（通信与信息系统专业论文）多载波dscdma系统中的多用户检测研究.pdf

兰州大学硕士学位论文 摘要 多载波d s c d m a 系统是目前广泛研究的一个课题，相对于传统的单载波 d s c d m a 系统，它能提高无线通信系统的传输速率，改善频谱利用率，并能有效地克 服频率选择性衰落，非常适合高速数据传输。但由于信号在传输过程中各用户扩频码的 正交性被破坏，多址干扰( m a d 仍然是影响m c d s c d m a 系统性能的主要因素。为 了有效抑制m a i ，就要引入多用户检测技术。 s v e r d u 提出的最大似然序列多用户检 测器( m l s d ) 抗误码性能最优，但其运算量随用户数的增加呈指数增长，难以满足通信 实时性的要求。 为使多用户检测技术实用化，现在人们广泛研究的是次优检测技术，在性能和复杂 度之间折衷。离散粒子群算法( d p s o ) 是一种新兴的组合优化技术，该算法简单易实 现，可调参数少，因而近年来在工程应用上取得了很大的进展。本文将其与 m c d s c d m a 系统中的多用户检测问题结合，提出一种基于d p s o 算法的多用户检测 器d p s o m u d ，该检测器充分利用d p s o 算法组合优化的能力，来同时检测每一个用 户传输的符号位。另一方面为了改进d p s o 算法的收敛速度和克服同其它全局优化算法 一样易陷入局部最优的缺陷，本文将变异和模拟退火的思想引入d p s o 算法中，提出一 种基于退火机制的离散粒子群算法( s a d p s o ) ，进而构造基于s a d p s o 算法的多用户 检测器s a d p s o m u d 。仿真结果表明，这两种多用户检测器在误码率性能，抗“远近? 效应能力方面都取得了不错的结果，而且s a d p s 0 一m u d 的收敛速度更快，误码率性能 更优。在相同带宽相同检测算法的条件下m c d s c d m a 系统性能优于d s c d m a 系 统。 关键词：多用户检测；多载波直扩码分多址；离散粒子群算法；变异；模拟退火。 兰州大学硕士学位论文 a b s t r a c t m u l t i c a r r i e rd s c d m as y s t e mi se x t e n s i v e l ys t u d i e dr e c e n t l y , w h i c hc a na d v a n c et h e t r a n s m i s s i o nr a t eo fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s ，a c h i e v eh i 曲s p e c t r u me f f i c i e n c ya n d c o m b a tf r e q u e n c y s e l e c tf a d i n ge f f i c i e n t l yc o m p a r e dt os i n g l e c a r r i e rd s c d m as y s t e m i t a d a p tt oh i g hd a t ar a t et r a n s m i s s i o ng r e a t l y h o w e v e r , t h el o s so fo r t h o g o n a l i t yo ft h e s i g n a t u r es p r e a d i n gc o d e sa f t e rt h et r a n s m i s s i o nl e a d st ot h em u l t i a c c e s si n t e r f e r e n c e ( m a i ) ， w h i c hw i l lc a u s et h ed e g r a d a t i o no ft h ep e r f o r m a n c eo ft h es y s t e m 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 em o s tp o w e r f u ls o l u t i o n st oc a n c e lt h em a i t h em l s dp r o p o s e db y s v e r d uc a ng e tt h em i n i m u mp r o b a b i l i t yo fe r r o rb i t b u ti t sc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t yi s i n c r e a s e de x p o n e n t i a l l yw h e nt h en u m b e ro ft h eu s e r si si n c r e a s e d i tc a n tf u l f i lt h en e e do f r e a l t i m ec o m m u n i c a t i o n i no r d e rt om a k ei m p l e m e n t a t i o no fm l s db e c o m ep r a c t i c a l ，t h em a i nw o r k so f c o m m u n i c a t i o ns i g n a lp r o c e s s i n gf o c u s e so ns u b o p t i m u mm u l t i u s e rd e t e c t i o nt e c h n i q u e ， w h i c h c o m p r o m i s et h ep e r f o r m a n c ew i t hc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y d i s c r e t ep a r t i c l es w a r l t l o p t i m i z a t i o n ( d p s o ) i san e wo p t i m i z a t i o nt e c h n i q u e ，w h i c hc a nb ei m p l e m e n t e dw i t he a s e a n df e wp a r a m e t e r sn e e dt ob et u n e d i th a sb e e ns u c c e s s f u l l ya p p l i e di nm a n ya r e a s i nt j p a p e r , w ea p p l i e dt h ed p s oa l g o r i t h mt os o l v et h em u dp r o b l e m sa n dc o n s t r u c tm u l t i u s e r d e t e c t o r ( d p s o m u d ) ，u s i n gc o m b i n a t o r i a lo p t i m i z a t i o na b i l i t y o fd p s ot od e t e r m i n e s p e c i a lc o m b i n a t i o no fe a c hu s e rs y m b o lb i tt r a n s m i t t e d o nt h eo t h e rh a n d ，an e wm o d i f i e d d p s 0a l g o r i t h m ( s a d p s o ) w h i c hi n v o l v e dt h es i m u l a t e da n n e a l i n gs t r a t e g yi sp r o p o s e d ，i n o r d e rt oi m p r o v et h ec o n v e r g e n c es p e e da n da v o i dp l u n g i n gi n t ot h el o c a lm i n i m u m t h e n c o n s t r u c tn e wm u l t i u s e rd e t e c t o r ( s a d p s 0 - m u d ) s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h et w o g i v e nd e t e c t o r sh a v eg r e a t l yi m p r o v e di nt e r m so fb i t - e r r o r - r a t e 、n e a r - f a rr e s i s r a n c e ，a n d s a d p s o m u dh a v eg r e a t a d v a n t a g e o f c o n v e r g e n c ep r o p e r t y o v e rd p s o m u d f u r t h e r m o r e ，t h em c d s c d m as y s t e mh a sb e t t e rp e r f o r m a n c et h a nd s c d m as y s t e m u n d e rt h es a m eb a n d w i d t ha n dt h es a m ea l g o r i t h m k e yw o r d s ：m u l t i u s e rd e t e c t i o n ；m c - d s c d m a ；d i s c r e t ep a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ； m u t a t i o n ；s i m u l a t e da n n e a l i n g ； i i 原创性声明 本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立 进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发 表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明 引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研 成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以 明确方式标明。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：考歪日期：! ! ! ：! ：兰 关于学位论文使用授权的声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归 属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定， 同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版， 允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部 或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和 汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相 关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。 保密论文在解密后应遵守此规定。 论文作者签名：童! 垄导师签名：邈盘盘日期：2 ：! 兰 兰州大学硕十学位论文 引言 多载波码分多址m c c d m a 系统将正交频分复用( o f d m ) 和码分多址( c d m a ) 技术有机结合起来，既能有效抑制无线信道的频率选择性衰落，又可以实现高频谱利用 率的多用户接入。因此，在下一代宽带无线通信的研究中，m c c d m a 系统成为一大热 点。本文针对的是一种时域扩频的m c c d m a 系统即m c d s c d m a 系统。在该系统 中，将各个子载波分成不同的子载波组，每个组内的各个子载波有最大的频率问隔，可 以认为具有不同的衰落特性。同一组内的各个载波传输相同的经扩频后的信息比特，不 同的子载波组传输不同的信息比特。 在m c d s c d m a 系统中，由于扩频码各个码片经历的衰落以及不同用户在相同子 载波上的衰落不能保证完全相同，这就破坏了扩频码的正交性。所以多址干扰仍然是影 响m c d s c d m a 系统性能的主要因素。为有效抑制多址干扰，人们研究了多用户检测 技术。多用户检测主要分为最佳多用户检测和次佳多用户检测，其中最佳多用户检测方 法性能最好，但由于v i t e r b i 算法计算复杂度随用户数呈指数增长，难于满足实时通信的 要求。基于传统方法设计的次佳多用户检测中，无论是解相关、最小均方误差、还是串 行干扰消除和并行干扰消除等多用户检测，虽然降低了计算复杂度，但在抗多址干扰和 “远近效应”上都存在一些不足。 最大似然多用户检测方法在数学上可归结为求解似然函数极值问题。该方法可充分 利用离散粒子群算法( d p s o ) 解决复杂组合优化问题的能力，将d p s o 算法应用于求 解似然函数的极值，从而实现了群智能优化算法在多用户检测领域的应用。 本文的主要工作是研究了群智能优化的离散粒子群( d p s o ) 算法在m c d s c d m a 系统多用户检测中的应用。首先分析了d p s o 算法，并在此基础上将模拟退火思想引入 其中，提出一种基于退火机制的离散粒子群算法( s a d p s o ) 。最后将这两种算法应用 到m c d s c d m a 系统多用户检测中，仿真结果表明在收敛速度、误码率性能和抗“远 近”效应能力方面都得到了比较满意的结果。 内容安排：第一章介绍了扩频通信的一些基础知识以及d s c d m a 、m c d s c d m a 通信系统。第二章介绍了当前的多用户检测技术。第三章介绍了最大似然多用户检测。 第四章具体给出了d p s o 算法和s a d p s o 算法在多用户检测中的应用。第五章是两种 检测器的仿真结果及分析。第六章是本人工作的总结和对多用户检测技术发展的展望。 兰州大学硕士学位论文 第一章d s i c d m a 和m c d s c d m a 通信系统 由于码分多址( c d m a ) 技术具有多址能力、抗衰落的稳健性、抗干扰能力强以及 可实现软切换等特点，因而受到广泛的重视，己成功地应用于第二代移动通信中，如 i s 9 5 ，而且第三代移动通信的主要方案也都是基于码分多址c d m a 技术的，因此c d m a 技术具有无可争辩的竞争力【l “。但是，由于存在多址干扰( m a d 和符号间干扰( i s i ) ， c d m a 难以实现高速数据传输。随着移动通信的发展，人们对业务种类的需求已从单一 的话音向多媒体业务发展，而传统的c d m a 技术无法胜任。 另一方面，多载波调制，又称为正交频分复用( o f d m ) 1 5 1 ，对于多径干扰和符号 问干扰具有很强的抵抗力。多载波( m u l t i c a r r i e o 通信技术将一个宽带频率选择性信道划 分成多个窄带子信道，使得每个子信道是一个频率非选择性信道，并通过串行并行转换 后在子载波上并行地发送信号。由于每个予载波是一个频率非选择性信道，所以多载波 通信能有效地抑制多径信道衰落，实现高速无线通信。在经过多年的发展以后，o f d m 目前己广泛应用于较高速率的无线通信中。 从1 9 9 3 年开始，很多学者提出了将o f d m 和c d m a 相结合的技术方案【6 圳，它结 合了o f d m 和c d m a 的优点，在高速数据传输时，其抗符号问干扰的性能明显优于传 统的单载波c d m a l 7 。在发送端和接收端，利用快速傅立叶变换( f f t ) 很容易产生和 恢复这些多载波信号，而无须增加发射机和接收机的复杂性。并且由于各子载波频谱相 互交叠，因此，多载波c d m a 系统具有很高的频谱利用率。 这些多载波c d m a 方案可分为两类 1 0 l ：频域扩频和时域扩频。频域扩频通常称为 多载波c d m a ( m c c d m a ) 。时域扩频有两种不同的构成方法：多载波d s c d m a ( m c d s c d m a ) 和多音调c d m a ( m t - c d m a ) 。m c c d m a 方案中，每个信息符号 先经过扩频序列扩频，扩频后的每个码片调制到各个子载波上，如果p n 序列长为n ， 则调制到n 个子载波上。m c d s c d m a 方案中，信息比特先经过串并转换，并行的 每路经过相同扩频序列扩频，再调制到不同的子载波上。相邻的子载波频带之间有1 2 的重叠，且保持正交关系。因此，有时也称m c d s c d m a 为正交m c d s c d m a 。 m t - c d m a 方案中，数据流先经过串并变换，调制到不同的载波上，以形成o f d m 符 号，此时子载波之间有1 2 的重叠，且满足正交性，然后再经过扩频码扩频，则扩频后 的子载波带宽扩展了，而子载波的间隔不变，所以子载波之间有更多的重叠，这时子载 兰州大学硕士学位论文 波之间己不再保持正交性。m c c d m a 方案中，如果各个子载波受信道的影响不同， 那么扩频序列好的自相关特性和互相关特性将遭到破坏。m t - c d m a 方案中子载波不再 具有正交性，而m c d s c d m a 则没有上述的缺点，本文就是以m c d s c d m a 系统为 研究对象。 由于m c d s c d m a 的每个子载波传输的都是d s c d m a 即直扩c d m a 信号，所 以在本章中先简要介绍扩频通信的一些知识接着给出d s c d m a 和m c d s c d m a 系统 数学模型。 1 1 1 扩频通信的基本概念 1 1 扩频通信 1 扩频通信的含义 扩展频谱( s s ：s p r e a ds p e c t r u m ) 通信简称扩频通信 2 1 。扩频通信的含义简单表述 如下：扩频通信技术是一种信息传输方式，其信号所占有的频带宽度远大于所传信息必 需的最小带宽，频带的扩展是通过一个独立的码序列来完成。在接收端则用同样的码序 列进行相关解调来解扩以恢复所传信息数据。这里需要说明的一点是所采用的扩频码序 列与所传信息数据是无关的，也就是说它与一般的正弦载波信号一样，丝毫不影响信息 传输的透明性。扩频码序列仅仅起扩展信号频谱的作用。扩频通信的一般原理如图1 1 所示。 信息网 4 i 调制l 1 一 网信息 i 解调i i _ j 图1 1 扩频通信原理图 由此可见，一般的扩频通信系统都要进行三次调制和相应的解调，一次调制为信息 兰州大学硕士学位论文 调制，二次调制为扩频调制，三次调制为射频调制，以及相应的信息解调、解扩和射频 解调。与一般通信系统比较，扩频通信就是多了扩频调制和解扩部分。 2 扩频通信的理论基础 长期以来，人们总是想方设法使信号所占频谱尽量窄，以充分提高宝贵的频谱资源 的利用率。而扩频技术与常规无线电通信的最大区别在于利用一组速率远高于信号速率 的伪随机噪声码即p n 码对原始信号进行扩频调制，一般是将信号扩展至几兆宽的频带 上。然后将扩频后的信号调制到空间传输的载频上进行发送，这实际上就是用宽频带信 号来传输窄带信息。通常发射的载频是千兆的数量级，在接收端利用相同的p n 码进行 解扩，把铺开的信号能量从宽频带上收拢回来，即将n ( 扩频码长度) 个码片恢复为- 个符号。凡与本地p n 码相关的宽带信号经解调还原为原来的窄带信号，而其它与p n 码不相关的干扰则相当于被扩展频谱，功率谱密度大大降低落入信息带宽部分的将很 少。解调后的窄带信号再经窄带滤波后分离出有用信号，而大部分噪声信号则被滤掉。 这样使信噪比得以极大的提高，误码率大大降低。 扩频通信的理论基础来源于香农在其信息论中得出带宽和信噪比互换的关系式，即 人们称作的香农( s h a n n o n ) 公式： 鼻 c = b l 0 9 2 ( 1 + 告) ( 1 1 1 ) v 式中：c 为信道容量( 信息传输速率) 单位为b i f f s ；b 为信号带宽单位为h z ；s 为信号 平均功率单位为w ；n 为白噪声功率单位为w 。 从式( 1 1 1 ) 可以看出，在保持信道容量不变的前提下，如果增加频带宽度，就可以 在较低的信噪比的情况下来传输信息，甚至在信号被噪声湮没的情况下，只要相应地增 加信号带宽，也能保持可靠地通信。换言之，频带b 和信噪比s n r 是可以互换的。扩展 频谱换取信噪比要求的降低，正是扩频通信的重要特点，并由此为扩频通信的应用奠定 了基础。 3 处理增益和抗干扰容限 扩频通信系统由于在发端扩展了信号频谱，在接收端解扩后恢复了所传信息，这一 处理过程带来了信噪比上的好处。因为接收机接收到的干扰和噪声，由于与本地p n 序 列不相关，经过接收解扩，将干扰和噪声频谱大大扩展，频谱功率密度大大下降，落入 窄带滤波器的干扰和噪声分量大大下降，因此在窄带滤波器输出端的信噪比得到了极大 改善，其改善程度就是扩频增益。理论分析表明，各种扩频系统的扩频增益都与扩频信 兰州大学硕士学位论文 号带宽b 与信息带宽b 。之比成正比。常以分贝( d b ) 表示，即 g e = 1 0 1 0 9 & 。， ( q 就是扩频系统的处理增益。它表示扩频系统信噪比改善的程度，因此q 是扩频系统 一个重要的性能指标。由于在工程估算中，信号的频带宽度与其脉冲宽度近似成反比， 因此扩频增益瓯也可以表示成信码的码元宽度( 乃) 跟扩频码的码元宽度( r p 之比： 叫嘶s 号 ，m 除了扩频系统的处理增益，要保证通信系统正常工作，还需要保证输出端有一定的 信噪比( 如c d m a 蜂窝移动通信系统为7 d b ) ，并需扣除系统内部信噪比的损耗，因此 需引入抗干扰容限嵋，其定义如下： 0 = q 一【( s ) o + t 】 ( 1 1 4 ) 式中，( s n ) 。为输出端的信噪比；厶为系统损耗。 1 1 2 相关接收与解扩 图1 2 给出了直接序列扩频信号的相关接收与解扩。我们先考虑单个比特西了f 的发射，其比特能量为邑，比特间隔( 码元间隔) 为丁秒。这个信号是一维的。 干扰j ( f ) f 圈皿 一吉 一事 t 即， 丁i i 速率：正 划鬻卜序列l 发生器l 1 相关接收机 变量 兰州太学硕士学位论文 图l _ 2 直接序列扩频信号的相关接收与解扩 如图1 2 所示，发射机将数据比特d ( ，) 与二进制的1 “码片”序列p ( r ) 相乘，码片 序列以速率工( 码片卢眇) 随机选取，每比特其选取正丁个码片。 扩频信号d ( t ) p ( t ) 的维数为h = 正7 1 。接收信r ( t ) 为 r ( t ) = d ( t ) p ( t ) + ，o ) ，0 f t ( 1 1 5 ) 如图1 2 所示，接收机为相关接收机，由乘法器和积分器级联而成：接收信号r ( f ) 与 码片序列扫( ，) ) 相乘，再对乘积作积分运算，即 u 兰序加) 出 ， 这等价于求r ( f ) 与码片序列的互相关函数。式中u 称为判决变量：若u 0 ，则判决发 射的比特为+ 斯。 由于p ( f ) 是一个只取+ l 或者- 1 的二进制序列，所以p 2 ( r ) = 1 ，从而得 r ( t ) p ( t ) = d o ) p 2 ( f ) + j ( t ) p ( t ) = d ( t ) + j ( t ) p ( t ) ( 1 1 7 ) 这说明，将接收信号r ( t ) 与码片序1 j l jp ( t ) 相乘有着双重的作用：( 1 ) 将扩频信号d ( t ) p ( t ) 恢复到源号d ( r ) ，这就是所谓的解扩；( 2 ) 将接收端的原干扰t ，( r ) 扩频为i ，( f ) p ( f ) ，起 到压制干扰的目的。例如，若j ( r ) 是一具有( 双边) 功率谱密度n s 的加性高斯自噪声， 并且扩频比为k ，则相关接收机输出中的干扰分量l ，( f ) p ( f ) 的功率谱密度变为啊k ， 干扰能量得以大大减小。 考查被迅速变化的随机序列调制的一无穷数据序列的功率谱。具有速率r = 1 t 的 随机数据序列的功率谱由 砌圳警) 2 ( 1 1 8 ) 给出，而扩频序列d ( t ) p ( t ) 的功率谱为 w ，= 去c 警，2 ，们 兰州大学硕士学位论文 如图1 3 所示。 显然，若接收机将接收信号d o ) p ( f ) + i ，( f ) 与p ( f ) 相乘，则得到d ( r ) + ，0 ) p ( f ) ，第 删 一项d o ) 可以利用带宽为= 1 = b 。( 化) 的滤波器抽取，而第二项j ( t ) p ( t ) 则至少扩频到频 率范围卜正，正】。因此，通过滤波器的干扰功率约为去。换句话说，数据信号d ( ，) 与 干扰的功率比约为k = l t ，这就是前面提到的扩频增益的物理意义。 图】3 数据与扩频信号的功率谱 从恢复信息比特d ( f ) 的角度讲，相关接收也称匹配滤波，即接收机的输出与信息比 特相匹配：而从干扰信号被扩频的角度看，扩频信号的相关接收起到抑制干扰的作用。 总结以上的讨论，我们可以看出扩频信号应具有以下两个特性： ( 1 ) 扩频信号是不可预测的、伪随机的宽带信号； ( 2 ) 扩频信号的带宽远大于欲传输数据( 信息) 的带宽。此外，接收机中必须有与 宽带载波同步的扩频信号副本。 i 2d s c d m a 系统数学模型 直接序列c d m a ( d s c d m a ) 属于直接扩频通信的一种，是一种所有用户使用同 一频率进行通信的接入技术，系统在发送端使用特定扩频码对原始信号在时域内进行扩 频。在接收端利用扩频码的自相关性，通过相关运算来识别用户消息。不同的用户被分 配有不同的特征码，并且理论上每个用户的特征码与其它用户的特征码是近似正交的。 其数学模型可以描述如下【1 1 1 ： 兰州大学硕士学位论文 在同步情况下，匹配滤波器组的输出为： m ( f ) = r r ( “) ( 卜”) 幽 y x ( t ) = f r ( “s r ( t 一甜) 幽 式中如( t ) 是第k 个用户的扩频波形，f i i u r ( t ) 是接收机接收到的信号 ( 1 2 1 ) r ( t ) = 4 瓯( ，) & ( t - j t ) + o - n ( t ) ，t j 7 ，j t + t 】 ( 1 2 2 ) 式中，r 是字符间隔( 即码元间隔) ； 玩( ，) - i ，+ 1 是第七个用户发送的字符序列( 信 息序列) ；4 表示第个用户的信号幅值( 去鬈代表接收能量) ；”( f ) 是单位功率谱密度 的高斯白噪声，假定所有可能的信息序列都是等概率的，则可以在式( 1 2 t 2 ) 中取，= 0 ， 得到简化的接收信号模型 r r ( f ) = 4 钆矗( r ) + 盯 o ) ，【o ，t 】 ( 1 2 3 ) k = i 又世个用户的同步c d m a 高斯白噪声信道的基本数学模型由 r y ( ，) = 4 b , s k ( t ) + 盯n ( t ) ，f 【o ，t 】 ( 1 2 4 ) k = l 易知第k 个匹配滤波器的离散时间输出y k ( f ) 可用基带形式表示成 r 儿( f ) = 4 吮( f ) + 4 b y ( i ) p 一+ 1 1 k ( 1 2 5 ) j = l ，j e 式中风是第个用户与第t 个用户特征波形的互相关，定义为 野= r s 足) & ( f ) 出 ( 1 2 6 ) 而 馋= 盯r 盯( ，) 品( f ) 西 为高斯随机过程，其均值为零，方差为仃2 。 令 s = s a ，r a = a 蛔g a 1 ) 一，a r 】 ( 1 2 7 ) 兰州大学硕士学位论文 且记归一化的互相关矩阵 r = e f = b l 知其对角线元素p , i = 1 ，则式( 1 2 1 ) 可用向量表示为 y = r a b + n n 为高斯随机过程向量，其均值为零，协方差矩阵为e n n 7 = a 2 r 。 1 3 1 发射机模型 1 3m c d s c d m a 系统数学模型 m c d s c d m a 系统发射机模型如图1 4 所示。 s k l ；? ，2多 1 ， p t b 7 凶7 拶 7 1 z 竺点：= 点 。 7 d7 y 7 t s k 土“h ) m ) 主 s ( t ) 。 ，( 、， a l 出 ；凶拶 7 并 转 换 p - 1 1 6 0p l 图1 4m c d s c d m a 系统第k 个用户发射机框图 ( 1 2 8 ) ( 1 2 9 ) 考虑k 个用户同步m c d s c d m a 1 2 - 1 3 1 系统，高速数据比特流d 忙( 这里k 表示第 k 个用户) 先进行串并转换，成为p 条低速并行数据流，比特周期由瓦变为p 五。每条 并行数据流与用户地址扩频码& ( 每个用户只分配一个扩频序列，k 表示用户序号) 相 乘后，对l 个载波进行b p s k 调制。由于每一并行数据流调制l 个载波，p 个并行数据 流调制p l 个载波，即q ，哆，q m ) ，并假定哪 哆 力1 x ，= l 一1其它 ( 4 l 6 ) 其中，吃是第i 个粒子在第k 次迭代中的第d 维速度；c i ，c 2 是学习因子，用以调节向 全局最优粒子和个体最优粒子方向飞行的最大步长，若太小则粒子可能远离目标区域， 太大则则可能飞过目标区域2 ”，合适的c 。，c 2 可以加快收敛又不易陷入局部最优，通常 令q = c ：= 2 ；r a n d i ：是 o ，1 之间的随机数：是第i 个粒子在第k 次迭代中第d 维的当前位置；p b e s t ，a 是第i 个粒子在第d 维的个体极值点的位置：g b e s t 。是整个群体 j g o = 去 m 是s i g m o i d 函数即我们将速度转换为 一1 ，1 】之间的取值的阈值函数。通常取a = 1 ， c = 0 。向量n 的各个分量助是 o ，1 之间的随机数。由此可见如果高些，粒子的 位置更有可能选择1 ，低一点则选一1 ，阂值在 0 ，1 之间。即相当于一个概 率门限，表示粒子i 在第d 维位置上取1 或取一1 的“倾向”。在d p s o 算法速度v 。的 最大取值将被限制在j v 。j 枷如脚则将峨接收为新个体；否则， 执行下一步。 ( 8 ) 退火操作：t = c + t 。 ( 9 ) 如果达到最大迭代次数，则输出优化解g b e s t ，否则转到( 3 ) 继续执行。 4 2 3 基于s a d p s o 算法的多用户检测 等同于4 1 2 节，这里同样将多载波d s c d m a 最大似然多用户检测中的似然函数： ，：杰( 2 r e b ，厶y ，卜b ，n ，0 诹珈芦b ) 作为被优化的目标函数，( 工) ，每一代种群 中的每个粒子都对应于一个可能解b ，通过群体粒子的迭代搜索，充分利用s a d p s o 算 法在早期温度较高时的全局搜索和晚期温度较低时的全局收敛能力，来快速而准确地找 到全局最优解即适应度值取最大的传输位向量b = 6 l ，6 2 ，b k p n 一l ，l 即最佳多 用户检测的解。 算法流程如下： 1 )初始化 将粒子每一维妇限制为1 或者一1 ，并随机产生n 个粒子_ ( f = 1 ，2 , - - ) 的初始群 体。+ 体极值p b e s t 设置为当前粒子位置。将每个粒子的脚缈f 位置坐标代入目标函数即 式( 4 1 8 ) 计算出其适应度值，将p b e s t 中适应度最大的粒子的位置设置为全局极值 g b e s t 。将初始温度t 设置群体中适应度最大和最小之间的差值。 2 )粒子的更新 对于每个粒子置编码串上的第d 位，速度和位置按式( 4 1 5 ) 跟式( 4 1 6 ) 分别进 行更新。 3 )评价粒子 分别将各粒子代入计算粒子的适应度值，如果大于该粒子当前的个体极值，则将 p b e s t 设置为该粒子当前的位置。如果所有粒