多用户检测技术

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背景：CDMA(Code Division Multiple Access)作为第三代移动通信系统的多址接入方案,是建立在正交编码、相关接收的理论基础上,以扩频通信技术为基础的多址技术。与TDMA 和FDMA 系统相比,CDMA 具有容量大、抗多径衰落能力强、频带利用率高、易于无缝切换、保密性好等优点。然而,由于不同用户的随机接入,很难做到扩频码完全正交,进而不可避免存在多址干扰(Multiple-access interference,MAI)。传统检测器按照经典直接序列扩频理论直接对匹配滤波器的输出进行判决, 以获得期望信号,没有考虑多址干扰的影响,当用户增加时多址干扰相应增大,远近效应(不同用户到达基站的功率有差异,进而强功率用户抑制弱功率用户,即称为远近效应)变得突出,使得系统性能严重下降。为此,提出了选用相关性能好的扩频码, 结合功率控制、前相纠错编码等技术来抑制CDMA系统中的多址干扰。目前,商用上主要采用功率控制技术来抑制多址干扰,但功率控制法只能减弱多址干扰的影响,而不能从根本上消除MAI。多用户检测技术在传统检测技术的基础上,充分利用造成多址干扰的所有用户信号信息对多用户做联合检测,以有效地消除MAI 和远近效应问题。

1979 年,K.S.Schneider 提出了多用户检测的思想,这是多用户检测的最早文献。1986 年S.Verdu 提出基于最大似然序列(MLSE)的最佳多用户检测算法,此后,多用户检测技术成为了无线通信领域的研究热点之一,并且形成了几个重要的研究方向:盲自适应多用户检测神经网络多用户检测、空时多用户检测,以及这些检测的结合。

基本原理：在加性高斯白噪声环境中考虑具有K个用户的异步直扩码分序列多址系统。发射的二进制相移键控(BPSK)符号经各自的多径信道传播。以DS－BPSKA－CDMA 系统为例,说明多址干扰的成因和性质。

到达接收机的信号为

其中,bki∈{-1,+1}和Aki分别是用户k的第i个信息码元和信号幅值；)；Sk(t)为在间隙[0,T]内用户k的归一化扩展波形；n(t)为高斯白噪声, 其双边功率谱密度为N0/2；τk，φk分别是用户k的信号时延和载波相位。

多用户检测时到达接收机的信号先经过一组匹配滤波器在nT时刻对匹配滤波器输出进行采样, 得到有关输入信号矢量b=(b1,…,bk)T的充分统计量。对于用户k为简单又不失一般性,我们只研究一个信息码元期间(0≦t≦T)),即n=0,并取τk和φk为参考原点,即τk=0φk=0,则得其匹配滤波器的输出为

式(2)中匹配滤波器输出的三项中,第一项是待解用户的期望输出信号；第二项是系统中其他用户产生的多址干扰(MAI)，多用户检测就是要去除该项；第三项是信道噪声n(t)引起的干扰。

将匹配滤波器的输出写成矢量形式，即

Y = RWb + n

其中R为K*K维归一化相关矩阵，W是对角矩阵，Wkk等于第k个用户的信号幅值Ak，向量b表示k 个用户在一个信息比特周期内的数据项,Yt=(y1,…,yk)是k个匹配滤波器的输出形成的充分统计量，多用户检测就是要设计处理这些充分统计量的方法，以达到在某种代价函数最小化的情况下解出b。最佳多用户检测是通过似然函数的最大化，以形成最佳信息矢量，可表示为：

bopt = argmax{ 2YvWb – bvWRWb }

下图 是典型的多用户检测模型：

最佳多用户检测理论上可完全消除多址干扰，每个用户都能达到最小的误码率。但算法的复杂度随着用户的增加成指数(2k)增长，且需要知道所有用户的信号幅度,特征序列和相位，故该算法在理论上性能最佳而在现实中难以实现+。为了寻求算法复杂度与性能上的折中。人们提出了多种次最佳多用户检测算法%可分为线性多用户检测算法与非线性多用户检测算法两大类。

一，线性多用户检测算法

1 解相关多用户检测算法

2 最小均方误差(MMSE)检测算法

3 自适应多用户检测算法

4 盲自适应多用户检测算法

二，非线性多用户检测

1 串行干扰消除多用户检测算法

2 并行干扰消除多用户检测算法

3 迫零解相关多用户检测算法

现状及其发展方向：现有的多用户检测算法在计算复杂度与处理时延问题上存在不足,且算法中一些参数(频率、幅度、定时、相位等)估计有误时,会使得相关矩阵产生较大偏差, 导致整个系统性能急剧下降。另一方面, 当前的MUD 算法只考虑了同小区内的干扰, 而没有考虑相邻小区间的同频率用户干扰。因此,今后的算法要在计算复杂度、收敛性以及系统的鲁棒性等方面进行综合的考虑,力求找到切实可行的多用户检测算法。

针对以上多用户检测算法的一些不足,近几年研究的热点趋向于以下几方面:

1 半盲与盲多用户检测的研究

盲多用户检测技术因不需训练序列、效率高、复杂度低等优点而成为当前研究热点之一。前面已提到了一些盲多用户检测的算法,最大的不足是算法收敛速度慢,特别是在多径信道下。

2 多用户检测与空间处理相结合

在宽带CDMA 系统中,同信道干扰和码间干扰成为影响系统稳定性的主要障碍。空时联合处理能有效地抑制同信道干扰和码间干扰。因为空间滤波能抑制不同目标用户入射方向的多址接入干扰,且可以把不同用户和路径的信号集中起来,进而可增强目标信号,故该技术可增加系统容量。

3 多用户检测与优化算法相结合

优化问题的数学意义是在不等式约束条件下,求目标函数最小或最大的一组设计变量值。由于优化不要求迭代过程严格收敛于数学意义上的最优解,而是与其相邻的一个解,这样不仅可节省计算时间,又可得到满意的优化结果。

近年来,神经网络优化技术的提出为解决多用户检测问题开辟了新的途径,由于多用户检测可以归结为组合优化问题,而神经网络具有高度并行、高度相互联结、较好的容错性以及较强的自适应能力,适合于解决优化问题。