基于干扰抵消的多用户检测技术分析与仿真设计和实现 计算机科学与技术专业

摘要MIMO-OFDM技术结合了MIMO技术和OFDM技术，实现了高速数据传输的高频谱利用，是无线通信技术的重大突破。多用户检测技术（MUD）是一种新型的多类型干扰技术（MY）。多用户检测技术将成为新一代移动通信系统的主要技术之一，考虑MIMO-OFDM系统的多用户检测算法非常重要。在本文中，我们主要讨论MIMO-OFDM多用户检测算法。1）MIMO技术和OFDM技术的考察，MIMO-OFDM系统模型的分析，多用户检测技术的检验，以及一些通用算法的仿真。2）分析多用户STBC-OFDM模型，并在最小二乘误差（MMSE）系统中提供多用户检测算法。传统的MMSE算法具有残留的多用户混淆，并且当用户数量很大时对系统性能具有显着影响。然而，MMSE-SiC算法对残余用户中断的抑制具有一些影响并且需要电源排序。在本文中，与并行干扰消除（PIC）技术并行，抑制其他用户的混淆，消除功率序列，减少延迟，TR模拟，MMSE-PIC算法MMSE-SiC的Berse性能表示优于算法。3）基于正交预编码的空时频编码方案在MIMO-OFDM系统中的应用，并扩展到多用户，多天线，多基础预编码，用于多系统，多用户检测算法构建STF-OFDM系统。类似地，传统的MMSE算法具有许多用户的残留干扰的缺点，这是设计和实现的。作为该系统的多个MMSE-PIC用户检测算法仿真的结果，发现多级STF-OFDM方案可以利用空时频分集特性。MMSE-PIC算法超越了使用并行干扰消除技术的STF-OFDM预系统的多用户二次编码中的MMSE算法。关键词：MIMO-OFDM，多用户检测，空时分组码，正交预编码，MMSE，MMSE-PICAbstract：MIMO-OFDMtechnologycombinesMIMOtechnologyandOFDMtechnologytoachievehighspectrumutilizationofhigh-speeddatatransmission,whichisamajorbreakthroughinwirelesscommunicationtechnology.Multi-userdetectiontechnology(MUD)isanewtypeofmulti-typeinterferencetechnology(MY).Multi-userdetectiontechnologywillbecomeoneofthemaintechnologiesofthenewgenerationmobilecommunicationsystem.Itisveryimportanttoconsiderthemulti-userdetectionalgorithmofMIMO-OFDMsystem.Inthispaper,wemainlydiscusstheMIMO-OFDMmulti-userdetectionalgorithm.1)InvestigationofMIMOtechnologyandOFDMtechnology,analysisofMIMO-OFDMsystemmodel,verificationofmulti-userdetectiontechnology,andsimulationofsomegeneralalgorithms.2)Analyzethemulti-userSTBC-OFDMmodelandprovideamulti-userdetectionalgorithminaleastsquareserror(MMSE)system.TraditionalMMSEalgorithmshaveresidualmulti-userconfusionandhaveasignificantimpactonsystemperformancewhenthenumberofusersislarge.However,theMMSE-SiCalgorithmhassomeeffectonthesuppressionofresidualuserinterruptionsandrequirespowersequencing.Inthispaper,parallelwithparallelinterferencecancellation(PIC)technology,suppressingotherusers'confusion,eliminatingpowersequences,reducingdelay,TRsimulation,MMSE-PICalgorithmMMSE-SiCBerseperformanceisbetterthanalgorithm.3)Applicationofspace-time-frequencycodingschemebasedonorthogonalprecodinginMIMO-OFDMsystem,andextendedtomulti-user,multi-antenna,multi-baseprecoding,multi-system,multi-userdetectionalgorithmtoconstructSTF-OFDMsystem.Similarly,thetraditionalMMSEalgorithmhasthedisadvantageofmanyusers'residualinterference,whichisdesignedandimplemented.AsaresultofsimulationofmultipleMMSE-PICuserdetectionalgorithmsofthesystem,itwasfoundthatthemulti-stageSTF-OFDMschemecanutilizespace-timefrequencydiversitycharacteristics.TheMMSE-PICalgorithmgoesbeyondtheMMSEalgorithminmulti-userquadraticcodingoftheSTF-OFDMpre-systemusingparallelinterferencecancellationtechniques.Keywords:MIMO-OFDM,multi-userdetection,space-timeblockcode,orthogonalprecoding,MMSE,MMSE-PIC绪论移动通信为人们提供了灵活、机动、高效的通信方式，是信息社会发展的需要。本章首先回顾了移动通信的发展历程，然后介绍了本文的研究背景、内容安排及研究工作。移动通信发展概述由于商业用途，移动通信正在快速增长，未来移动通信的目标是随时随地向任何人提供高速和可靠的通信服务。移动通信已成为现代通信网络中必不可少的通信手段之一，为工作和人们的生活带来了极大的舒适感。移动通信具有从第一代模拟（1G）到第二代数字（2G）和第三代多媒体（3G）通信的三个阶段。我们简要介绍了移动通信的发展。蜂窝移动通信系统始于20世纪70年代，采用模拟语音调制技术（直接2.4kbit/s传输速率）。而且，随着世界各地的快速发展，不同的国家使用不同的工作系统。除了用户需求快速增长的主要推动力之外，移动通信快速发展的原因还在于技术发展提供的诸多动力。首先，微电子技术发展迅速，使通信设备小型化和小型化。其次，贝尔实验室提出的蜂窝网络概念创造了一种新的移动通信系统。第三，随着大规模集成系统的发展，微处理器技术的成熟和计算机技术的快速发展为大规模通信网络的管理和控制提供了技术手段。第一代移动通信系统在此时发展非常迅速，无法提供低频率使用，低系统容量，高速数据传输服务，低机密性和高成本存在许多问题，例如移动设备的大容量。第二代移动通信系统始于20世纪90年代。从数字通信来看，它主要用于语音和低速率数据服务操作。代表性代表是欧洲的全球移动电信系统（GSM）。除了在北美，日本等PDC之类的ADC之外，它还在全球110多个国家建立了200多个SM网络。第二代移动通信系统采用数字调制技术，先进的连接处理技术和新的网络结构。系统配置基于第一代移动通信系统添加基站驱动器或类似的功能单元。从而，显着减轻了处理MCS的负担并使系统配置更加明显。与第一代移动通信系统相比，第二代移动通信系统可以大大提高系统性能，除语音通信外还可以提供各种业务，加密方案灵活，加密效率高。除了分集技术之外，使用数字调制技术的第二代移动通信系统可以使用干扰防止技术，例如散射频谱，跳频，飞编码，自适应校正和纠错编码，因此，它释放如下。抗褪色能力显着提高。第二代移动通信系统存在的主要问题是缺乏国际标准，频谱利用率低，缺乏高速数据传输服务，无法有效运行互联网业务。第三代移动通信系统是由国际电信联盟（itu）于1985年提出的。1996年，R。ITU正式更名为全球移动通信系统IMT-2000。IMT-2000的目标是：为许多服务创建单一频率，统一标准，全球漫游和服务。在imt-2000itu无线传输技术的情况下，室内环境信息所需的传输速度为2mb/s，室外行人为384kb/s，高速户外环境为144kb/s。第三代移动通信系统主要包括三个技术系统：WCDMA，CDMA2000和TD-SCDM。物理层信号处理技术有许多改进调制和解调技术的领域，信道估计技术，信号检测技术，信道调平技术，电源管理技术，分集技术，智能天线技术，C3G系统处理技术有：3G全球统一标准，3G语音交换架构不合适，数据传输速度低于普通拨号接入和XDSL的水平。因此，虽然世界各国正在推动3G通信系统的商业化，但他们现在对他们对新一代移动通信系统（3G或4G以外）的高级研究的研究更感兴趣。本文的研究背景在第三代移动通信中，尚未充分开发，许多国家在实际应用之前开始研究下一代移动通信系统（4g）。作为一种新的移动通信系统，4G不仅用于移动电话领域，还提供远程控制和移动虚拟现实等功能。与3G相比，4G移动通信系统在3G上的传输速度，频谱使用，多媒体服务，资源优化和网络应用方面明显更好。4G系统的许多关键技术确保4G系统实现所需的性能。在物理层，第四代移动通信系统的关键技术是：具有高频谱效率的OFDM技术和针对多个延迟的有效弹性，使用多天线系统的MIMO技术，多个TEC用户干扰避免连接检测技术，自适应传输技术，高效的信道编码和解码技术以及智能天线技术。本文重点研究了MIMO-OFDM系统的许多用户的检测技术，并介绍了MIMO技术，OFDM技术和多用户检测技术的概况。MIMO技术为了实现B3G/4G系统所需的服务质量，系统信道容量要求远远超过传统的香农信道容量限制，并通过传统通信方法实现如此高的信道容量我不能这样做。一般而言，有三种方法可以增加移动通信信道的容量。（1）创建更多基站（2）增加现有容量和（3）提高频谱使用效率。相比之下，前两个要求和所需技术的成本很高，提高频谱使用效率是一种实用有效的方法。多输入多输出（MIMO）技术是无线移动通信中的重要突破，并且可以在不增加容量的情况下增加频谱通信系统的容量和使用。该系统必须采用的主要技术MIMO技术最早由1908年RMarconi提出。它使用许多天线来减少信道泄漏。文献[7][8]表明，MIMO系统可以实现比多输入和单输出系统（MISO）和单个多输出信号（SIMO）更高的信道容量。该通道的体积是香农通道容量的概括，打破了单通道传统单输出容量的狭窄喉部。MIMO信道容量的新发现是信息理论的一次重大飞跃，并将Shannon的经典信息理论扩展到更全面的MIMO信息理论，这基本上是对无线频谱性能和无线通信系统结构的理解。休息。信道刺激，调制技术，编码和解码算法，信号检测技术和其他方面具有深远的影响，以及用于MIMO技术的各种传统技术，例如贝尔实验室分层等。时空，空时码和时间码代码极大地刺激了通信技术的飞跃和局限。影响无线通信系统的主要因素有三个。信号失败和符号之间的干扰通常由正常信道用户或系统中未知干扰源产生的多线无线电信道产生。为了对抗信号丢失，一个用户的MIMO系统使用分集技术来处理它们。包括自适应平衡或RAKE接收的多信道平衡技术可用于在无线通信系统中移除或使用ISI。为了消除信道间干扰，自适应波束形成是当干扰信息未知时使用的技术，如果接收机知道干扰信息，则更好的解决方案是多用户检测技术需要的。频率和信号时间具有以下优点：：1.减少多重性的损失：MIMO技术可以充分利用多种传输技术来提高无线通信系统的性能。2.信道间干扰消除：MIMO系统可以使用自适应波束成形或多用户检测技术来有效地抑制信道间干扰。3改善频谱使用，提高传输效率，降低传输功率，减少空间电磁干扰，增加系统容量：母天线是干扰和多重性损失的根源因为可以降低效果，所以SINR与噪声的特定信号关系可以降低错误率或者以某种错误率降低检测所需的SINR。MIMO系统可以抑制或消除符号与使用分集技术之间的交换和干扰CE，以改善SINR接收信号，从而在一定程度上降低发送基站和移动终端的功率减少电子空间扰动影响的能力可以降低磁性并扩展移动电话。终止电池寿命可降低系统硬件要求。几种有效的无线宽带和MIMO技术的组合可以有效地与宽带频率的选择性损失竞争，并且显着地改善无线通信系统中的数据容量。目前最有效的国际公认组合是MIMO-OFDM技术。更强的通信可能性，更高的频率效率和更大的宽带容量。下面简要介绍OFDM技术。OFDM技术近年来，对无线高速数据传输服务的需求迅速增长，越来越需要开发研究一种新的可以提供频谱利用率高，传输数据快的数据传送方法，正交频分复用技术由于可以有效地克服无线通信环境中的符号间干扰(Inter-SymbolInterference,ISI)和子载波间干扰(Inter-CarrierInterference,ICI)，因此在下一代无线通信技术中得到了广泛的应用。正交频分复用是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看作是一种调制技术，也可以被当作是一种复用技术。OFDM的一个主要优势在于该系统能够很好地对抗频率选择性衰落和窄带干扰。最早的OFDM系统是由Chang在1966年和Saltzberg在1967年的文献中提出的。该技术的频谱利用率比传统的频分复用（FrequencyDivisionMultiplexing，FDM）技术几乎提高了一倍。由于OFDM调制和解调的复杂度较高，其实际应用受到了信号处理硬件性能等多方面因素的限制，这一概念的实用性受到了很大的质疑。Weinstein和Ebert在1971年第一次提出了采用离散傅立叶变换（DiscreteFourierTransform，DFT）和离散傅立叶反变换（InverseDiscreteFourierTransform,IDFT）这两种数学方法来实现OFDM系统中基带信号的调制和解调。后来，快速傅立叶变换（FastFourierTransform，FFT）算法的发现和数字信号处理器(DSP)的迅速发展使得人们在实际系统中应用OFDM技术的可能性大大提高。多用户检测现代通信系统的效率和可容纳的用户数量与其抑制最终用户干扰的能力密切相关。多用户检测是一种消除源自最终用户设计的失真的方法，该失真可以在受干扰的数字信息流中可靠地检测来自多个用户的信号。多用户检测被定义为干扰抑制，多用户解调和干扰消除。许多用户发现一项始于20世纪80年代早期的理论研究已于1979年提出，Schnerder结合了许多用户的代码词和触觉（以及可能的振幅和相位）。这个想法是检测多个用户并测试零力（ZF）算法。kashiliara和kono提出了一种基于接收器的viterbie算法的最佳接收器，它消除了访问中断和与多个用户的异步通信。1986年，Verdu为许多用户提出了一个最佳接收器，具有所有正交性和同步性，并且用户之间的多次中断（MAI）是不可避免的。多用户检测技术有效消除了MAI，提高了抗干扰系统性能。近年来，出现了在无限流中检测多个用户的各种方法。主要结果是zf检测，最小中点误差（MMSE）检测，分辨率算法（IC），概率数据（PDA）和子弹变换的组合。其他结果字段用于多用户检测技术，例如遗传算法（基于队列分集的遗传算法）。多用户检测技术的另一个发展是天线阵列，以获得集成的多用户检测问题，即多维，MIMO技术和空时编码（STC）技术，信道编码技术和多用户检测技术信号空间，这是一个组合本论文的内容安排和研究工作本文的主要工作是研究MIMO-OFDM系统的多用户检测算法，研究内容涉及范围有:MIMO技术，OFDM技术，MIMO-OFDM技术，多用户检测技术,空时编码及空时频编码技术等。全文分六章，具体内容安排如下：第1张里，我们对移动通信系统的研究进行了初步回顾，介绍了研究现状，最后介绍了主要内容，并组织了论文结构。第2章介绍了MIMO-OFDM技术。介绍了MIMO和OFDM两种技术第3章介绍了多用户检测技术的原理，介绍了多用户检测技术的原理，进行了多用户检测的分类和开发，执行了一些性能测量，轴多用户检测算法的性能仿真。从典型到Tatni仿真结果的多用户检测算法分析第4章详细分析了许多STBC-OFDM用户的系统模型，并提供了检测许多MMSE系统用户的算法。MMSE算法的传统残余破坏了许多用户，缺点是当多个用户和MMSE-SiC算法需要将功率，延迟传播和错误分类为更大的缺陷时系统的性能。可以严重影响基于传统的MMSE算法，结合同时MMSEPIC干扰分辨率算法执行MMSEPIC过程算法。抑制MMSE-PIC用户对剩余功率的干扰减少了没有功率排序的错误传播的延迟。第5章讲述了频率（STF）使用在空间中预编码的正交编码方案，并且在该文献中引用的许多用户是多步前向编码的STF-OFDM系统。跨越多个天线。它与预定的系统实现和系统模型构造垂直。基于两种类型的多用户检测算法，用于多用户的给定多用户MMSE检测算法的STBC-OFDM章节是预编码的STF-OFDM后门系统。针对多用户干扰问题的传统MMSE算法的存在，多用户检测的MMSEPIC章节为许多用户预编码STF-OFDM后门系统，也为许多用户提供了STBC-OFDM对于许多用户，我们正在编码正交STF-OFDM系统系统。在第6章中，对全文的研究工作进行总结，并对未来的研究方向进行展望。MIMO-OFDM技术将MIMO和OFDM两种技术相结合，构成的MIMO-OFDM系统，适合于4G移动通信系统中高速率业务的要求。MIMO-OFDM技术能够达到两种效果：一是系统很高的传输速率，二是通过分集达到的很强的可靠性。本章对MIMO-OFDM技术进行了基本介绍，包括MIMO技术、OFDM技术及MIMO-OFDM系统模型，为后面章节的研究提供了理论基础。2.1MIMO技术图1是MIMO系统的一个原理框图。发送器端通过空间时间映射显示要发送到多个天线的数据信号，并且接收器端由适当的天线接收以检索由发送器端发送的数据信号。执行信号的空时解码。根据映射方法，MIMO技术可以大致分为两类：空间分化和空间乘法。空间分集意味着使用多个发射天线在不同路径上发送具有相同信息的信号，同时在接收器处消除相同数据符号的多个独立信号。提高分集接收的可靠性。例如，在Rayleigh的自由信道中，一个发射天线用于接收天线，并且信号由N个不同的路径发送。在发射分集技术的情况下，如果不同天线之间的擦除是独立的，则许多路径的益处也用于提高系统的可靠性。在具有用于m个发射天线的n个发射天线的系统中，加强成对天线之间的路径导致瑞利损失独立且均匀地分布，因此获得的多样性的最大优点是：我是。目前，MIMO系统中常用的空间微分技术主要包括分组码和波束形成技术。stbc是一种基于发射分集的重要编码形式，最基本的一种是两种天线设计的alamouti方案。2.2OFDM技术OFDM技术是一种多载波调制，其主要思想是将信道分成几个正交的子信道，同时将高速数据流转换为并行的低速子流，每个子流用于传输它是调制到子信道。终端用户使用相关技术来分离在子信道上发送的数据，并且子信道的正交性确保在子信道上发送的数据不会相互干扰。因为每个子信道中的信号带宽度小于信道带的相关宽度，所以每个子信道上的信号损失被视为平坦损耗，从而消除了符号间失真。并且，由于每个子信道的带宽仅是信道原始带宽的一小部分，因此平坦信道相对容易。作为OFDM频率共享系统，类似于传统的FDM技术，系统中可用的所有频带可以分成多个凸起，每个凸起可以用于数据传输。为了消除不同凸块之间的扭曲，传统的FDM技术必须确保不同的凸块不重叠，并且在提升期间必须固定保护隔室。在适当的电梯执行调制，并且在接收电梯的末端，通过智能滤波器解调相关的电梯信息。保护隔间的存在浪费了大量的频谱资源，接收器必须使用大量的滤波器来解调非常复杂的信号。OFDM技术最重要的特点是OFDM系统中的电梯正交性，它将整个频带划分为多个不同的电梯，允许电梯和电梯之间的部分重叠，并需要一个保护带我没有。而且，接收器的端部彼此垂直。接收器的端部执行与不同耦合相关联的操作，因为它们以彼此正交的关系发生。结果，完全消除了耦合之间的干扰，从而显着提高了频谱使用的效率，并且发射器和接收器J端的设计得到极大改进和简化。2.3MIMO-OFDM系统原理2.3.1MIMO-OFDM系统结合的必要性在高速宽带无线通信系统中，多轨道效应，选择性频率损失和频谱效率是信号传输需要考虑的一些重要问题。没有能力。然而，在高速宽带传输的情况下，频率损失对MIMO系统性能和接收器复杂性的选择性影响是不可避免的。如果在接收器的末端使用均衡器技术来消除符号之间的失真，则系统的复杂性迅速增加。OFDM技术可以有效地解决选择性频率损失的问题，因此可以将OFDM技术引入MIMO系统以解决宽带选择性频率损失的问题。OFDM技术将宽带信道转换为一系列平坦的正交窄带子信道，每个子信道的带宽小于信道一致性带的带宽，因此每个子信道上的选择性频率损耗是平带的。它可以被认为是一种损失。在使用OFDM技术的无线通信系统中，如果将来可以进一步提高通信系统的传输速率，则需要增加载波数量，但是这些提升次数的增加降低了OFDM系统的性能。系统带宽可能会增加。MIMO多信道技术可以利用空间资源在每个扁平窄信道中交换更大的频谱容量，而无需交换频谱资源和增加带宽，这是通信系统的频谱容量和效率可以成倍增加。MIMO和OFDM的结合可为未来的无线通信系统带来巨大的好处。并且，它可以改善频谱使用，提高信号传输稳定性，并提高信号传输速率，是第四代通信系统的任何关键技术。2.3.2MIMO-OFDM系统模型MIMO-OFDM框图如图所示。我们考虑具有n个发射天线和m个接收天线的MIMO-OFDM系统。在传输结束时，对源数据进行空间处理以生成N个数据流，这些数据流由OFDM适当调制并由不同的发射天线同时发送，并且在接收器的末端，接收接收天线。通过OFDM适当地解调机器信号。最后，它被发送到空时处理器进行处理以读出处理过的数据。MIMO-OFDM系统框图2.4本章小结本章详细介绍了MIMO-OFDM技术。首先，介绍了MIMO技术的基本原理，利用具有平坦和选择性频率损耗的MIMO信道模型，以及多组件多级单用户和多用户系统，研究了MIMO系统的容量。通过模拟转换通道的输出并比较仿真结果，MIMO系统可以在不增加系统容量的情况下显着提高系统性能，并引入块和空频编码技术这是可能的。讨论了OFDM技术的基本原理，介绍了OFDM的基本模型，hfft调制的实现以及OFDM的优缺点。最后，进行MIMO技术和OFDM技术的结合，分析了MIMO-OFDM系统原理及信道模型。。第三章多用户检测技术在现代通信系统中，用户间干扰是限制系统容量和性能的主要因素。许多用户的检测技术将来自所有用户的信号作为有用信息处理，同时检测出大量具有良好输出的用户数据。本章我们提出了一种多用户检测技术构成了后续章节设计多用户检测算法的基础。3.1多用户检测概述3.1.1多用户检测的基本原理在移动通信系统中，称为多级（mai）干扰的不同用户包括对同一小区中的公共信道的干扰以及与来自相邻小区信号的相邻信道的干扰是干扰的。由于存在多个接入中断，接近用户的接收信号可能比长端用户信号强得多，接收器产生的多级干扰完全破坏端到端信号它可能是。减少和抵抗多址接入损坏和短距离效应的方法是CDMA移动通信系统中的重要问题。信号检测的传统观点是许多破坏性用户信号可以被视为许多独立随机变量的集合。因此，只要用户数量足够大，根据中心边界断言，多址干扰基本上遵循高斯调度。因此，在传统的检测算法中，多址的干扰被视为等同于白噪声的无用信息。传统接收机检测单个用户，缺点是在用户解调过程中不使用其他用户的信息，但根据经典的频谱直接分配理论，多级作为多匹配高斯分散每个用户的信号即处理干扰，防止能力削弱，系统容量将大大减少。1986年，R。SergioVerdu提出了多用户最优检测理论。在通过代码共享进行多次访问的CDMA系统中，我们创建了一种有效的方法来防止由于多址和短距离效应造成的干扰。泥浆的主要思想是使用诸如许多用户的符号，时间，信号幅度和相位之类的信息，而不是破坏性信号，但是所有用户或占用特定信道的用户都是有用的信号它是处理来自部门用户的信号。通过共同使用不同的信号和信号处理装置来处理接收的信号，实现了许多用户信号的最佳同时检测。这解决了干扰问题和长期影响，降低了功率控制精度的系统要求，可以更有效地利用传输链路的频谱资源，并且可以显着增加系统容量。多用户检测技术已成为TD-SCDMA标准的主要技术之一，其主要优点如下。1）消除或减少CDMA中多级损坏的有效方法，以及消除或减少CDMA中多模式损坏的有效方法。2）可以消除或减少cdma中的长距离效应，可以简化cdma中的功率控制，并且可以降低所需的功率调整精度。3）克服cdma中正交分布码不完全互相关引起的许多负面影响，提高cdma系统的性能，增加系统容量，扩展小区范围。多用户检测技术的采用也增加了系统设备的复杂性，增加了CDMA系统处理的延迟，并且提出了采用自适应多用户检测算法和扩展的问题。对于具有较长频率代码的系统，这些问题更好的可以得到解决。3.1.2多用户检测的基本结构传统检测器的原理图如图3.1所示，它是将接收信号分别通过K个匹配滤波器进行相关处理，获得对应于K个用户的观察数据，然后直接对匹配滤波器的输出进行判决。它对每个用户的信号分别进行处理，把来自其它用户的信号作为噪声处理，丢失了其中有用的信息，因而抗MAI能力较差。与传统检测器不同，多用户检测器采用多用户检测算法对所有用户进行联合检测，利用所有用户的信息来改善用户的检测性能。图3.2分别给出了多用户检测器的基本框图。传统检测器多用户检测器3.2多用户检测技术的分类及发展多用户检测器从检测性能角度大致分为最优多用户检测器和次优多用户检测器两种。Verdu首先提出了最大似然序列检测器，由匹配滤波器组和Viterbi译码器组成，尽管它是一种最优的多用户检测器，但由于复杂度与用户数呈指数关系，工程上难以实现。因此人们将目光转向性能上略差于MSL，但复杂度较低的次优多用户检测，目前广泛研究的次优多用户检测技术，又可分为线性和非线性检测两大类。多用户检测算法分类如图所示。多用户检测算法分类多用户线性检测是指根据不同的检测方法对匹配滤波器输出数据进行线性变换后的信息符号的估计，可以分为盲线性和盲线性检测（BMUD）。非线性线性检测意味着匹配滤波器输出矩阵的线性变换，然后决策。这是检测多个用户（DEC）的去相关并检测具有最小平方误差（MMSE）的多个用户的代表。DEC多功能探测器完全消除了多个用户干扰，但没有考虑干扰因素，并在检测过程中增加了噪声功率。尽管MMSE多用途检测克服了在操作期间增加适当检测器的声功率的缺点，但其承受近远效应的能力与相关检测器的能力不同。在黑暗中进行线性检测基于上述检测技术，为了降低复杂度，许多用户的传统检测应用研究仅包括基站（上行链路接收）而不包括移动站（下行链路接收）。这是因为多用户检测设备的复杂性很高，其应用受到移动台成本和数量的限制，以前许多用户的检测必须知道诸如无法轻易访问移动台的所有用户的分发代码之类的信息。因此，不必知道破坏用户功能序列的所有盲检测算法都快速发展。在许多用户的非线性检测中，主要使用通过消除干扰来检测干扰。消除干扰的多用户检测算法的基本原理是在接收机的末端分别估计和重建每个干扰信号，然后从接收信号中估计部分或全部多址干扰是减去。这些部门通常采用多级级联结构。在反向组合校正中，必须将先前建立的符号返回到接收者的末尾以消除后者符号的符号间干扰。因此，这些检测器中的大多数可被称为具有确定反馈的多用户检测器。下面可以找到一些典型的多用户检测器的简要说明。3.2.1最优多用户检测最佳多用户检测器实现MLSD，其使用匹配滤波器和Viterbie算法来检测最可靠的序列。最佳检测是检测序列的问题，即使用最可靠的序列标准处理整个接收信号序列以找到接收信号序列，以及预定的初始序列不可以。可靠性功能在检测效率方面是最高的。他们说MLSD是最好的。但是，MLSD探测器必须知道有关所需用户和入侵者的所有信息，这些信息在许多情况下都是不切实际的。此外，在解码过程中使用的维特比算法更复杂，并且其计算复杂度随着用户数量（O（2Q））而增加。测试性能标准下面描述了许多用户次优的检测器。它可以代表检测效率和复杂性之间的有效折衷。次优多用户检测技术可以分为两类：多个用户的线性检测和多个用户的干扰检测。这些初始装饰或其他装饰线性地变换传统的检测器输出信号以便于确定，后者使用已知信息来估计从中导出原始确定的干扰的干扰。从信号中减去以便于确定。3.2.2线性多用户检测线性多用户检测算法是对接收信号进行线性变换从而得到多个用户期望信号的估计值，其复杂度是用户总数的线性函数，而性能接近最优多用户检测器。线性多用户检测的结构是在匹配滤波器后对信号进行线性变换（与线性变换矩阵T相乘）得到检测器输出信号,即：ˆx=Ty其中，y为接收信号，T为线性变换矩阵，ˆx是用户信号的估计值。不同的算法其T矩阵是不同的，具有代表性的算法有：解相关检测算法R.Lupas提出的解相关检测算法，对应的线性变换表达式为TDD=R-1,R为用户特征波形的互相关矩阵。解相关算法的基本思想是：对所有用户特征波形的互相关矩阵，求取逆后对接收信号进行解相关计算，最后再对解相关信号进行判决。它所用到的信息包括各个用户特征序列的波形和定时信息。解相关检测可以完全消除多址干扰，但是在保持期望信号接收能量不变的情况下，高斯噪声能量被增加了，增加的幅度与互相关矩阵的值有关。其优点在于不需各个用户信号功率的估计；算法性能与干扰功率无关；与最大似然序列检测器相比计算复杂度大大降低。但其缺点也很明显，算法涉及矩阵求逆，运算量较大，解相关操作使背景噪声增强。针对它的这些缺点，文献提出了一种新的解相关多用户检测算法。这种检测器计算复杂度较低且具有较好的检测性能。文献提出了一种解相关多用户检测的快速处理方法，从而便于实现和快速软件处理，已证明该方法使运算复杂度大大降低，且较传统接收机和解相关接收机而言降低了误码率。2、线性最小均方误差检测算法Z.Xie等提出的线性最小均方误差检测算法，对应的线性变换表达式为TMMSE=(R+σ2A-2)-1（其中，R为用户特征波形的互相关矩阵，2σ为噪声方差，A为用户的信号幅值）。MMSE算法可以使用户的检测信号与原始信号之间的均方误差达到最小。在高斯背景噪声起主导作用时，MMSE检测接近于传统的匹配接收机，当多址干扰较大，高斯背景噪声较小时，它相当于解相关检测，所以它既能克服多址干扰又能抑制高斯噪声。MMSE检测器在消除MAI和不增强背景噪声之间进行了折衷，但它与解相关算法一样存在矩阵求逆运算，运算复杂度较高，需要估计信号幅度和噪声功率，抗远近效应方面性能不如解相关检测器。3.2.3非线性多用户检测器非线性多用户检测器首先恢复干扰信号以将所请求的用户的信号与具有多个访问减损的信号分离，同时考虑从不同视点检测多个用户的问题据信必须将其从接收信号的总浓度中除去。通过访问这些多路访问信号，您可以从所请求的用户处获取信号。非线性多用户检测器从相关用户指定的信号再生多步干扰，以消除完全接收信号的许多访问中断以检测其他信号。一般分为：串行干扰抵消算法串行描述缩减使用串行方法消除序列中的用户干扰。多用户检测器在接收信号中逐个确定多个用户的数据，并评估恢复和消除用户信号产生的MAI干扰。首先，所有的信号被布置在来自强度数量级，具有最强信号的用户对齐，进行评价，被再现时，它被从总的接收信号，则第二用户，剩余的减去从减去的信号中，对其进行匹配，评估和重复，直到最后一个用户决定进行播放。在先前的决定中调整用户力，因为用户对多步骤破坏的影响可能比用户评级更快。sic比传统探测器表现更好。解相关判决反馈算法解相关判决反馈是由A.dual-Hallen结合解相关和SIC提出的。其基本思想是在对接收信号进行线性处理之后再进行SIC检测，线性处理进行部分解相关，避免了噪声的加强，SIC再根据信号强度递减的顺序进行串行干扰抵消。第四章STBC-OFDM系统的多用户检测空时分组码（STBC）是基于正交设计原理设计的更好的空时编码。与选择性频率损耗信道相比，STBC在OFDM系统中的应用保证了更好的性能。在本章中，STBC用于OFDM，STBC-OFDM多用户系统模型分析了STBC和OFDM系统的结构特点，并用于STBC-OFDM系统的许多用户。由于MMSE的传统多用户检测算法获得的估计信号具有残留的多用户干扰，残留干扰可能对大量用户的检测器性能产生重大影响常规MMSE算法误码率长延迟，电源排序和错误传输存在问题。因此，在本节中，我们使用了技术并提出了一种多用户检测算法来消除多个用户检测过程中的并行干扰。MMSE-PIC算法使用PIC技术消除MMSE检测器获得的估计信号的干扰，消除其他多用户干扰，微小延迟，NO功率排序和错误传输另外。使用并行干扰消除策略检测多个MMSE-PIC用户的多算法比传统的MMSE-PIC算法具有更高的效率改进。4.1STBC-OFDM系统模型OFDM系统使用STBC技术可以获得分集增益，改善系统性能。首先，给出STBC-OFDM系统模型。假设系统具有Q个用户，M根接收天线，OFDM子载波数为K，每个用户的发射天线数为N(本文取N=2,即每个用户的发射端有两根发天线)。下图为STBC-OFDM系统框图。以第q个用户为例，图4.2为第q个用户的STBC编码和OFDM调制的实现过程。首先第q个用户的输入信息流(q)s经过串并变换后，形成K路并行子数据流。其中，子数据流。对K路数据流的每一路数据进行空时分组编码，本文采用Alamouti空时分组编码对每个用户的K路子载波数据进行空时编码。以第k路子数据流为例，s(q)(k)两个连续时刻内的符进入空时分组编码器后，得到的码字为：为后续表达方便，这里用不同的符号表示空时分组编码后，每一路子数据流得到N路输出信号，这样就得到K组包含N路信号的输出。然后对K组N路的输出信号进行重新排列，得到第n路OFDM的输入信号，对OFDM的输入信号进行IFFT变换得到的时域信号为：将（4.2）式的时域信号进行并串变换,得到的信号为。将该信号的后C个符号即(作为OFDM符号的循环前缀，则OFDM符号的长度为K+C。这样，用户q的第n根天线的发射信号为。接收端对接收信号进行处理，在去除循环前缀，经FFT变换后，得到第m根天线在时刻t所接收到的第k个子载波上的频域信号为：其中为接收天线m与用户q的发射天线n之间的在第k个子信道的频率响应。是时刻t天线m的独立同分布的噪声频域信号，服从均值为0、方差为2Zσ的高斯分布。定义两个信道向量：类似地，定义信号向量及噪声向量为：其中(•)T表示转置。然后，记：这里H(•)表示共轭转置，进一步构造输入信号向量和信道矩阵如下则式(4.3)可改写为矩阵形式为书写方便，不失一般性，我们将子载波下标k省去，将上式简写为4.2STBC-OFDM系统的MMSE-PIC多用户检测算法的提出传统的多用户检测算法MMSE与许多用户交互并且非常重要，尤其是当用户数量很大时。然而，每个SiC级需要延迟，并且当系统中有许多用户时，延迟很大，用户对功率进行分类，并根据信号强度取消干扰。当在瑞利下水道环境中使用时，需要更改变更时，系统的转换非常好。此外，如果数据级别的初始确定不可靠，则对下一次确定是有害的。并行干扰抵消检测器同时对系统中所有用户进行检测、干扰再造和抵消，每一级处理有较小的固定延时，而且不需要对各用户信号功率排序，在实现时可以通过多处理器并行处理。因此，本节基于上节给出的STBC-OFDM系统的多用户检测算法，在传统的MMSE算法的基础上添加了并行干扰抵消过程，进一步减小了用户干扰，提高了系统检测性能。本节将MMSE算法与并行干扰抵消算法相结合，提出了MMSE-PIC算法。PIC过程可以反复多级进行，出于系统复杂度的考虑，本文只采用一级PIC。上图为STBC-OFDM系统的MMSE-PIC多用户检测算法框图。第五章正交预编码STF-OFDM系统的多用户检测当信号在所选频率信道中传播时，频域中的编码提供频率导数的放大。作为频率共享系统，MIMO-OFDM系统可以在空间，时间和频率上编码用户数据。在STBC-OFDM系统中，发射机对用户的信号执行空时编码，系统接收机可以获得时间和空间的多样性。空时频编码可以在空间，时间和频率的三维方向上得到增强STF-OFDM系统提出的基于正交预编码的STF-OFDM系统空时频编码使用该方法。在本文中，我们为许多用户扩展了接收机的天线，并为许多用户执行正交初始编码构建了stf-ofdm系统模型。结合第4章中的STBC-OFDM系统多用户检测算法，我们针对具有正交预编码的许多用户提出了STF-OFDM多用户检测算法。类似地，传统的MMSE算法具有递归的用户界面。仿真结果表明，STF-OFDM多用户预编码方案优于STBC-OFDM系统，采用多用户检测算法MMSE和MMSE-PIC充分利用频率变化。用户干扰，STF-OFDM多级正交预编码方案比使用MMSE-PIC算法的MMSE算法具有更好的BER性能。5.1多用户正交预编码STF-OFDM系统模型的构建考虑一个具有Q个用户、M根接收天线的STF-OFDM系统，每个用户的发射天线数为N（本文N取2），OFDM的子载波数为K。现在讨论的基于正交预编码的STF-OFDM系统是单用户系统，且接收端只有一根接收天线；本文将其扩展到多个用户多根接收天线进行研究。这里给出多用户正交预编码STF-OFDM系统的流程图，如下图所示。多用户正交预编码STF-OFDM系统流程图本文采用的是基于正交预编码的空时频编码，即数字调制（如BPSK）后的用户数据流先在频率域进行正交预编码，然后对正交预编码后的码字进行Alamouti空时分组编码，最终得到的码字就是经过空、时、频三维方向编码后的空时频码字。将得到的空时频码字进行OFDM调制之后，通过发射天线发射出去。5.2正交预编码STF-OFDM系统的MMSE多用户检测算法第四章的4.2节已经给出了STBC-OFDM系统的MMSE多用户检测算法，在此基础上，本节将同样采用MMSE检测算法实现STF-OFDM系统的多用户检测，下面给出正交预编码STF-OFDM系统的MMSE多用户检测算法的设计与实现过程。与STBC-OFDM系统的MMSE多用户检测算法类似，线性变换矩阵W和经MMSE多用户检测器的检测信号x分别为：式中，是一个对角矩阵，对角线元素，为发射信号的平均功率，由于数据流是经过正交预编码的，这里，各个用户之间的发射信号平均功率也是不等的即。由于STBC-OFDM系统采用的是空时分组编码；而STF-OFDM系统采用的是空时频编码，增加了正交预编码的过程。可以将检测信号x表示成如下形式：其中，分别表示x的实部和虚部，C和D为5.1.1节所述的正交矩阵，矩阵ˆP可表示成矩阵C和ˆA的乘积，矩阵ˆQ可表示成矩阵D和ˆB的乘积。此时的检测信号x是用户信号估计值通过正交预编码后的值，因此，在STBC-OFDM系统的MMSE多用户检测算法的基础上，还需要在接收端对x进行正交预编码的逆过程，得到信号ˆE。由于C和D是正交矩阵,结合上式，ˆE可如下表示：其中分别表示ˆE的实部和虚部。最后对ˆE进行判决，可得原始发送数据流的估计值ˆx。5.3STF-OFDM系统的MMSE-PIC多用户检测算法设计在前一章的讨论中，在STBC-OFDM系统中将MMS检测添加到MMSE算法中可以显着提高检测效率，降低复杂度，因此没有遗留物可以克服传统的MMSE算法它表明存在。用户干扰缺陷，MMSE-PIC算法也适用于本章中的正交STF-OFDM编码系统。STF-OFDM多级正交预编码方案的MMSE-PIC算法如下所示。在信号检测过程中示出的STF-OFDM系统的多用户MMSE-PIC检测算法的框图类似于MMSE-PIC系统STBC-OFDM的多用户检测算法，但是在之前的章节中，平均功率P正交每个用户在STF-OFDM预编码系统中发送的信号是不同的。正交预编码STF-OFDM系统的MMSE-PIC多用户检测算法框图第六章总结与展望以MIMO-OFDM系统为主要物理层传输技术的B3G/4G下行链路具有较高的频谱利用率，是实现非对称业务所要求的下行100MHz的通信速率要求的主要方案，但由于接收端受到体积、性能等方面的限制，因此如何在接收端采用较低复杂度的检测估计算法对数据进行可靠接收（包括信道估计和信号检测等）成为研究的热点。本文完成的主要工作如下：1）MIMO-OFDM系统的详细分析。讨论并模拟了几种MIMO信道容量，并介绍了空间分组码和技术。详细讨论了OFDM原理和系统模型，并介绍了其实现过程和特点。最后，描述了mo-OFDM的优点，并给出了系统模型。2）研究多用户检测技术和多用户检测技术的发展，并介绍现有的多用户检测计算分类和讨论该方法并分析多用户检测算法的性能，一般使用的模拟算法。3）根据STBC-OFDM方案配置，我们报告STBC-OFDM方案的最小均方误差。在本文中，在传统MMSE算法的情况下，影响MSE-SiC算法性能的多用户故障将伴随着高延迟和错误传输。建议MMSE-PIC。算法：仿真结果表明，MMSE-PIC算法的BE