毕业论文-宽带移动通信中多用户检测算法的研究

本科毕业设计（论文）宽带移动通信中多用户检测的研究燕山大学2014年6月摘要宽带移动通信中码分多址（CDMA）技术是第三代移动通信系统中主要应用的多址技术，但他是一个干扰受到限制的系统，该系统中存在远近效应和多址干扰，这两个因素限制了CDMA系统的容量。为了打破这一困境，多用户检测技术应运而生，多用户检测技术是第四代移动通信系统中一种重要的有效抗干扰的技术，它解决了远近效应问题，减少了多址干扰，提高了通信系统容量。在现实应用中，多用户检测算法的性能要优良、运算复杂度要低。但是，现在应用的多用户检测技术还不能在二者间取得令我们满意的平衡，因此，我们要对多用户检测技术进行更加深入的研究。本文首先分析了几种典型的多用户检测算法和它们的特点，推出了CDMA系统容量计算公式，分析了多用户检测算法对通信系统容量的影响；其次，对多用户检测算法中解相关检测算法、MMSE算法、传统多用户检测算法进行了研究，并且对三个算法进行了系统仿真；最后，根据仿真图形得出了三者的优缺点低信噪比下，解相关检测算法的性能最差；大信噪比下，传统多用户检测算的性能最差。关键词系统容量多用户检测解相关检测MMSE检测CDMAABSTRACTWIDEBANDCODEDIVISIONMULTIPLEACCESSMOBILECOMMUNICATIONCDMATECHNOLOGYISTHETHIRDGENERATIONMOBILECOMMUNICATIONSYSTEMMULTIPLEACCESSTECHNOLOGYISMAINLYUSED,BUTHEISAJAMMINGSYSTEMRESTRICTED,MAIPROXIMITYEFFECTANDTHEEXISTENCEOFTHESYSTEM,BOTHFACTORSLIMITTHECAPACITYOFTHECDMASYSTEMINORDERTOBREAKTHISDILEMMA,MULTIUSERDETECTIONTECHNOLOGYEMERGES,MULTIUSERDETECTIONTECHNOLOGYISTHEFOURTHGENERATIONMOBILECOMMUNICATIONSYSTEMISANIMPORTANTANDEFFECTIVEANTIJAMMINGTECHNOLOGY,WHICHSOLVESTHEPROBLEMOFDISTANCEEFFECT,REDUCINGMAIIMPROVETHECOMMUNICATIONSYSTEMCAPACITYINREALWORLDAPPLICATIONS,THEPERFORMANCEOFMULTIUSERDETECTIONALGORITHMTOBEEXCELLENT,LOWERCOMPUTATIONALCOMPLEXITYHOWEVER,THEMULTIUSERDETECTIONTECHNOLOGYISNOWAPPLIEDNOTGETTOOURSATISFACTIONBALANCEBETWEENTHETWO,SOWEWANTTOMULTIUSERDETECTIONTECHNIQUESFURTHERRESEARCHTHISPAPERANALYZESSEVERALTYPICALMULTIUSERDETECTIONALGORITHMSANDTHEIRCHARACTERISTICS,THEINTRODUCTIONOFTHECDMASYSTEMCAPACITYISCALCULATED,THEINFLUENCEOFMULTIUSERDETECTIONALGORITHMFORCOMMUNICATIONSYSTEMCAPACITYSECONDLY,FORMULTIUSERDETECTIONALGORITHMDECORRELATINGDETECTIONALGORITHM,MMSEALGORITHM,THETRADITIONALMULTIUSERDETECTIONALGORITHMISSTUDIED,ANDTHETHREESYSTEMSSIMULATIONALGORITHMFINALLY,ACCORDINGTOTHESIMULATIONRESULTSOFTHEADVANTAGESANDDISADVANTAGESOFTHETHREEGRAPHICSLOWSNRPERFORMANCEDETECTIONALGORITHMDECORRELATINGMOSTPOORLARGESIGNALTONOISERATIO,THETRADITIONALMULTIUSERDETECTIONALGORITHMPERFORMANCEISTHEWORSTKEYWORDSSYSTEMCAPACITYMULTIUSERDETECTIONDECORRELATINGDETECTORTHEMINIMUMMEANSQUAREERRORDETECTIONCDMA目录摘要IABSTRACTII第1章绪论111课题背景112国内外发展及现状113课题研究的目的及意义214课题研究的主要内容315课题研究的步骤和方法415本文主要内容及章节安排4第2章多用户检测的概述521CDMA信号模型522多用户检测技术的出现6221抗多址干扰的措施6222多用户检测的基本思路及用途723多用户检测的定义和分类824多用户检测的性能参数1025传统多用户检测原理及仿真14251传统多用户检测器的原理14252传统多用户检测的仿真分析1626最优多用户检测器1727非线性多用户检测18271串行干扰消除检测器18272并行干扰消除检测器1928线性多用户检测技术2029本章小结21第3章多用户检测算法的仿真分析2231解相关检测的原理及仿真22311解相关检测器22312解相关检测算法的仿真2332最小均方误差检测的原理及仿真24321最小均方误差检测器的原理24322最小均方误差检测的仿真2633两种多用户检测的仿真对比2734三种多用户检测的仿真分析2835本章小结30结论31参考文献32致谢34附录135附录240附录344附录449第1章绪论11课题背景移动通信这一概念最早出现在20世纪40年代，第二次世界大战中无线电台的广泛应用使移动通信迈出了第一步。美国贝尔实验室在70年代提出了蜂窝的概念1,2，解决了频率复用问题。随着通信用户数量的增加，80年代，为满足用户需要，美国提出了小区制模式的第一个蜂窝通信系统。随后欧洲各个国家和日本都开发了自己的移动通信系统。1980年后，移动通信技术趋于成熟，相应各种通信系统标准应运而生。20世纪90年代中期，世界各国家开始了对第三代移动通信的研发，根据ITU的标准，第三代移动通信系统的方案主要有WCDMA,CDMA2000和TDSCDMA三种方案。其中TDSCAMA标准由我国提出。总体上看，各国虽然采用的通信方案不甚相同，但在第三代移动通信系统中，各国都采用了码分多址CDMA技术。CDMA的优点第一，设计容量比模拟/数字系统大的多，在一定程度上满足了用户群体的需要；第二，有一套精准的功率控制措施，可调节手机发射功率，降低功耗，延长电池寿命；第三，CDMA采用了软切换降低了掉话概率，提高了通信的可靠性，同时增加了通信容量，大大改善了业务量。但在现实应用中，用户的随机接入和扩频码集不能真正的实现正交，引发了多址干扰问题，同时，远近效应也严重影响了系统的性能3。为了解决这一问题，多用户检测技术应运而生。多用户检测方法利用多址干扰的结构特征，在多址干扰的环境下，将多址信号看成有用成分考虑进来，联合多个用户的扩频码、定时、延迟、幅度等先验信息一次性检测出所有用户信号，很好的解决了这一问题。12国内外发展及现状多用户检测的这一思想是在1979年由白SCHENIDER提出，而且还研究了迫零法；RKOHNO于1983年发表了多用户干扰消除器的研究，指出了一些研究方向；1984年VERDUS提出了最优多用户检测器和最大序列检测器并对其进行了分析，1986年通过对最优多用户检测算法的研究，在理论上证明了采用最大似然序列检测可以逼近单用户接收机性能，不仅在一定程度上可有效地克服远近效应，而且提高了系统容量；随后盲多用户检测概念于1995年被MIEHAEX和SERGIOVVERDUS提出，使得多用户检测技术向实用方向又推进了一步，同时自适应滤波原理也广泛应用其中。此外，他们还提出了基于最小均方误差的盲多用户检测算法LMSCMOE；1997年，POOR等人在CMOE准则的基础上提出了一种基于递归最小二乘的盲多用户检测算法RLSCMOE，通过QR分解得到了实用的QRRLSCMOE算法；XWANG于1998年提出了基于子空间跟踪的盲多用户检测算法PASTD4。之后，XIAOFEIZHANG和DAZHUANXU在SIMOCDMA系统中提出了基于PARAFAC算法的多用户检测算法5；YONWOOYOON等于2005年提出了一种最大似然检检测算法6。国内学者对盲多用户检测问题也做了大量的研究和实验，提出了一些抑制多址干扰的算法，比如基于高阶累积量的盲自适应检测算法7,8，基于KALMAN滤波的盲多用户检测算法9，判决反馈变长盲自适应检测算法10，基于神经网络的多用户检测算法11,12，基于子空间的约束最小二乘检测算法13等等。13课题研究的目的及意义多用户检测技术的目的是获得更大的通信系统容量，提高宽带的利用效率，使覆盖范围更广。多用户检测通过消除小区内的干扰来提高带宽效率，增加系统容量。远近效应的主要因素是功率的控制，多用户检测算法可以降低甚至消除多址干扰，从而在一定程度上缓解了远近效应这一问题。因此多用户检测技术减少了功率控制的负担。同时，多用户检测技术降低了对移动台发射功率的要求，这样就可以把节省的功率用于扩大通信面积上，增加小区通信系统的覆盖面积。针对多用户检测技术的种种优点，随着3G的发展，4G的逐步应用，对多用户检测技术进行更深入的研究至关重要。从国内外对多用户检测算法的研究现状来看，当前对多用户检测技术的研究主要集中在算法的复杂度和误码率的大小上，对于误码率的研究上取得成就是可观的，但随着移动通信用户的聚增，算法的复杂性仍然是一个困扰人们的问题。因此，对多用户检测算法的深入研究是当前的一个重要课题。14课题研究的主要内容本文中所研究的多用户检测算法主要有传统多用户检测算法、解相关检测算法、最小均方误差MMSE检测算法。传统多用户检测将接收到的连续时间波形先通过匹配滤波器组，然后对其进行直接判决输出。我们可以看出，传统多用户检测方法未对其他用户的干扰作任何处理，没有考虑到多址干扰对用户通信判决的影响，从这一点来看，它采用的还是单用户检测思想。对于单用户检测方法来说，只有扩频序列集完全正交的时候才能消除其他用户的干扰，但在实际的通信应用中，这样的情况很难存在。因此，文中对传统多用户检测算法进行了研究分析。解相关检测算法解相关检测算法是在传统多用户检测算法的判决输出前添加一个R1矩阵，在匹配滤波器组输出的信息与R1矩阵相乘14,15，就可以消除多址干扰。解相关检测算法不用去估计通信用户的信号功率，因此它有良好的抗远近效应这一优点。但解相关检测算法需要对矩阵进行逆运算，如果通信用户数量较大，算法的运算复杂度就会很大，造成工程的实现很困难。这里需要提出一点，解相关检测算法是以提高背景噪声来换取多址干扰的消除，因此它的缺点是噪声可能增强。在文中，对于它的性能通过仿真做了分析。最小均方误差MMSE检测算法MMSE检测算是将多址干扰和背景噪声综合考虑的一种多用户检测方法，它是将实际发送的信号与判决前输出信号之间均方误差最小，从而提高通信质量。MMSE检测方法实际上是结合了传统多用户检测算法和解相关检测算法的特性。它存在两个极端，一个是噪声分量极小，多址干扰极大时，MMSE检测方法可以视为解相关检测算法；当多址干扰较小，噪声远远大于多址干扰时，MMSE检测算法的矩阵相当于单位矩阵，即可将MMSE检测视为传统多用户检测。同时，MMSE检测方法要考虑接收用户的能量，也就是说它的性能与通信用户的信号功率有关系16，即抗远近效应要稍优良。15课题研究的步骤和方法解相关检测算法和最小均方误差检测算法目的都是降低或消除多址干扰，而传统多用户检测方法主要用来比较，当有噪声时最小均方误差检测算法兼顾到了对噪声的抑制，没有背景噪声时，解相关检测可以完全消除多址干扰。首先对传统多用户检测算法的原理进行研究分析，然后根据原理图画出流程图进行程序的编写，最后进行系统仿真。对最小均方误差算法和解相关检测算法也按照以上步骤实行，最终对每种检测算法进行仿真分析，然后通过仿真得出它们各自的性能优劣。具体步骤1查阅资料，了解多用户检测算法出现的背景及目的意义，然后对其原理进行研究分析。2画出整体设计框图，并划分模块，对各模块的原理框图要清晰。3画出程序设计流程图，完成各模块的程序编写，并进行调试。4解决调试中出现的问题，排除故障，最终进行系统仿真，得出合理的仿真图形和结论。15本文主要内容及章节安排第一章简述了移动通信的发展历史和发展趋势，介绍了多用户检测技术的提出背景、国内外研究现状，研究多用户检测算法的目的意义。把传统多用户检测、解相关检测、最小均方误差MMSE检测三种算法作为主要研究对象。第二章介绍了抗干扰的措施、多用户检测的基本思路及用途，简述了多用户检测算法的定义、分类、特点以及性能参数，最后介绍了多用户检测技术的原理，主要是传统多用户检测、解相关检测和MMSE检测。第三章主要对三种多用户检测算法进行了仿真，根据仿真结果图分析三种多用户检测算的性能。第2章多用户检测的概述21CDMA信号模型一般典型多用户的系统模型为图21所示图21典型多用户系统模型K个同步CDMA系统，在加性高斯白噪声信道条件下，接收端基带信号可用下面公式表示21AK是第K个通信用户的信号幅度，TB是信息符号的间隔，NT单位功率谱密度的高斯白噪声，为噪声的均方误差，BKI1,1是K个用户中某一用户发送的信息序列。将K个用户的特征波形进行归一化SKT调制1信道CK扩频K信道C2扩频2扩频1B1BKB2信道C1调制K调制2NT匹配2匹配1匹配K多用户解调算法B1B2BK1TNITITRSBKIK1,TBIT,1TTBN扩频增益，TC码片间隔，第K个通信用户的扩频码序列，CIK0,1,码片波形为具有单位能量的矩形波。22多用户检测技术的出现221抗多址干扰的措施多址干扰，指同一CDMA系统中多个用户的信号在时域和频域上是混合叠加的。CDMA系统是对每个用户分配不同的地址码，以此来区分他们，但多个用户的信号在时域和频域上是混叠的，因此在频域会产生一定的同频和邻频干扰，称为多址干扰。CDMA系统的一个缺陷就是多址干扰，它源于系统中期望用户的扩频码序列与系统中其他用户扩频码序列互相关系数补位零。一般将系统受到的干扰分为三种多径干扰、加性白噪声干扰和多址干扰。当通信系统中通信用户数量较多，且同时通信时，多址干扰会成为系统的最主要干扰方式。多址干扰在严重影响系统性能的同时，也会严重降低系统的容量。因此，克服多址干扰是通信系统的一项重要任务，在CDMA系统中克服多址干扰的措施功率控制技术。在通信系统中，用户不是固定在一个地方，而是随机移动的，因此在基站的接收端距离基站近的用户要比远的用户通信信号的功率大，此外，器件的非线性也会引发“远近”效应问题，这就使得多址干扰更加复杂化，为了解决这一难题，现实通信工程中采用功率控制技术，使通信中不同远、近用户到达接收点的功率或信噪比平衡一致。显然功率控制只是减少了多址干扰的影响，而没有从根本上消除。空间滤波技术。空间滤波技术的思路是将存在多址干扰的小区按区间区域把大区分割成多个小区，这样多址干扰就可以分散到若干个小区的局1,TCSCNJJKJTT10,JK部小区，使得每个子小区内减少多址干扰的影响。在现实操作上可将用户小区划分为空间相互独立的多个扇形区，也可以采用智能天线技术用更多更窄的动态波束来隔离用户间信号的干扰。设计合理码型，码型的设计是克服多址干扰的优良途径。在CDMA系统中，我们可以设计出一组完全正交的扩频序列，如果在用户接收端也采用互相关为零的正交扩频序列，那么通信用户间是不会产生多址干扰的。但在实际通信系统中，这种理想状态是很难实现的，扩频序列间能够完全正交的可能性很小。理论证明，同时具有理想互相关特性和自相关特性的二进制扩频序列是不存在的，即多址干扰一直存在。所以，只要互相关越小，多址干扰的影响就会越小。那么我们就可以采用互相关函数小的扩频码序列和扩频码组来减少多址干扰。多用户检测技术。多用户检测是引用信息论并且经过严格的理论分析后提出的一种抗多址干扰的技术，它充分利用扩频序列引入的结构信息来进行处理，以期能够正确的检测出期望用户的信息。利用多用户检测技术，不仅可以抗多址干扰和抗“远近”效应，还可以解决多径干扰这一问题。因此，多用户检测技术不仅是第三代移动通信的关键技术，也是现在各国第四代移动通信的重要技术，发展前景广阔。222多用户检测的基本思路及用途多用户检测技术利用多址干扰的结构特征，在多址干扰的环境下，将多址信号看成有用成分考虑进来，联合多个用户的扩频码、定时、延迟、幅度等先验信息一次性检测出所有用户信号。它是一种新型抗多址干扰技术，基本思路为从信息论上来说，码分多址通信系统是一个多入多出的系统，利用信息论中的最优信号检测方法，寻找蜂窝CDMA移动通信系统中多用户的最优联合检测理论17。最大化的利用扩频序列的结构信息。一般情况下，将CDMA通信系统接收机中的多径干扰和多址干扰看作白噪声，当作没有用的信息来处理。研究表明，多径干扰和多址干扰并不是毫无用处的白噪声，它们是有着强烈结构性的伪随机序列，并且通信用户与传输路径之间的相关函数都是已知的，因此通过理论研究可知，我们可以充分利用这些伪随机序列的统计信息和已知结构信息，来减小甚至消除它的负面影响，以此提高通信系统的性能。最优联合检测方法也是可行的。根据信息论中最佳信号检测理论，充分利用扩频序列的已知结构特征和统计信息，通过匹配滤波器组来进行多用户检测，消除其他通信用户对期望用户的干扰，在理论上是可以实现的。多用户检测技术的主要用途是提高通信系统中宽带的效率，扩大系统容量，增大通信覆盖范围，消除小区内用户间的干扰。多用户检测技术的性能是由跟踪信息码的差错、捕捉到的能量和相位的影响决定的。因为小区内的干扰被消除，而消除小区间的干扰所获得的能量受到了影响，所以多用户检测方法并未消除小区间的干扰。多用户检测技术降低了对功率的要求，它在一定程度上缓解了“远近”效应问题。对多用户检测技术的研究一般在上行链路（信号从移动台到基站的物理通道）。对IS95的研究表明，IS95有天线分集的不相干上行链路，一般情况下，它比有正交码相干的下行链路（从基站到移动台的物理通道）的性能要差，也就是说这一通信系统的容量受到了上行链路的限制，第三代码分多址通信系统在上行链路上采用相干检测，再考虑到天线分集，下行链路比上行链路的性能要差。多用户检测技术把减少的在上行链路上的干扰功率用于扩大小区的通信范围上，改进了小区的覆盖情况，但它并不依赖于系统负载。在不同的环境中，多用户检测的有效性能是不相同的，还有其他因素限制，因此改进的效果并不固定，需要根据实际情况来决定。23多用户检测的定义和分类多用户检测联合考虑同时占用某个信道的所有用户或某些用户，消除或减弱其他用户对任意用户的影响，并同时检测出所有这些用户或某些用户的信息的一种信号的检测方法。多用户检测技术不仅仅在3G上广泛应用，在现在的4G上也至关重要，它毕竟能够有效地消除小区内用户间的干扰，提高了移动通信的效率。多用户检测器一般分为次准最优多用户检测器和最优多用户检测器，由于最优多用户检测器只能在理论上实现，而不能在现实的通信系统中实现，所以人们主要以次准最优多用户检测器作为研究对象。对于次最优多用户检测器的分类，我们仅从非线性和线性两方面来考虑。具体如下图所示图21多用户检测器最优多用户检测器次最优多用户检测器非线性多用户检测器线性多用户检测器序列检测分组检测干扰抵消型基于神经网络的多用户检测混合型干扰抵消串接干扰抵消SIC并接干扰抵消PIC非线性多用户检测器图21A图21B24多用户检测的性能参数对多用户检测技术的研究，能够具体表现出来的就是它的几个性能参数。1、误码率，通信系统中传输错误码的个数与传输总码数的比值。在多用户检测技术中，最重要的一个指标就是误码率，该性能指标是多用户检测器在较大信噪比环境下的误码率，一般情况下，通信系统都是减小误码率，提高通信系统性能。假设通信系统只存在一个用户Q时，在加性高斯白噪声信道的能量为EQ，噪声方差为2，则该用户的误码率为解相关检测器非自适应型自适应型最小均方误差检测器盲型非盲型单用户MSE多用户MSE最小输出能量MOE检测器GRIFFITHS自适应检测器子空间型盲自适应检测器线性多用户检测器22式中是Q函数。当用户数量增多时，就会出现干扰用户，此时误码率就会增大。因此，我们要用期望用户Q的等效能量EQ来替代实际中的能量EQ。此时，多用户系统中所期望的用户误码率为23式中，EQ为第Q个用户到PQ传输信息时所需要的能量。2、渐近多用户有效性。在移动通信系统中，我们对检测器的性能考量主要是因多址干扰造成检测器的性能损失，该性能的损失用多用户渐近多用户有效性来衡量，它是1986年由VERDU引入的。渐近有效性在通信系统中，干扰用户对期望用户的误码率影响的程度。多用户有效性在移动通信系统中，多用户系统达到单用户系统相同的误码率所需要的能量与单用户所需要能量的比值，该表达式为24当噪声方差趋近于零时，Q（）的极限就是第Q个通信用户的渐近有效性，记作Q。渐近多用户有效性在低信噪比条件下多用户的有效性Q（）的极限为2EPQDEFQUXQ212QDEFQEEDF25上式中SUP表示上确界。渐近有效性的取值范围为0,1,该取值范围的含义由公式25知，背景噪声趋近于零而PQ不趋近于零时，渐进有效是为零的，也就是说，在没有背景噪声的环境下，单用户匹配滤波检测器仍然存在一定的误码率。此外，正的渐近有效性表示误码率小而且仅随0而趋近于零，此时的衰减速率为1/2。如果Q1表示通信系统中期望用户没有受到其他任何用户的干扰。同步DSCDMA系统使用一般接收机时，其渐近有效性为26PJQ是用户Q和J的扩频波形的互相关。低噪声下的误码率和渐进有效性是两个等价的性能衡量标准。3、抗“远近”能力。由于通信用户距离基站的距离是不相同的，所以基站对用户的接收功率不相同，故引起了远近效应，接收功率强的用户把接收功率弱的用户信号给淹没，影响通信质量；为了解决这一问题，RLUPAS等人提出了抗“远近”能力这一理论。解决抗“远近”效应问题，要求多用户检测器具备这种能力，对多用户检测器抗“远近”效应能力的程010SUPLIMLI00EPEQQQRQRDFEQ1LOG220IQJJPA221,0MAX度进行统一的量化，这种量化一般用抗“远近”效应来表达。抗“远近”效应能力是在全部有关通信用户能量范围内所测得的最差情况下的渐进有效性，表示为27见式27，INF表示下确界，抗“远近”能力由各通信用户的扩频波形和解调器来决定。“远近”效应在移动通信系统中最为常见，因为移动用户不是固定不动的，所以基站对他们的信号接收能量也不是固定的。一般对非同步的CDMA信道抗“远近”能力表达式为28公式28表示移动通信用户Q第I个比特的抗“远近”效应的能力，EJI表示第J个通信用户的第I个比特的接收能量。4、信干比（SIR）。大多数情况下用于多用户检测器的评估，它表示期望用户的功率比上某一通信用户的匹配滤波器输出的其它干扰成分。当不存在干扰通信用户时,第K个用户输出的信干比为29在同步DSCDMA系统中,第K个用户的信干比为210QQEJINF0IEJINF0,2ASIRKKJJPSI2225传统多用户检测原理及仿真251传统多用户检测器的原理传统多用户检测技术主要以传统检测器来研究，传统检测器是将接收到的信息通过一个匹配滤波器组，然后对每个匹配滤波器输出的信息直接采样判决，原理框图如下所示图22传统多用户检测器原理图在信息传递过程中，第I个信息符号的间隔内第K个匹配滤波器的输出用公式表示为211上式JK表示第J个通信用户的特征波形和第K个用户特征波形的互相关。212NK是一个高斯随机过程，其方差为2、均值为零。213式（212）中，按从左到右顺序，第一项是我们希望得到的期望信号，第二项就是多用户通信中的多址干扰项，第三项是噪声（加性高斯白噪声）匹配滤波器1匹配滤波器K匹配滤波器2RT同步同步同步Y1TYKTY2T判决BKB1B2NBAYJJKKIIIDSTJJKTTB0TKKTNB0干扰项。由公式可以看出，多址干扰的程度与通信用户扩频码间的互相关有关系。为了更便于分析，我们引入矩阵向量来表示相关量。匹配滤波器组记作一个矢量Y，用户发射的信息比特记作矢量B，通信用户间的特征波形的互相关系数矩阵进行归一化为R。那么ADIAGA1,A2,AKT；ZN1,N2,NKT；BB1,B2,BKT；YY1,Y2,YKT；214式（212）用矩阵的形式表示为YRABZ215采样判决的输出BSGNYSGNRABZ216SGNX是符号函数传统检测器还是单用户检测器的思想，没有考虑到其他用户对期望用户的干扰，多址干扰严重影响了判决的输出。若要没有多址干扰，只有扩频码完全正交才可以，但在实际的移动通信过程中，这种情况几乎不会出现，所以多址干扰一直存在，传统检测器的性能也就大打折扣。传统检测器用户K的误码率217是K1维的列矢量，即其他通信用户对用户K1的形成的干扰。匹配滤波器输出的公式中可以看出，多址干扰项中存在互相关系数这一类的接收机预先知道的信息，多用户检测技术的思想就是科学合理的利用这些信息的结构特征，将其检测性能进行改善。JTJBJKDSRT010BYPKRKEJJJKKKAQ11,2252传统多用户检测的仿真分析根据上节中传统多用户检测的原理及理论分析，对其进行了计算机仿真，仿真结果如图23所示图23由图23知，传统检测多用户算法的误码率的波动范围小，但是误码率较大，随着信噪比的增大，误码率趋于平缓。因为传统多用户检测器的结构简单，只是把多个单用检测器联合在了一起，实际上它是用单用检测的思想来设计的多用户检测器。只有当扩频码完全正交，用户功率相同时，才能消除多址干扰，达到比较满意的性能。正如上文论述那样，实际的通信系统中这种情况几乎不可能存在，而且当干扰用户的功率大于期望的通信用户时，就会出现“远近”效应，是传统多用户检测的性能大大折扣。26最优多用户检测器上节中，传统多用户检测方法在通信中，由于存在其它用户的干扰，使多址干扰严重影响了通信系统的效率。同时我们也提到，如果将其他通信用户的信息结构特征进行科学合理的开发利用，那么就可以消除多址干扰，完善多用户检测方法。因此，SVERDU等人提出了最优多用户检测器，即最大似然准则多用户检测器17，该检测器是从接收信号YT中找出发送信号B,使B的概率（联合后验概率）趋于最大化。在理论上，这种方法的错误概率最小，抗多址干扰能力强。图24多用户检测原理框图同步DSCDMA系统T0,T218219最优多用户检测虽然具有最佳的抗多址干扰的能力，但是最优多用户检测器的多用户检测算法是维特比算法，维特比算法的复杂程度很高，与用户数量呈指数关系，即2K,从这个数量中找一个理想的组合，如果K的数值特别小还可以实现，但在现实的通信中K是一个特别大的值，所以几乎不能实现。TNTTYSBAKK1ARBBYTKI2ARGMX,匹配滤波器组K个YTY1IYKIY2I判决B1（I）多用户检测算法BK（I）B2（I）27非线性多用户检测利用非线性多用户检测方法消除多址干扰也是当今研究的一个课题。它主要是用非线性函数消除多址干扰，理论上对非线性多用户检测器的研究很困难，因为它没有完备的数学描述和良好的分析工具。一般都是用工程数学进行简单的研究分析，对于更深一步的研究，只能用计算机仿真来完成。非线性多用户检测的基本原理是，先恢复多址干扰信号，然后从所有的信号中消除干扰的信号，经过多次的提取，只保留期望信号。这种干扰抵消在一定程度上克服了“远近”效应。271串行干扰消除检测器串行干扰消除SIC检测的原理首先对匹配滤波器输出的通信用户信号按强弱程度进行排序，对最强信号判决、再生，然后从总信号中消除这一信号，把它当作下一级的输入信号，整个过程依次循环知道判决出所有用户信号。其原理图如下所示图25串行干扰消除第一级结构RT匹配滤波器幅度估计判决延迟TBXXYKA2A1BA3R1TA1AKTTB；A2SKTTB；A3RTTB串行干扰消除检测的过程可重复多次，检测的关键是把K个用户的功率按从大到小的顺序排列，功率大的先被判决，因为功率越大判决的错误概率就越小，同时大功率信号产生的多址干扰也较大，可以及时的消除，提高对信号错判概率，尤其对于较弱的信号。串行干扰消除只是对相对较弱用户信号在消除多址干扰方面得到了改善，对于较强用户信号几乎没有贡献。SIC算法的优点是复杂程度低、运算量小18，易于实现。单也存在不少缺点，在实际通信系统中，功率控制要把握精准，此时对于较强用户信号的判决没有特别明显的优势；从原理框图中可以看出，每一级都有时延，因此在相消的用户数和时延的限度上做一个权衡；要想实现较精准的干扰再生和对消，就必须对信号的延时、相位和幅度有精确的估计；对信号的功率排序算法要求特别高；最后，初始数据比特判决出现差错，对后级判决的干扰有严重影响。272并行干扰消除检测器PIC第一级结构框图HKAKTTB；LKSKTTB图26并行干扰消除第一级结构KI1I2IBK0H1L1匹配滤波器组RTTB判决B21BK1B1B10B20HKH2L2LK并行干扰消除PIC估计，同时对期望用户消除其它用户多址干扰，这个过程由多级完成。一般并行干扰消除检测器的结构是多级的，零级是传统检测器，经过匹配滤波器组，然后经过判决得出用户的初始估计BI0，I1,2,K。BI0同估计幅度相乘，经扩频后输出单个用户的一个单位延迟后的信号估计UITTB，部分相加器把所有估计信号相加，但是除某一单用户信号外，这样就得到了这个用户信号无多址干扰的估计。并行干扰消除只有对数据的相位和幅度估计精准，才可以消除多址干扰。并行干扰的起始数据信息比特估计出错，那么在该比特上相消的结果是会使该比特对应的多址干扰变为原来幅度的2倍，而且这个差错依赖增加PIC的级数是没有效果的。在实际通信中，并行干扰的性能不随其级数的增加而加强，当阶数超过3时，性能不会出现明显的改善，所以实际通信中并行干扰接收机的级数多数情况下取3。28线性多用户检测技术线性多用户检测器是当今研究的主要方向之一，其性能远远超过传统多用户检测器，线性多用户检测技术就是在传统检测器基础上，在匹配滤波器组后加上一个矩阵进行线性变换，以消除多址干扰对判决的影响。线性多用户检测器主要问题就是如何得到一个次最优的线性矩阵，对于次最优没有一个精确的定义，因此不同的矩阵可以产生不同的次最优的多用户检测器，如果矩阵变为单位矩阵，那么这就是一个传统多用户检测器。线性多用户检测最具代表性的两个算法，一个是解相关多用户关检测算法，另一个是最小均方误差多用户检测算法。解相关检测算法思想是，先对扩频码的互相关矩阵求逆，然后对接收到的信号进行解相关计算，最后对解相关检测的信号进行判决输出，这个过程中用到了用户签名序列的定时和波形。解相关检测的优点是不用对通信用户的信号功率进行估计，一般情况下比传统多用户检测的性能要好，且不需估计用户接收信号的幅度算法的性能与干扰功率的大小无关，比最大似然检测器的运算复杂度低。解相关检测的缺点是在数学上要对矩阵求逆，计算量特别大，而且在这个过程中增加了背景噪声。针对这些缺点，人们也做了一些改进，其性能有所改善。最小均方误差检测算法的思想是求解一种矩阵，然后计算经线性变换后接收数据和检测器判决输出间的均方误差尽量的小，这个均方误差最小的矩阵就是所求的最佳矩阵。最小均方误差检测的优点是背景噪声较大时，MMSE检测器接近于传统检测器，多址干扰大噪声小时，接近于解相关检测器，整体来看，它不仅可以克服多址干扰，而且还可以降低噪声。它的缺点是也需要计算矩阵，运算量比较大，而且要估计用户信号的幅度，在抗“远近”效应方面也不如解相关检测器。对于以上的分析，研究人员又引入了自适应多用户检测方法，在时变多径信道下找出滤波器的参量，这样可以使计算量降低，易于硬件的实现，在实际应用中也方便。29本章小结本章主要介绍了移动通信系统中的多用户检测器，首先给出了CDMA信道的模型以及几个参量，然后对多用户检测技术的原理、用途、分类和检测思路做了介绍。然后对传统检测器、最优多用户检测器、非线性多用户检测器和线性多用户检测器的原理及特点做了介绍分析。传统检测器不能解决多址干扰问题；串行干扰消除多用户检测器只对检测弱信号有效，而且增加了延时；并行干扰消除多用户检测器的初始信息如果出现错误，多址干扰将会加倍；解相关检测器是以提高背景噪声来消除多址干扰的；MMSE检测器的综合性能比解相关检测器强，但是受“远近”效应的影响比较大。总而言之，多用户检测技术提高了系统的容量，在消除多址干扰方面效果也非常明显。第3章多用户检测算法的仿真分析对于多用户检测算法，在本章节中主要对传统多用户检测算法、解相关检测多用户检测算法和最小均方误差检测算法做了仿真分析，尤其是对后面两种算法。31解相关检测的原理及仿真311解相关检测器若要消除多址干扰的影响，也就是消除公式215中的R，所以将匹配滤波器组输出的信息同扩频码互相关矩阵的逆矩阵相乘即可，然后判决输出的就是无多址干扰信息。解相关检测器的原理框图图31解相关多用户检测原理图线性变换，公式215两边同时乘以R1得到R1YABZR1,判决输出BSGNR1Y,这样就完全消除了多址干扰，只存在背景噪声的干扰。解相关检测第K个用户的误码率匹配滤波器1匹配滤波器K匹配滤波器2RT同步同步同步Y1TYKTY2T判决BKB1B2R1101BYRPKREANPEKR131式中R1ZK是通信用户K的噪声分量，RKK1是线性变换矩阵R1的第K行K列个元素，R1YK是采样判决输出的用户K的信息比特。噪声项的自相关矩阵为2R1，对于通信用户K来说，噪声功率变换后总是大于线性变换前的噪声功率2，解相关检测尽管消除了多址干扰，但是它在一定程度上增大了背景噪声，如果扩频码间互相关系数增大时，解相关检测器的性能就会大大降低。312解相关检测算法的仿真由公式214分析知，只需一个R1矩阵相成，就相当于扩频码正交，便可完全消除多址干扰。解相关检测算法的计算机仿真图32图32如图32所示，从解相关检测算法仿真图可知，噪声功率较大时，系AKQ1统的性能差，即误码率较大；噪声功率较小时信噪比较大信号功率较大时，其误码率会减小，检测器性能提高。解相关检测虽然消除了多址干扰，但却增加了背景噪声，所以说，只有在适当的条件下其才可以发挥良好的作用。解相关检测算法的一个优点是不用考虑通信用户的信号功率，它也就具备了抗“远近”效应的特性，但对延时引起的误差要敏感，对定时信息和扩频码也要清晰。解相关检测器的缺点就是，随着移动通信用户数量的增多，对矩阵求逆运算的运算量特别大，在实际应用中对硬件的要求很高，甚至不能实现。32最小均方误差检测的原理及仿真321最小均方误差检测器的原理最小均方误差检测器在减少背景噪声和消除多址干扰这两个方面，都有良好的特性。MMSE检测器在传统多用户检测器的基础上，在判决输出前加了一个最佳矩阵M，使判决输之前的出信号与实际发送信号间的均方误差最小。MMSE检测器的原理框图图33MMSE检测器原理框图令BB1,B2,BKT；MM1,M2,MKT是KK阶的矩阵，表示K个用K个匹配滤波器RTY1TYKTY2T判决B1M同步同步同步BKB2户的线性检测器，即在MMSE的准则下得到一个最佳的矩阵M，使32最小化。经过推导得33经过线性变换后MYMRABMZX34判决输出为35经过判决用户K的误码率为36从推导式中可以看出，MMSE检测器是传统检测器与解相关检测器两种检测器特性的结合。当噪声分量小到几乎可以忽略，而多址干扰相对较大时，矩阵M就可以准换为R1，MMSE检测器就相当于解相关检测器；另外一种情况，噪声分量远远大于多址干扰时，矩阵M就会转换为单位矩阵，MMSE检测器就相当于传统检测器。YBEMJ2AR21YMYB2SGN1S10BXPKREKIIJKJJKJIJIJKIJJKAQ111,12MMSE检测算法需要考虑接收用户信号的能量或幅度，它的性能与通信系统中干扰用户的信号功率有直接关系。MMSE检测算法是部分解相关，因此在抗“远近”效应方面要优于传统检测器，次于解相关检测算法；MMSE检测算法同样存在运算量大的缺点，因为MMSE检测算法也要对矩阵求逆，由于通信用户数多，造成运算量增大，实际通信中很难实现。322最小均方误差检测的仿真最小均方误差检测算法也是利用矩阵的变换来实现的，它是找到一个最佳矩阵，使输入与判决输出之间的信息比特均方误差尽量小。其计算机仿真如图33所示图34MMSE多用户检测算法的仿真如图33，与解相关多用户检测的曲线走势差不多，随着信号功率的增大，判决输出的错误率减小，即误码率逐渐降低。在残留部分多址干扰条件下，MMSE多用户检测器降低了背景噪声的影响，实际上就是降低背景噪声和消除多址干扰的折衷，总体而言，MMSE多用户检测器性能比较好。33两种多用户检测的仿真对比最小均方误差检测与解相关检测是我们主要进行对比的两种检测算法。在上文中对MMSE多用户检测和解相关检测的原理及性能在理论上做了论述分析，为了获得充分科学的研究结果，我们对其进行了计算机仿真，仿真结果如图35所示图35从解相关检测和最小均方误差检测的仿真曲线来看，在小信噪比噪声功率较大时，解相关多用户检测算法与MMSE多用户检测算法的误码率几乎相同，甚至解相关检测还要稍微好一点；随着信噪比的增大信号功率增强，二者的误码率都是逐渐减小的，但是最小均方多用户检测算法的误码率明显优于解相关多用户检测算法的误码率。这个结果也说明上文的论述，MMSE检测算法是部分解相关，多址干扰较大，噪声分量较小时，最小均方误差算法的线性矩阵M就会变成矩阵R1，即解相关检测算法。34三种多用户检测的仿真分析本节主要对传统多用户检测算法、解相关多用户检测算法和最小均方误差多用户算法进行了联合仿真分析图36是8个用户，图37是4个用户。图36图37从仿真结果的曲线来看，当信号受到严重的噪声干扰时，对于8用户的来说，解相关检测器的性能接近MMSE检测测器，甚至有逼近传统多用户检测器的趋势；对于4用户的来说，传统检测器的性能仍是最差的，解相关检测、MMSE检测和传统检测误码率几乎相同，随着信噪比的增大，解相关检测和MMSE检测的误码率逐渐减小，但MMSE检测要优于解相关检测。当信噪比较大时，MMSE检测器和解相关检测器的误码率明显比传统多用户小，其性能也要优于传统多用户检测。比较分析图368个用户与图374个用户可以看出，用户数越多，曲线的变化趋势越平缓，误码率相对较大；用户数越少，曲线的变化趋势越陡，误码率也就越小。充分体现了多用户检测对于运算量的要求，用户数越多，特别对于线性变换到的矩阵，其运算复杂度会特别高，出现的错误概率也相应提高。35本章小结本章主要对解相关检测和MMSE检测的原理及特点进行了分析，并对它们的性能进行了仿真分析。总体趋势是随着信噪比的增大，误码率会逐渐减小，但传统多用户检测减小的慢。当信噪比较小时，解相关检测的误码率接近传统多用户检测，其性能较差；当信噪比较大时，解相关检测和MMSE检测的误码率明显低于传统多用户检测，且解相关检测和MMSE检测的误码率差别不太大。当通信用户数量较少时，三种检测方法的误码率变化趋势较陡，即误码率较小，检测的准确率增加，受多址干扰和“远近”效应的影响较小。结论多用户检测技术作为三大通信标准的增强性技术之一，无论是学术界，还是产业界对其越来越重视。多用户检测技术是近三十年来国际上发展起来的以消除多址干扰为目的的技术，是第三代移动通信的主要技术之一，更是第四代移动通信的关键技术，同时对通信信号处理的研究十分火热。多用户检测技术是根据信息论中最佳信号的检测理论，在CDMA系统中找到最优的多用户检测理论。它的特点是最大限度的利用了与多址干扰相关的先验信息，然后再与其他先进技术结合，达到最佳的通信效果。它一方面增加了系统容量，提高了频率的利用率，降低了干扰的影响；另一方面，改善了系统的综合性能，降低了网络运营成本。多用户检测技术经过近30年的发展，对于抑制多址干扰这方面取得成效很大，做出了一定的成就。从国内外研究现状来看，降低算法的复杂度、改善多用户检测算法的性能仍是当今研究的主要方向。但是，在实际的通信过程中，有些多用户检测技术很难在这两者间取得良好的平衡，主要因素还是运算量过于庞大，复杂度太高。为了降低运算量，易于实现，近年来人们把研究的重点放在了盲自适应多用户检测算法上。本文的主要工作有首先介绍了多用户检测技术的出现背景、发展历程和研究现状，以及码分多址的原理特点和信号模型。然后，对几种典型的多用户检测技术的特点及原理做了分析，其中包括传统多用户检测技术，非线性多用户检测技术中的串行干扰消除和并行干扰消除，线性多用户检测技术中的解相关检测和最小均方误差检测。最后，主要对传统多用户检测算法、解相关检测算法和MMSE检测算法进行了仿真对比分析。可以预见，多用户检测技术与其他先进技术的结合，将会有力地推动第四代移动通信技术以及未来移动通信技术的应用。参考文献1刘婷改进人工蜂群算法及其在多用户检测中的应用D天津大学2013年2赵明许希斌牛志升面向未来移动通信的超蜂窝网络架构J中兴通讯技术2014年02期3马俊王大鸣崔维嘉上行多用户MIMO系统检测算法及抗远近效应研究J数据采集与处理2014年03期4WANGXDPOORHVBLINDMULTIUSERDETECTIONASUBSPACEAPPROACHJIEEETRANSINFORMATIONTHEORY,1998,4426776905XIAOFEIZHANG；DAZHUANXUPARAFACMULTIUSERDETECTIONFORSIMOCDMASYSTEMC/GUILINCHINA20067447476YONWOOYOONHYUNGMAXIMUMLIKELIHOODMULTIUSERDETECTIONOFDS/CDMASIGNALINIMPROPERNOISETINFORMATIONC/IEE