o l o g y i d m au s e s l o wr a t ec o d ea n du s e sr a n d o mi n t e r l e a v e r st os e p a r a t ed i f f e r e n tu s e r s i tr e i l o v e st h e s p r e a d i n gs e q u e n c e sa n da l l o w sav e r ys i m p l ec h i p - b y c h i pi t e r a t i v et u r b om u d s t r a t e g y b u tt h ek e yi s s u e st e c h n o l o g i e so ft h ei d m at e c h n o l o g yd e p e n do nt h e a s s u m p t i o nt h a tt h er e c e i v e rh a sk n o w nt h ee x a c tc h a n n e li n f o r m a t i o n , w h i l ei ti s i m p o s s i b l ei nt h ep r a c t i c a lc o m m u n i c a t i o ns y s t e m i nt h i sp a p e r , a l li d m as i m u l a t i o ns y s t e mo nt h e p l a t f o r mo fv c6 0w a sd e s i g n e d i ti n v o l v e sw i r e l e s sc h a n n e lm o d e l ，t r a n s m i t t e rw h i c hc o n c l u d e sr e p e a tc o d i n g , b p s k m o d u l a t i n g ，r a n d o mi n t e r l e a v i n ga n dr e c e i v e rw h i c hc o n s i s t sc h a n n e le s t i m a t i o na n d i t e r a t i v ed e t e c t i o n i na d d i t i o n ，w eh a v ea d e e ps t u d yo nt h ec h a r r e de s t i m a t i o na n dt h e m a i nw o r k sa r e 】i s t e db e l l o w ： ( 1 ) b a s e do ne ma l g o r i t h m ，w ep r o p o s eac o m b i n a t i o nc h a n n e le s t i m a t i o n a p p r o a c h f u r t h e r m o r e ，w ec o m p a r et h ec h a n n e le s t i m a t i o np e r f o r m a n c eo ft h ee x t r i n s i c i n f o r m a t i o nf e e d b a c kw i t ht h a to ft h ep o s t e r i o r ii n f o r m a t i o nf e e d b a c k w eh a v et h e c o n c l u s i o nt h a tc h a n n e le s t i m a t i o nh a sb e t t e re s t i m a t i o nr e s u l t b yt h ep o s t e r i o r i i n f o r m a t i o nf e e d b a c ka n dw eg i v et h ea c a d e m i ce x p l a n a t i o n ( 2 ) b a s e do nt h es u p e r i m p o s e dt r a i n i n gc h a n n e le s t i m a t i o n , w ep r e s e n tt h eo p t i m a l p o w e ra l l o c a t i o ns t r a t e g yb ym a x i m i z i n gt h ee f f e c t i v es i g n a l - t o n o i s er a t i o f u r t h e r m o r e ， c o m p a r e dw i t ht h ed i f f e r e n tp o w e ra l l o c a t i o ns t r a t e g i e sf r o mt h ea s p e c to fm s e ，b e r a n dc h a n n e lc a p a c i t y , t h ep o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h mi nt h i sp a p e ri se f f e c t i v e ( 3 ) w ea n a l y z et h el i n e a ri n t e r p o l a t i o n ，g a u s s i a ni n t e r p o l a t i o na n dc u b i c s p l i n e i n t e r p o l a t i o na l g o r i t h m sb a s e do nt h ep i l o t su n d e r3 - p a t hj a k e sc h a n n e lm o d e l t h e nw e g i v ep e r f o r m a n c ee v a l u a t i o na td i f f e r e n tc h a n n e le n v i r o n m e n t f u r t h e r m o r e ，t h eo p t i m a l i i a b s t r a c t i n t e r v a l d e s i g nr u l eo ft h el i n e a ri n t e r p o l a t i o na n dt h eg a u s s i a ni n t e r p o l a t i o ni s p r e s e n t e da n dt h ee x p e r i e n t i a lv a l u ef o rt h eo p t i m a lp i l o ti n t e r v a li sa l s og i v e nf r o ml o t s o fs i m u l a t i o nr e s u l t s k e y w o r d s ：i d m as y s t e m ，e ma l g o r i t h m ，s u p e r i m p o s e ds e q u e n c e s ，p o w e ra l l o c a t i o n ， i n t e r p o l a t i o nc h a n n e le s t i m a t i o n i i i 图目录 图目录 图1 - 1 普通直扩c d m a 系统以及t u r b o 多用户检测器3 图1 - 2 频谱效率与码率的关系曲线4 图1 - 3k 用户的i d m a 发送端与迭代接收端结构5 图卜4a w g n 信道下单个用户的( ) 和g ( ) 曲线1 1 图2 - 1 由m + 1 个低频振荡器组成的j a k e s 仿真器模型2 0 图3 - 1i d m a 系统e m 混合迭代信道估计原理图2 7 图3 - 2 导频插入方式2 8 图3 - 3 外信息均方差曲线3 l 图3 - 4 外信息误码率曲线3 2 图3 - 5 后验信息均方差性能曲线3 2 图3 - 6 后验信息误码率性能曲线3 3 图3 - 7 均方差比较曲线3 3 图3 8 误码率比较曲线3 4 图4 - 1 基于序列叠加信道估计系统结构3 6 图4 - 2i d m a 系统序列叠加信道估计原理图3 8 图4 - 3 功率分配对估计误差的影响4 1 图4 4 不同信噪比下功率分配对误码率性能的影响4 2 图4 - 5 有效信噪比曲线4 2 图4 - 6 不同训练序列对误码率性能的影响4 3 图4 - 7 不同功率分配下信道容量变化曲线4 4 图4 - 8 不同功率分配下误码率性能曲线4 4 图4 - 9 迭代估计，不同功率分配下误码率性能4 6 图4 - 1 0 迭代估计，不同功率分配下均方差性能4 7 图4 - 1 1 迭代估计，不同信噪比下功率分配对误码率性能的影响4 7 图4 - 1 2 迭代估计，不同信噪比下功率分配对误码率性能的影响4 8 图4 - 1 3 只用训练序列估计与联合软信息反馈的误码率性能比较4 8 图5 - 1i d m a 帧结构5 7 图5 - 2导频间隔对估计均方差性能的影响5 8 v i 图目录 图5 3导频间隔对误码率性能的影响5 9 图5 4 不同内插方式估计均方差性能6 0 图5 5 不同内插方式误码率性能6 0 v 表目录 表目录 表5 1仿真参数设置说明5 8 v i i i 缩略词表 英文缩写 a p p 瀚g r b p s k c d 【a d e c e s e f e c i c u d m a i s i l l r m a i m u d s n r m m s e l s l m m s e e m p a s m s i s 0 m r c m s e r m s 英文全称 缩略词表 ap o s t e r i o r ip r o b a b i l i t y 。 a d d i t i v e 、v 1 1 i t eg a u s s i o nn o i s e b i n a r yp h a s es h i f tk e y c o d e - d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s d e c o d e r e l e m e n t a r ys i g n a le s t i m a t o r f o r w a r de r r o rc o d e i n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o nu n i t i n t e r l e a v e - d i v i s i o nm u l t i p e - a o g ：e s s i n t e rs y m b o li n t e r f e r e n c e l o g - l i k e l i h o o dr a t i o m u l t ya c c e s si 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 s i g n a lt on o i s er a t i o m i n i m u mm e a ns q u a r e de r r o r l e a s ts q u a r e s l i n e a rm i n i m u mm e a ns q u a r e de r r o r e x p e c t a t i o n m a x i m u m p i l o ts y m b o la s s i s t e dm o d u l a t i o n s i n g l e - - i n p u t s i n g l e o u t p u t m a x i m a lr a t i oc o m b i n i n g m e a ns q u a r ee r r o r r o o tm e a ns q u a r e i x 中文释义 后验概率 加性白高斯噪声 二进制移相键控 码分多址 译码器 基本信号估计器 前向纠错编码 干扰消除单元 交织多址 码间串扰 对数似然比 多接入干扰 多用户检测 信噪比 最小均方误差 最d x - - 乘估计 线性最小均方误差 期望最大 导频辅助信道估计 单入单出 最大比合并 均方误差 均方根值 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，除了文中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己在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 加口夕年乡月日 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) 签名：j 阻导师签名：二邈纯 日期：矽d 9 年劳月“e t 第一章i d m a 系统以及算法介绍 第一章i d m a 系统以及算法介绍 1 1i d m a 的优势 移动通信技术自从兴起以来，一直在飞快地发展着，目前已经历了三代。第 一代移动通信系统起源于2 0 世纪8 0 年代，主要采用的是模拟技术和频分多址 f d m a ( f r e q u e n c y - d i v i s i o nm u l t i p l e a c c e s s ) 技术，由于受到传输带宽的限制，导 致了其最致命的缺点，即系统容量低、频谱利用率低、通信质量差。第二代移动 通信系统( 2 g ) 起源于2 0 世纪9 0 年代初期，主要采用的是以时分多址t d m a ( t i m e d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 技术为代表的g s m 系统和以码分多址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 ) 技术为代表的i s 9 5 系统，系统以数字传输方式 来实现语音和数据等业务。第三代移动通信系统( 3 g ) 可以提供前两代产品不能 提供的各种宽带信息业务，比如高速数据、图像、交互式多媒体业务等。第四代 移动通信技术的概念可称为广带( b r o a d b a n d ) 接入和分布网络，对全速移动用户 能提供超过1 0 0 m b i t s 的高质量的多媒体业务和宽带无线网络连接。概括的讲， 第l 代无线通信以f d m a 为代表，第2 代无线通信以t d m a 、c d m a 为代表，第 2 5 代无线通信以g p r s 为代表，第2 7 5 代无线通信以c d m a l x 、e d g e 为代表， 第3 代无线通信以c d m a 2 0 0 01 xe v o d o 、c d m a 2 0 0 01 xe v o d v 、t d s c d m a 、 w c d m a 为代表，第4 代无线通信以更高的频谱利用【l 】【2 1 ，交织多址也列入第4 代 移动通信系统的候选技术之一。 目前，码分多址( c d m a ) 由于其良好的抗衰落，动态资源分配，异步传输 方式等优良特性，目前被第二代和第三代移动通信系统广泛采用。理论分析与实 践经验均证明了基于非正交分割时频资源的码分多址能够取得比正交分割时频资 源的时分多址和频分多址更高的频谱效率【3 】。然而目前处于主流地位的码分多址是 基于直接序列扩频d s s s ( d i r e e ts e q u e n c es p r e a ds p e c t r u m ) 实现的，这种d s c d m a 系统在实际应用中并没有完全发挥出c d m a 在容量上的潜在优势。码分多址技术 ( c d m a ) 所有用户的数据在时间上和频率上重叠。不同用户的数据通过不同的 正交扩频码来区分。由于扩频技术的引入，可以得到扩频处理增益，这样在信噪 比一定的情况下可以提高信道容量。在接收端采用对应特定用户的正交码和接受 电子科技大学硕士学位论文 信号做相关运算可以恢复出特定用户的原信号。同时由于正交码的自身特性，不 同的码字序列相关为零，所以在恢复特定用户数据时，也可以有效抑制其他用户 的数据。但是这种情况要求所有码字必须理想的同步，这在实际系统中很难做到。 这样会导致由于扩频码字不能同步而引入多接入干扰m a 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 ) 。同时在实际系统中，多经延迟也会引入m a i ，即c d m a 系统是一 个干扰受限的自干扰系统，并且随着用户数的增多，多用户干扰m u i ( m u l t i p l eu s e r i n t e r f e r e n c e ) 问题日益严重，如何消除多用户干扰成为研究热点。 从1 9 9 6 年起，编码多用户检测技术受到越来越多的关注，提出了使用不同的 交织图案区分用户的思想。在这种思想的基础上，香港城市大学的李平教授提出 了交织多址i d m a ( i n t e r l e a v e d i v i s i o nm u l t i p e a c c e s s ) 的概念【4 】【5 】【6 】【7 】【8 】【9 】【1 0 1 。i d m a 是由c d m a 发展而来，在一定程度上可以将i d m a 看作是c d m a 的特例1 l 】【1 2 】【1 3 】， i d m a 系统继承了很多c d m a 系统的优点，如抗衰落等特性等。同时i d m a 系统 也克服了一些c d m a 系统的缺点。i d m a 系统有以下特点： ( 1 ) 没有经过扩频处理，不同用户使用了不同的交织图案，即通过不同交织方 案来识别用户。作为用户特征的交织图案可以由随机交织器生成，不同的用户采 用不同的生成“种子 即可； ( 2 ) 交织多址是码片级交织，内含了与比特交织编码调制b i c m ( b i t i n t e r l e a v i n gc o d i n ga n dm o d u l a t i o n ) 相同的机制，所以具有与b i c m 相同的优点， 即更高的分集阶数； ( 3 ) 交织多址是通过编码实现扩频，所以具有最大化的编码增益： ( 4 ) 交织多址更适合与迭代检测技术结合，通过迭代，交织多址能够发挥出分 集阶数高、编码增益大的优势，取得比d s s c d m a 更优的性能； ( 5 ) 用不同的交织图案作为用户的标识特征，不受信道化码等码资源的限制。 c d m a 是采用不同的正交扩频码来区分不同的用户，用户数据比特经过前向 纠错编码f e c ( f o r w a r de r r o rc o d e d ) 和交织后，再经过扩频处理变成了一串码片 序列，如图1 1 所示。这样一串码片序列只代表一个b i t 信息即引入了冗余。 而不同用户的区分则正是利用了不同的冗余排列顺序。但是这种扩频处理的方式 却不是一种好的选择，因为它引入了冗余并没有带来编码增益。虽然在多小区环 境下，c d m a 有很多优势；但是在单- d , 区中，c d m a 的吞吐量却同t d m a 一 样。其原因就是因为c d m a 是一个自干扰系统，它的系统容量主要受限于m a i 。 2 第一章i d m a 系统以及算法介绍 在v e r d u 和s h a m a i 的文章【1 4 】中指出，至少从理论上来讲，即使是在单小区环境下， c d m a 的系统性能没有损失，即其性能上限不高。 图1 - 1 普通直扩c d m a 系统以及t u r b o 多用户检测器 图1 2 是a w g n ( a d d i t i v ew h i t eg a u s s i o nn o i s e ) 信道环境和k 0 0 时r ( 频 谱效率) 和只( 编码速率) 的曲线【1 5 1 ，可以看出r 越大频谱效率越低。v e r d u 和s h a m a i 的研究表明，在c d m a 系统中，只有当整个扩展带宽被用于编码时，多用户接入 信道才会达到最佳性能，即只有将扩频与编码结合在一起时才能最大化编码增益。 而传统c d m a 中，f e c 采用r = i 2 或者1 3 的卷积码，其频谱效率可想而知。所 以i d m a 系统去掉了c d m a 系统中用来区分用户的正交扩频码字，而采用不同的 交织器区分用户，同时采用低速率编码，在得到高速码率提高频谱效率的同时也 提高了编码增益。接收端也省去了c d m a 中的解扩部分，同时简化了多用户检测 方法，从而降低了接收机的复杂度。 3 电子科技大学硕士学位论文 、? ：一一一一一一一一 心入、 弋弋。 、 弋 ， 汰v 、 码率 图1 - 2 频谱效率与码率的关系曲线 1 2i d m a 系统结构【4 】 k 个用户通信的i d m a 系统上行链路发送端与接收端结构如图1 3 所示。用户 k 的数据序列吐经过低速率编码c 处理产生一组编码后的序列嚷= q ( 1 ) ，q ( 2 ) ， c k ( 3 ) ，q ( ，) 1 ，为数据帧长。q 中的元素称为编码后比特。然后将c k 送入 后续的交织器死中，得到交织后的数据t = 【x k ( 1 ) ，x k ( 2 ) ，x k ( 3 ) ，( ，) 】t ， 按照c d m a 的习惯，也称t 中的元素为码片。p ( ，) ) 为收端的接收信号。不同的 用户利用各自的交织器进行区分。不失一般性，我们采用b p s k ( b i n a r yp h a s es h i f t k e y ) 调制，即x k ( j ) + 1 ，一1 ) ，进行分析。 i d m a 的关键是不同用户的交织器死必须各不相同，假设这组交织器是独立 和随机的。数据经过交织器后，打乱了码比特的顺序，使得输出的数据中相邻比 特可近似理解为没有相关性。这个特性将有助于下面即将讨论的码片级检测方案。 4 第一章i d m a 系统以及算法介绍 图1 3 足用尸的i d m a 发送端与迭代接收端结构 如图1 - 3 所示，接收端采用次优检测结构。主要由基本信号估计器e s e ( e l e m e n t a r ys i g n a le s t i m a t o r ) 和k 个单用户后验概率a p p ( ap o s t e r i o r ip r o b a b i l i t y ) 译码器( d e c ) 组成。多接入干扰和编码约束分别在e s e 和d e c 中处理。e s e 和 d e c 的输出信息是关于( _ ，) 的对数似然比l l r s ( l o g - l i k e l i h o o dr a t i o s ) 外信息 e ( x k ( j ) ) 。e s e 和d e c 的输出信息通过下标区别，即p 脚( 诈( 朋和c ( 吒( 朋。定 义关于x k ( j ) 的先验概率似然比( ap r i o r il l r s ) 信息，( 气( 脚，对应e s e 和d e c 的先验概率同样用下标进行区分，即k ( u ) ) 7 阳d e c ( x , ( j ) ) 。 俐) ) = 1 0 颤簇嗍 ( 1 1 ) p 厂u j i 毛【，j 2 一l jr 1 、 m ) ) - 1 0 9 ( 篇耥) ，v ( 1 - 2 ) e s e 模块以 r ( ) ) 7 f f f e r i e c ( x k ( j ) ) 作为输入，且只处理多接入干扰。假设己知信 道条件为h = 吃，v k ) ，则对应 x k ( j ) ，v k ，j ) 的后验概率对数似然比定义为( 1 3 ) 式。 5 电子科技大学硕士学位论文 l o g ( 器黼- 1) = 1 0 9 ( 篇黼x k ( j - i ) 础删删( 1 - 3 ) 一p f ( 五( _ ，) =l ，( n ) 7一p ( ，( 川) = ， ) 一一”“7 “、7 ( 删- l o 烈篇黼) ( 1 - 4 ) ( 五( - ，) ) ，经解交织后得到i d e c ( 气( 朋，定义( 厶嬲) 。兰 ，d 盯( ( - ，) ) ，v j 。 i d e c ( 吒( 朋作为输入送入d e c 模块，d e c 模块只处理编码约束c 。此时由d e c 产 生的后验概率可写为【4 】： 噘鬻渊h 吲鬻藉1 糍燃吨蚴甸一p 电u ) = 一1 ic 往眦) 。) 7一p “五u ) = 一lc ，( k ) 。k ( 吒u ) ) ) 7 傥7 、7 c 删乩g c 器箬糕若器端， m 6 ， 其中( k ) 0 k ( ( 朋表示在( k ) 。中令k ( 吒( 埘为零时得到的结果。在 t u r b o 迭代过程中。有e s e d e c 所产生的外信息送入d e c e s e 作为先验信息， ( 气( 埘) l o e c ( x k ( j ) ) ) 和 ( ( 埘) j k ( t ( 朋) 。其过程如图i - 3 所示。 作为迭代检测的初始条件，在第一次迭代起始时，从e s e 开始，所有的 k ( ( _ ，) ) ) 都为0 ，即第一次迭代时，e s e 将只利用接收信息厂( _ ，) 进行处理。 在d e c 中，将利用标准的a p p 算法( 最大后验概率算法) 计算后验概率。所 以本文将不对d e c 中的计算作详细讨论，重点将讨论e s e 中的算法问题。 由于 熨( 吆( _ ，) ) ) j k ( t ( ) ) ) ，即更新的是( 1 3 ) 式中的先验信息部分，那 么再结合( 1 2 ) 式，可得式( 1 7 ) ： 口k ( 丑u ) ) = ! p 躺r ( x , - i ，v 七，歹 ( 1 - 7 ) ( _ ，) =) 。 、7 结合( 1 8 ) 式： p r ( x i ( j ) = + 1 ) + p r ( x ( j ) = 一1 ) = 1 ( i - 8 ) 有以下两式： p “五( 舻+ 1 ) ：毒竺兰 【e 7 盥j t 川+ l 】 p “( ，) ：一1 ) ：_ l 【e t 魂黾埘+ l 】 6 ( 1 - 9 ) ( 1 l o ) 第一章i d m a 系统以及算法介绍 又根据均值的数学表达式： 以k ( ) ) = p ( x k ( j ) = 1 ) 幸l + p ( x k ( j ) = - 1 ) 幸( 一1 ) ( 1 - 1 1 ) 由( 1 7 ) 至( 1 11 ) 式可得： ，、 舢炉蛐i 半l m v a r ( x k ( j ) ) = l 一( e ( 五( ) ) ) 2( 1 1 3 ) 可以看出e s e 的更新过程就是通过，耻( t ( 川来更新e ( t ( ) ) 和v a r ( x k ( j ) ) 。 以上介绍了迭代检测过程中如何进行信息传递与更新的。下面将讨论这些信 息是如何生成的，即i d m a 迭代检测中的基本算法。由此可以看出，i d m a 系统 m u i 检测算法的复杂度与用户数量呈线性关系，因此较常用的c d m a 系统其m u i 消除的算法复杂度大幅度降低。 1 3e s e 的迭代检测算法【4 】 1 3 1准静态单径环境下的算法 采用b p s k 调制，信道是无记忆的，通过接收端的匹配滤波器后，来自k 个 用户的信号通过a w g n 信道后可以写为： 上 r ( j ) = h k x k ( j ) + n ( j ) ，j = 1 ，2 ，j ( 1 - 1 4 ) 七= i 为用户k 的信道系数， 刀( ) ) 为方差d r 2 为o 2 的高斯白噪声过程的采样 值。这里假设接收端己知信道系数吃。由于发送端采用的是随机交织器，即相邻 码片之间可以理解为没有相关性。所以在e s e 处理时，可进行码片级的检测。这 样每时刻只会用到一个r ( j ) 的样值。为便于讨论，重写( 1 1 4 ) 式如下： r ( j ) = ( 歹) + 六( 歹) j = l ，2 ， ( 1 1 5 ) 矢( ) = ，( ) 一么( ) = 1 气( ) + ，z ( ) ( 1 1 6 ) t 可以看出幺( _ ) 即为对用户后而言的多用户干扰与高斯白噪声之和，这里统一 将其称为第k 个用户的噪声。由于 ( ) ，v 足 是独立同分布的，即有下式： 7 电子科技大学硕士学位论文 缶( ) ( 老吒e ( t d ) ) ，娄k 1 2 砌，( t ( 朋+ 仃2 ) ( 1 1 7 ) k = lt ：i i l 那么征用尸毅k 很大阴时候，由甲心檄限足理有： p ( ，( ) i k ( - ) = 1 ) 2 了夏雾谚丽1e x p ( 一蔓型鱼堂二主嘉当铲) ( 1 1 8 ) 上式中e ( 氕( _ ，) ) 和v a r ( d f k ( j ) ) 分别是噪声幺( _ ，) 的均值和方差。值得注意的是 上式是在用户数目很大的条件下推出的，这是符合实际情况的。将( 1 1 8 ) 式代入第 ( 1 - 4 ) 式中可得式( 1 1 9 ) ： p 川。g 鬻) = l o g e x p i 一 2 纥，( “( 神 2 x v a r ( f 。( - ，) ) - l o g e x p f ! ( ! ! 二生亟塑! 生! ： 2 砌，( “( ) ) 2 x v a r ( ( t ( j ) ) ( 1 - 1 9 ) 简化后可得： p 眦c 五c ，= 2 丢兰：l j 丢箦苫黼2 2 惋丛鬻c 卜2 。， 所以e s e 模块的计算过程可归纳如下： ( ，( ) ) = z h k e ( x k ( j ) ) ( i - 2 1 ) 七 v a ，( ，( 朋= 蚶v a ，( ( 朋+ 盯2 ( i - 2 2 ) 七 e ( 幺( _ ，) ) = e ( ，( ) ) 一以e ( 吒( _ ，) ) l a r ( f i ( j ) ) = f a r ( ，( 朋一j 噍j 2 砌，( t ( 埘 p ) 1 2 黼 e s e 计算出的外信息送入d e c 中，按标准的a p p 算法处理。 8 ( 1 - 2 3 ) ( 1 - 2 4 ) ( 1 2 5 ) 第一章i d m a 系统以及算法介绍 1 3 2 实多径信道下的e s e 算法 现在讨论在准静态实多径信道条件下的e s e 算法。此时总体的迭代结构和迭 代原理也与单径信道条件下相同。所以下面将集中讨论如何产生p 盥( 诈( ) ) 。 考虑由k 个用户组成的多接入系统。信道记忆长度为己， 氟 o ，魂”，卜。) 是 对第k 个用户的信道系数。那么经过匹配滤波与抽样后，接收信号可写为： ，( 歹) = 喽 ，x ( j - 1 ) + n ( j ) ，j = l ，j + k 一1 ( 1 - 2 6 ) 可进一步写为： ，u + d = j t ( _ ，) + 氕( 歹) ，j = 1 ，j ( 1 - 2 7 ) 幺j ( - ，) = ，( + z ) 一吃；x k ( j ) ( 1 2 8 ) 比较( 1 2 7 ) 和( 1 1 5 ) 两式，二者具有相同的表达形式。所以由单径情况的表达 式可直接有： e ( ，( 埘= h k ，e ( x k ( j - 1 ) ) ( 1 2 9 ) v a ，( ，( 埘= 刚2v a ，( 气( 一d ) + 伊2 ( 1 3 0 ) e ( 血，( ) ) = e ( 厂( + ，) ) 一圾j e ( 五( ) ) ( 1 31 ) 哳( 幺，) ) = 阮，驴( j + 1 ) ) - l h k ，| 2v a r ( x k ( j ) ) ( 1 3 2 ) 可以看出( 1 2 9 ) ( 1 3 2 ) 是针对第k 个用户的第_ ，个比特的第，条径而言的，其相 应的外信息为： 8 m ，：2 0 ! 生璺氢趔( 1 - 3 3 ) 8 脚( 州”，观，j 彘荔严 由e s e 计算的第_ ，个比特的外信息为： p 跚( _ ( _ ，) ) e 船( ( ) ) ，( i - 3 4 ) 本文的信道估计算法基于实信道，所以对于复信道环境下的e s e 检测算法不 再详细介绍，相关内容见附录a 。 9 电子科技大学硕士学位论文 1 4i d m a 的性能分析 c d m a 性能分析需要知道扩频序列之i 司的相关特性，一般采用大规模的随机 矩阵理论来处理。i d m a 中没有扩频序列，因此将极大的简化其性能分析过程。以 下将采用一种简单有效的评价技术【6 】进行处理。 ( 1 - 2 4 ) 式中的砌r ( 文( 朋可近似表示为： v a ，( 幺( 朋三kj 2 _ + 盯2 ( 1 3 5 ) 其中： 兰专玩，( 吒( 埘 ， j = i 由前面介绍可知，v a r ( x k ( j ) ) 是由( ( 朋反馈得到。k 和分别是 v a r ( x k ( j ) ) 和v a r ( f k ( j ) ) 的算术平均。将( 1 3 5 ) 式代入( 1 2 5 ) h h 可得： ( x k ( 朋：2 ( ) + 幺( ) 一e ( 氕( 川) v h - - k ( h k x k ( i - 3 6 ) 7 磊 在( 1 - 3 6 ) q bh k x k ( j ) 和炙u ) 一e ( 幺u ) ) 分别表示e e s z ( x k ( j ) ) 中信号和噪声。由于 吒( ) = 1 ，因此信号功率可写为： e ( 1 仇& ( ，) 1 2 ) = l 魂1 2 ( 1 - 3 7 ) 而噪声功率由( 1 - 3 6 ) 式可以近似的写为： e ( i 幺( - ，) 一e ( 氕( 朋h ( 1 3 8 ) 系数2 吮是常数因子，它不影响s n r ( s i g n a lt o n o i s er a t i o ) 的大小。 p 脚( 五( ) ) 中的第j 比特的s n r 表示为s n r k ，n 此s n r k 可以表示如下： ( 1 3 9 ) e 脚( 吒( 川经过解交织后，送入d e c 做a p p 译码运算，送出的外信息再过交 织器得到c ( 吒( 埘，由( 1 1 2 ) ，( 1 - 1 3 ) 式可以断定s 甩圪同存在函数关系，即： = 厂( 册气) ( 1 - 4 0 ) 一般的，没有严格的厂( ) 表达式，但是可以通过蒙特卡洛逼近的方法得n - 者 的曲线。同样也可以定义d e c 中的b e ro z 是s n r k 的一个函数。 1 0 第一章i d m a 系统以及算法介绍 b e r = g ( s n r k ) 将( 1 - 4 0 ) 代a , o - 4 1 ) 仁p 有： 册b 一2 磊而瓦划南 ( 1 4 1 ) ( 1 - 4 2 ) s n q 一署 0 s n r k 砌代表s n r k 迭代更新前后的值。第一次迭代的初始化条件为： f ( s n r k 。甜) = 1( 1 - 4 3 ) ( 1 - 4 3 ) 式与( 1 - 1 2 ) 和( 1 1 3 ) 1 拘初始条件等价，即第一次迭代没有从d e c 反馈e s e 的信息。迭代过程可以跟踪s ，z 气的演进过程，以及v a r ( x k ( j ) ) 年1 b e r 的相应变化。 多径信道环境下i d m a 性能可以采用相同的分析方法，可以得到下面的结论： s n _ n e w = z ，讹恤刀h ) i h 一1 7 i r 万面 1 蜘 具体推导过程见附录b 。 图1 - 4 为a w g n 信道情况下通过过蒙特卡洛逼近得到的单个用户的厂( ) 和 g ( ) 曲线。可以很清楚的看出随着s n r 的升高，圪和b e r 都会降低。 图1 - 4 a w g n 信道下单个用户的厂( ) 和g ( ) 曲线 1 1 电子科技大学硕士学位论文 1 5 i d m a 信道估计研究现状及本文研究内容 信道估计是相干接收机不可缺少的重要模块。通过对信道的估计，可以补偿 和纠正无线衰落信道对发送信号的扭曲，从而为后续解调解码的正确性提供了保 障。此外，系统的链路自适应也必须知道信道的信息，以此信息作为自适应的判 断依据。例如发送端利用接收端反馈回来的信道信息进行多用户调度和资源分配， 自适应编码调制和波束成型，接收端联合信道估计、均衡、解调、解码进行t u r b o 迭代接收等。 在目前i d m a 系统物理层关键技术的研究中，均假设信道信息在接收端是已 知的，但是这一假设在实际系统中是不成立的。目前，对于i d m a 信道估计的研 究还不是很多，下面将有关文献的信道估计算法进行讨论。文献 1 6 】在发送端将训 练序列与信息序列叠加，接收端采用最小均方误差算法( m m s e ) 对信道系数进行估 计，仿真结果证明文献所提