多用户检测技术样本

多顾客检测技术百科名片在老式CDMA接受机中各个顾客接受是互相独立进行。在多径衰落环境下。由于各个顾客之间所用扩频码普通难以保持正交。因而导致各种顾客之间互相干扰并限制系统容量提高。这就需要使用多顾客检测技术。多顾客检测基本思想就是把所有顾客信号都当作有用信号而不是干扰信号来解决。这样就可以充分运用各顾客信号顾客码、幅度、定期和延迟等信息，从而大幅度地减少多径多址干扰。如何把多顾客干扰报销算法复杂度减少到可接受限度则是多顾客检测技术能否实用核心。概述多顾客检测技术(MUD)是通过取消社区间干扰来改进性能，增长系统容量。实际容量增长取决于算法有效性、无线环境和系统负载。除了系统改进，还可以有效缓和远近效应。由于信道非正交性和不同顾客扩频码字非正交性，导致顾客间存在互相干扰，多顾客检测作用就是去除多顾客之间互相干扰。也就是依照多顾客检测算法，在通过非正交信道和非正交扩频码字，重新定义顾客判决分界线，在这种新分界线上，可以达到更好判决效果，去除顾客之间\o"查看图片"多顾客检测互相干扰。多顾客检测重要长处：它是消除或削弱CDMA中多址干扰有效手段，也是消除或削弱CDMA中多径衰落干扰有效手段，并且可以消除或削弱CDMA中远近效应，简化CDMA系统中功率控制，减少功率控制精度规定，弥补CDMA中由于正交扩频互有关性不抱负所带来一系列悲观影响，改进CDMA系统性能，提高系统容量、扩大社区覆盖范畴。多顾客检测重要缺陷：大大增长CDMA系统设备复杂度，增长CDMA系统解决时延，特别是对于采用自适应算法，以及对于扩频码较长系统更是如此。多顾客检测普通需要懂得诸多附加信息，如所有顾客扩频码、衰落信道重要记录参量：幅度、相位、延时等，这对于时变信道，需要不断地对每个顾客信道进行实时预计才干实现，普通而言是非常困难，并且参量预计精度将直接影响多顾客检测器性能好坏。编辑本段工作原理假设有n个顾客，每个顾客发送数据比特b1b2?bn，通过扩频码\o"查看图片"多顾客检测系统模型字进行频率扩展，通过无线信道传播，加入了噪声n(t)，接受端接受顾客信号与同步扩频码字有关，接受机相乘器由乘法器、积分和信息转存功能某些构成。解扩后成果通过多顾客检测算法去除顾客之间干扰，得到顾客信号预计值b^1b^2?bn^。多顾客检测将不盼望多接入干扰从接入信号中分离。多顾客检测输出是估测数据比特。从原理图上就可以看出：多顾客检测核心取决于有关器同步扩频码字跟踪、各个顾客信号检测性能、相对能量大小信道预计精确性等接受机性能，也就是取决于捕获到能量、相位影响和码跟踪差错。在抱负状况下，与没有MUD系统相比，MUD顾客检测提高减少干扰2.8倍因子。实际状况下，MUD有效性不到100%，也就是说取决于检测方案、信道预计、时延估测和功率控制差错。编辑本段发展历程多顾客检测想法最早在1979年由Schneider提出来。1983年Kohnoet.al.刊登了基于干扰消除算法接受器研究成果。1984年SergioVerdu建议和分析了最优多顾客检测和最大序列检测器，以为多址干扰是具备一定构造有效信息，理论上证明采用最大似然序列检测(MLSD)可以逼近单顾客接受性能，并有效地克服了远近效应，大大提高了系统容量，从而开始了对多顾客检测广泛研究。但是MLSD构造是匹配滤波器加上Viterbi算法，其复杂度为2^k，K为顾客数，这在工程上基本无法实现。日后开始研究各种次优化多顾客检测器，它可以用合理复杂性实现较优化性能，即在保证一定性能条件下可以将复杂度降到工程可以接受限度。次优多顾客检测方案，重要分为线性多顾客检测和干扰消除多顾客检测两个方面。线性多顾客检测对老式检测器输出进行解有关或其她线性变换以利于接受判决，而干扰消除运用可靠已知信息对干扰进行预计，然后在原信号中减去预计干扰以利于接受判决。编辑本段线性多顾客检测线性多顾客检测重要有下面几类：解有关检测，最小均方误差检测，盲子自适应多顾客检测和多项式检测。其中前三类只能用于短码系统，而多项式检测可以在长码系统中应用。线性多顾客检测由Lupas和Verdu建议解有关器(又称为零驱动检测器)构造如图所\o"查看图片"解有关器示意图示。这种检测器是将多顾客通信环境多址干扰等效为一种信道传播响应矩阵，即码字之间有关矩阵R，该矩阵仅与各顾客扩频序列以及序列间相对时延关于。得到信道传播逆矩阵T，就可以将多顾客信号通过K个匹配滤波器输出，再通过此逆矩阵进行求逆运算，以等效地消除各顾客扩频序列间有关性，从而达到消除多址干扰目。事实上T是一种非因果无限冲击响应矩阵传递函数，是不可实现。在实际状况中要将T截断为有限长详细实现可以采用横向滤波器。这种检测器具备如下特点：必要懂得所有顾客扩频码及其特性；必要得到所有顾客定期；必要计算互有关矩阵R逆矩阵；其性能独立于干扰功率，不需预计功率大小；不需对顾客幅度进行预计。它缺陷是：放大噪声功率，扩大噪声影响，并且导致解调信号很大时延，也就是说解有关检测性能是以提高背景噪声为代价换取消除多址干扰。MMSE多顾客检测使用最小均方误差准则，可以得到MMSE多顾客检测。与解有关不同它不会增强噪声。MMSE检测器是在消除多址干扰和增大信道噪声这两者之间采用折中而达到某种平衡，从性能上来说，在信噪比低状况下，MMSE检测器优于解有关检测器，在信噪比高状况下，解有关检测器比MMSE性能更优。MMSE检测器重要缺陷在于它需要预计接受信号强度，对预计误差比较敏感。此外，它性能依赖于干扰顾客功率。因而与解有关检测器相比，MMSE检测抗远近效应能力有所损失。多项式扩展(PE)多顾客检测S.Moshavi提出了一种称为多项式扩展多顾客检测办法。这一算法基本思想是应用矩阵多项式来逼近一种线性变换。多项式扩展多顾客检测实质上还是解有关检测或者是最小均方误差检测，只但是提出了将线性变换阵展开一种办法。但多项式扩展多顾客检测有一种最重要特点是在长码系统和短码系统中同样容易实现。盲自适应多顾客检测对于快时变信道，由于需要频繁发送训练序列，从而大大减少了系统有效性和可靠性。因而，人们开始直接从业务信号自身提取信道状态信息自适应检测技术，成为盲自适应检测。但是，盲算法最大问题是其收敛速度能否跟得上信道时变衰落变化速度。由于盲自适应多顾客检测既不需要训练序列，也不需要其她顾客扩频码信息，所需要信息几乎与老式检测器相似，因而，它本质上是一种单顾客抗多径自适应检测。盲算法收敛速度慢是通病，特别对于迅速时变信道，这是一种致命弱点。但对于慢时变移动信道，它仍是很有吸引力算法。编辑本段干扰消除多顾客检测干扰消除检测器普通由多级构成，其基本思想是在接受端预计对每个顾客多址干扰，然后从接受信号中某些或所有消除多址干扰。这种消除器与抗ISI反馈均衡器类似，因此又称为判决反馈检测器。用于预计多址干扰判决可以是软判决或硬判决，硬判决规定对信号幅度进行可靠预计。干扰抵消多顾客检测重要有串行干扰抵消、并行干扰抵消和判决反馈检测三种。串行干扰消除(SIC)是逐渐减去最大顾客干扰，SIC检测器在接受信号中对各种顾客逐个进行数据判决，判出一种就再造同步减去该顾客信号导致MAI干扰，按照信号功率大小顺序来进行操作，功率较大信号先进行操作，由此可知，功率大信号一方面受益。SIC在性能上与老式检测器相比有较大提高，并且在硬件上改动不大，从而易于实现。但SIC每一级都需要有一种字符时延，在信号功率发生变化时需要重新排序，如果初始数据判决不可靠将对下级产生较大干。SIC相对于老式检测器可以获得很大性能增益，并且硬件实现简朴。但有两个缺陷影响SIC实用化：第一，SIC需要不断对各个顾客重新排序，由于顾客功率总在变化。第一阶判决很重要，如果第一阶判决错误，干扰消除后多址干扰增长，引起背面各阶性能都将严重下降。并行干扰消除(PIC)并行干扰抵消也是多级。但和SIC不同是，PIC在每一阶都同步判决、再生和消除所有多址干扰，也就是说，PIC运用前级判决信息构造所有顾客干扰信号，然后从接受信号中抵消掉干扰信号，最后同步判决。PIC解决延迟小，但计算量大；而SIC解决时延大，但计算量小。当SIC级数增长时，系统性能将提高，但运算量和时延也相应增长。实验和仿真表白，SIC级数不不大于三级时，系统性能提高不明显，因而在实际中选用三级比较适当。当功率控制不抱负时，如在多径信道中，PIC性能劣于SIC；反之，PIC优于SIC；此外SIC对弱顾客信号检测性能更好，但这是以减少强顾客检测性能为代价；以上阐明实际系统中应当在时延和性能间折中，即SIC和PIC结合检测。判决反馈多顾客检测判决反馈多顾客检测器重要针对接受信号功率不一致时提出办法，它涉及一种前置滤波器和一种后置滤波器。一方面对匹配滤波器输出信号进行排序，并通过前置滤波器解决；然后与前一时刻反馈信号比较送给判决器判决，判决后信息反馈回来给下一时刻信号解决。有文献讨论了在异步信道中某些判决反馈检测，并且证明理解有关判决反馈检测是判决反馈检测最优办法。解有关判决反馈检测又叫迫零判决反馈检测（ZF-DF）.编辑本段其她方面多顾客检测用神经网络实现多顾客检测可以考虑系统非线性、非平稳性和非高斯性，因而，基于神经网络多顾客检测近来也受到人们注意。此外，CMA算法在均衡和智能天线中得到了广泛应用，有文献将它用在了多顾客检测中，从而拉开了在多顾客检测中使用CMA算法序幕。满足收敛条件恒模算法收敛速度和稳态性能都较好，但恒模算法存在各种局部收敛点，对于初始向量和收敛步长参数选取有很大依赖性，容易收敛到局部最小点上。因而，CMA多顾客检测技术研究尚有很长一段路要走。在现阶段，多顾客检测技术仍未实用化，因此在所有3G方案中均未详细定义其应用。但是3GPP已经定义了适于线性多顾客检测技术和盲检测技术短码调制方案，而合用于长码方案干扰消除器很有也许成为第一种实用化多顾客检测技术。编辑本