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CDMA多用户检测（次最佳检测器） 赵智 2011112026多用户检测器分类示意图一.为什么要进行多用户检测？实际的CDMA通信系统中存在的主要干扰是：码间干扰(ISI)、多址干扰( MAI)、以及系统中强信号对弱信号的抑制(远近效应),其中ISI的补偿主要采用均衡技术,远近效应的克服主要通过功率控制，而MAI的消除主要依靠多用户检测技术（MUD）。二.CDMA接收机模型。三.最佳多用户检测器。 1986年美国学者Verdu首先提出以匹配滤波器加维特比算法来实现最大似然序列检测（MLS）方法，即最佳多用户检测器。 由于最佳多用户检测器的接收机具有随用户数呈指数增长的复杂度，而且MLS检测器需要知道接收信号的幅度和相位，这要通过估计来得到，几乎无法实现。四.次最佳检测器1、线性多用户检测（1）普通线性多用户检测该类检测目的是寻找一个线性变换将充分统计量映射到多用户的符号序列集，将传统检测器的输出矩阵进行线性变换，再对变换后的输出序列进行判决。令T表示线性变换矩阵，若接收机匹配滤波器组的输出信号向量为y则线性多用户检测器的输出为：z=Ty 因此，线性检测器的字符决策统计量线性检测器设计问题的提法是：通过某个代价函数的最小化选择T，当线性变换的矩阵取不同的形式时，便得到了几种常见的线性多用户检测器。1）T=I时：普通的DS-CDMA接收机。2）T=R-1时：解相关检测器。 为了将CDMA系统中不同用户扩频波形之间的线性相关解除,达到抑制多址干扰的目的,Schneider等人提出了基于最大最小准则的解相关多用户检测算法,该算法完全消除了MAI,有效地提高了系统性能,且不需估计接受信号幅度, 系统性能与干扰用户的容量无关,误码率与干扰用户功率无关.检测器的软判决输出为：z=R-1y=Ab+R-1n它只包含有数据信息和噪声两项，不存在 MAI,亦即它能实现所有用户间的完全解相关,即解相关检测器完全消除了 MAI,因此有效地抑制了“ 远 ,近” 效应,但渐进有效性不如最优检测器.另一方面,最优检测器需要知道期望用户和干扰用户的扩频波形、定时和相对幅值等全部信息 ，而解相关检测器只需知道所有用户的扩频波形即可，其计算量比最佳多用户检测器小得多，但仍需要矩阵求逆，因此计算量还是比较大，同时它增强了噪声功率，即它对信息比特的完全解相关是以增强噪声背景为代价的。3）T=（R+2A-2)-1:最小均方误差检测器(MMSE)。 解相关检测器在完全抵消多址干扰的同时放大了噪声信号，在低的SNR下，误码率性能可能低于传统的检测器，为了解决这一问题U.Madhow提出了最小均方误差检测算法，该算法是基于发送的数据比特与传统检测器软输出的均方误差最小化为准则，在多址干扰与噪声放大之间取了一个很好的折衷。MMSE线性多用户检测器的目的就是使第k个用户发送信号与其估计值之间的误差的均方值达到最小，其估计值为MMMSE=A（RA2+2I)-1 MMSE检测器在消除 MAI 和不增强背景噪声之间做了折衷，其缺点是必须对信号的幅值进行估计，另外它的性能依赖于干扰用户的功率，这样在抗远近效应方面的性能较弱，同时又要计算逆矩阵，其计算量也较大。2.自适应多用户检测。3.盲自适应多用户检测。2、主要的非线性多用户检测。（1）.基于干扰消除的多用户检测。 其基本设计思路是先解出各用户的信息数据比特，再依据信道估计值对该信息数据比特进行噪声重构（重构出期望用户的干扰信号），最后从原接收信号中减去这一重构多址干扰信号，以达到干扰抵消的目的。（2）.神经网络多用户检测。（3）.支持向量机多用户检测。 由于线性多用户检测法复杂度高、 收敛慢，从可实现性角度考虑的研究方向主要集中于非线性多用户检测法。非线性多用户检测又称为面向决策的多用户检测，由于没有系统的数学描述与分析工具，在理论上研究较为困难，但可利用一些工程数学方法进行粗略的分析描述和仿真。从工程上来看，非线性检测算法往往优于线性检测算法。结束语：经过近二十多年的发展，多用户检测技术的研究已经十分广泛和具体，在现实中经常用到的以次最优多用户检测中的线性多用户检测、干扰消除多用户检测和盲多用户检测为主。多用户检测技术作为第三代