寬帶移動通信中多用戶檢測的_研究畢業(yè)論文-資料下載頁

【導(dǎo)讀】過程中的一個難題。多用戶檢測技術(shù)的出現(xiàn)給予眾多研究人員一縷曙光，多用。面也有和好的效果。本文主要研究了傳統(tǒng)多用戶檢測、解相關(guān)檢測和MMSE檢測。的算法，通過仿真證明了方法的有效性。的發(fā)展和較為常見的算法有所了解和掌握。多址干擾，這兩個因素限制了CDMA系統(tǒng)的容量。為了打破這一困境，多用。但是，現(xiàn)在應(yīng)用的多用戶檢測技術(shù)還不能在二者間取得令我們滿意的平衡，CDMA系統(tǒng)容量計算公式，分析了多用戶檢測算法對通信系統(tǒng)容量的影響；傳統(tǒng)多用戶檢測算的性能最差。

　　

【正文】 解相關(guān)檢測算法思想是，先對擴頻碼的互相關(guān)矩陣求逆， 然后對接 收到的信號進行解相關(guān)計算，最后對解相關(guān)檢測的信號進行判決輸出，這個過程中用到了用戶簽名序列的定時和波形。解相關(guān)檢測的優(yōu)點是：不用對通信用戶的信號功率進行估計，一般情況下比傳統(tǒng)多用戶檢測的性能要好，且不需估計用戶接收信號的幅度算法的性能與干擾功率的大小無關(guān)，比最大似然檢測器的運算復(fù)雜度低。 解相關(guān)檢測的缺點是：在數(shù)學(xué)上要對矩陣求逆，計算第 2 章 多用戶檢測的概述 21 量特別大，而且在這個過程中增加了背景噪聲。針對這些缺點，人們也做了一些改進，其性能有所改善。 最小均方誤差檢測算法的思想是求解一種矩陣，然后計算經(jīng)線性變換后接收數(shù)據(jù)和檢測器判決輸 出間的均方誤差盡量的小，這個均方誤差最小的矩陣就是所求的最佳矩陣 。最小均方誤差檢測的優(yōu)點是：背景噪聲較大時，MMSE 檢測器接近于傳統(tǒng)檢測器，多址干擾大噪聲小時，接近于解相關(guān)檢測器，整體來看，它不僅可以克服多址干擾，而且還可以降低噪聲。它的缺點是：也需要計算矩陣，運算量比較大，而且要估計用戶信號的幅度，在抗“遠 近”效應(yīng)方面也不如解相關(guān)檢測器。 對于以上的分析，研究人員又引入了自適應(yīng)多用戶檢測方法， 在時變多徑信道下找出濾波器的參量，這樣可以使計算量降低，易于硬件的實現(xiàn)，在實際應(yīng)用中也方便。 本章小結(jié) 本章主要介 紹了移動通信系統(tǒng)中的多用戶檢測器，首先給出了 CDMA信道的模型以及幾個參量，然后對多用戶檢測技術(shù)的原理、用途、分類和檢測思路做了介紹。 然后對傳統(tǒng)檢測器、最優(yōu)多用戶檢測器、非線性多用戶檢測器和線性多用戶檢測器 的原理及特點 做了介紹分析。 傳統(tǒng)檢測器不能解決多址干擾問題；串行干擾消除多用戶檢測器只對檢測弱信號有效，而且增加了延時；并行干擾消除多用戶檢測器的初始信息 如果出現(xiàn)錯誤，多址干擾將會加倍；解相關(guān)檢測器是以提高背景噪聲來消除多址干擾的； MMSE 檢測器的綜合性能比解相關(guān)檢測器強，但是受“遠 近”效應(yīng)的影 響比較大。總而言之，多 用戶檢測技術(shù)提高了系統(tǒng)的容量，在消除多址干擾方面效果也非常明顯。第 3 章 多用戶檢測算法的仿真分析 22 第 3 章 多用戶檢測算法的仿真分析 對于 多用戶檢測算法，在本章節(jié)中主要對傳統(tǒng)多用戶檢測算法、解相關(guān)檢測 多用戶檢測算法和最小均方誤差檢測算法做了仿真分析，尤其是對后面兩種算法。 解相關(guān)檢測 的原理及仿真 解相關(guān)檢測器 若要消除多址干擾的影響，也就是消除公式 (215)中的 R，所以將匹配濾波器組輸出的信息同擴頻碼互相關(guān)矩陣的逆矩陣相乘即可，然后判決輸出的就是無多址干擾信息。 解相關(guān) 檢測器的原理框圖： 圖 31 解相關(guān)多用戶檢測原理圖 線性變換，公式 (215)兩邊同時乘以 R1 得到 R1Y=Ab+ZR1,判決輸出b=sgn(R1Y),這樣就完全消除了多址干擾，只存在背景噪聲的干擾。解相關(guān)檢測第 k 個用戶的誤碼率： 匹配濾波器 1匹配濾波器 k匹配濾波器 2r ( t )同步同步同步Y(jié) 1 ( t )Y k ( t )Y 2 ( t )判決bkb1b2R 1燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 23 (31) 式中： (R1Z)k 是通信用戶 k 的噪聲分量， Rkk1 是線性變換矩陣 R1 的第k 行 k 列個元素 ， (R1y)k 是采樣判決輸出的用戶 k 的信息比特。噪聲項的自相關(guān)矩陣為σ 2R1，對于通信用戶 k 來說，噪聲功率變換后總是大于線性變換前的噪聲功率σ 2，解相關(guān)檢測盡管消除了多址干擾，但是它在一定程度上增大了背景噪聲，如果擴頻碼間互相關(guān)系數(shù)增大時，解相關(guān)檢測器的性能就會大大降低。 解相關(guān)檢測算法的仿真 由公式 (214)分析知，只需一個 R1 矩陣相成，就相當(dāng)于擴頻碼正交，便可完全消除多址干擾。解相關(guān)檢測算法的計算機仿真圖 32： 圖 32 ? ? ? ? ?????? ???? ? 101 bYRPP kkrke ? ? ?????? ?????? ?? ? ANRPE kkr 1???????????? ?RAkkkQ1?第 3 章 多用戶檢測算法的仿真分析 24 如圖 32 所示 ，從解相關(guān)檢測算法仿真圖可知，噪聲功率較大時，系 統(tǒng)的性能差，即誤碼率較大；噪聲功率較小時 (信噪比較大 )信號功率較大時，其誤碼率會減小，檢測器性能提高。解相關(guān)檢測雖然消除了多址干擾，但卻增加了背景噪聲，所以說，只有在適當(dāng)?shù)臈l件下其才可以發(fā)揮良好的作用。 解相關(guān)檢測算法的一個優(yōu)點是不用考慮通信用戶的信號功率，它也就具備了抗“遠 近”效應(yīng)的特性，但對延時引起的誤差要敏感，對定時信息和擴頻碼也要清晰。解相關(guān)檢測器的缺點就是，隨著移動通信用戶數(shù)量的增多，對矩陣求逆運算的運算量特別大，在實際應(yīng)用中對硬件的要求很高，甚至不能實現(xiàn)。 最小均方誤差檢測 的原理及仿真 最小均方誤差檢測器的原理 最小均方 誤差檢測器在減少背景噪聲和消除多址干擾這兩個方面，都有良好的特性。 MMSE 檢測器在傳統(tǒng)多用戶檢測器的基礎(chǔ)上，在判決輸出前加了一個最佳矩陣 M，使判決輸之前的出信號與實際發(fā)送信號間的均方誤差最小。 MMSE 檢測器的原理框圖： 圖 33 MMSE 檢測器原理框圖 令 b=[b1,b2,… ,bk]T； M=[m1,m2,… ,mk]T 是 k k 階的矩陣，表示 k 個用戶K個匹配濾波器r ( t )Y 1 ( t )Y k ( t )Y 2 ( t ) 判決b 1M同步同步同步b kb 2燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 25 的線性檢測器，即在 MMSE 的準則下得到一個最佳的矩陣 M，使 (32) 最小化。 經(jīng) 過推導(dǎo)得： (33) 經(jīng)過線性變換后： MY=MRAb+MZ=x (34) 判決輸出為： (35) 經(jīng)過判決用戶 k 的誤碼率為： (36) 從推導(dǎo)式中可以看出， MMSE 檢測器是傳統(tǒng)檢測器與解相關(guān)檢測器兩種檢測器特性的結(jié)合。當(dāng)噪聲分量小到幾乎可以忽略，而多址干擾相對較大時，矩陣 M 就可以準換為 R1， MMSE 檢測器就相當(dāng)于解相關(guān)檢測器；另外一種情況，噪聲分量遠遠大于多址干擾時，矩陣 M 就會轉(zhuǎn)換為單位矩陣，? ? ??????? ? MYbEMJ 2? ?ARM 22 1?? ?? ?? ? ?????????? ?? ? YMYb AR 22s g n 1)s g n ( ?? ? ? ?10 ???? bxPP kkrke? ???????????????????????? ?????? ???????kiijkikjkjkjkijijjkikjjkkkjkMMbAMAMkjQ111 111,1121?????第 3 章 多用戶檢測算法的仿真分析 26 MMSE 檢測器就相當(dāng)于傳統(tǒng)檢測器。 MMSE 檢測算法需要考慮接收用戶信號的能量或幅度，它的性能與通信 系統(tǒng)中干擾用戶的信號功率有直接關(guān)系。 MMSE 檢測算法是部分解相關(guān)，因此在抗“遠 近”效應(yīng)方面要優(yōu)于傳統(tǒng)檢測器，次于解相關(guān)檢測算法； MMSE檢測算法同樣存在運算量大的缺點，因為 MMSE 檢測算法也要對矩陣求逆，由于通信用戶數(shù)多，造成運算量增大，實際通信中很難實現(xiàn)。 最小均方誤差檢測的仿真 最小均方誤差檢測算法也是利用矩陣的變換來實現(xiàn)的，它是找到一個最佳矩陣，使輸入與判決輸出之間的信息比特均方誤差盡量小。其計算機仿真如圖 33 所示： 圖 34 MMSE 多用戶檢測算法的仿真如圖 33，與解相關(guān)多用戶檢測的曲線走燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 27 勢差不多，隨著信號功率的增大，判決輸出的錯誤率減小，即誤碼率逐漸降低。 在殘留部分多址干擾條件下， MMSE 多用戶檢測器降低了背景噪聲的影響，實際上就是降低背景噪聲和消除多址干擾的折衷 ，總體而言， MMSE多用戶檢測器性能比較好。 兩種多用戶檢測的仿真對比 最小均方 誤差檢測與解相關(guān)檢測 是我們主要進行對比的兩種檢測算法 。在上文中對 MMSE 多用戶檢測和解相關(guān)檢測的原理及性能在理論上做了論述分析，為了獲得充分科學(xué)的研究結(jié)果，我們對其進行了計算機仿真，仿 真結(jié)果如圖 35 所示： 圖 35 從解相關(guān)檢測和最小均方誤差檢測的仿真曲線來看 ，在小信噪比 (噪聲第 3 章 多用戶檢測算法的仿真分析 28 功率較大 )時 ，解相關(guān)多用戶檢測算法與 MMSE 多用戶檢測算法的誤碼率幾乎相同，甚至解相關(guān)檢測還要稍微好一點； 隨著信噪比的增大 (信號功率增強 )， 二者的誤碼率都是逐漸減小的，但是 最小均方多用戶檢測算法的誤碼率明顯優(yōu)于解相關(guān)多用戶檢測算法 的誤碼率 。 這個結(jié)果也說明上文的論述， MMSE 檢測算法是部分解相關(guān)，多址干擾較大，噪聲分量較小時，最小均方誤差算法的線性矩陣 M 就會變成矩 陣R1，即解相關(guān)檢測算法。 三 種多用戶檢測的仿真 分析 本節(jié)主要對傳統(tǒng)多用戶檢測算法、解相關(guān)多用戶檢測算法和最小均方誤差多用戶算法進行了聯(lián)合仿真分析 圖 36 是 8 個用戶，圖 37 是 4 個用戶。 圖 36 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 29 圖 37 從仿真結(jié)果的曲線來看，當(dāng)信號受到嚴重的噪聲干擾時， 對于 8 用戶的來說， 解相關(guān)檢測器的性能接近 MMSE 檢測 測器，甚至 有逼近傳統(tǒng)多用戶檢測器的趨勢；對于 4 用戶的來說，傳統(tǒng)檢測器的性能仍是最差的，解 相關(guān)檢測、 MMSE 檢測和傳統(tǒng)檢測誤碼率幾乎相同，隨著信噪比的增大，解相關(guān)檢測和 MMSE檢測的誤碼率逐漸減小，但 MMSE檢測要優(yōu)于解相關(guān)檢測。當(dāng)信噪比較大時， MMSE 檢測器和解相關(guān)檢測器的誤碼率明顯比傳統(tǒng)多用戶小，其性能也要優(yōu)于傳統(tǒng)多用戶檢測。 比較分析圖 36(8 個用戶 )與圖 37(4 個用戶 )可以看出，用戶數(shù)越多，曲線的變化趨勢越平緩， 誤碼率相對較大；用戶數(shù)越少，曲線的變化趨勢越陡，誤碼率也就越小。充分體現(xiàn)了多用戶檢測對于運算量的要求，用戶數(shù)越多，特別對于線性變換到的矩陣，其 運算復(fù)雜度 會特別 高，出現(xiàn)的錯誤概 率也相應(yīng)提高。 第 3 章 多用戶檢測算法的仿真分析 30 本章小結(jié) 本章主要對解相關(guān)檢測和 MMSE 檢測的原理及特點進行了分析，并對它們的性能進行了仿真分析。總體趨勢是隨著信噪比的增大，誤碼率會逐漸減小，但傳統(tǒng)多用戶檢測減小的慢。當(dāng)信噪比較小時，解相關(guān)檢測的誤碼率接近 傳統(tǒng)多用戶檢測，其性能較差；當(dāng)信噪比較大時，解相關(guān)檢測和 MMSE檢測的誤碼率明顯低于傳統(tǒng)多用戶檢測，且解相關(guān)檢測和 MMSE 檢測的誤碼率差別不太大。當(dāng)通信用戶數(shù)量較少時，三種檢測方法的誤碼率變化趨勢較陡，即誤碼率較小，檢測的準確率增加，受多址干擾和“遠 近”效應(yīng)的影響較小。燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 31 結(jié)論 多用戶檢測技術(shù)作為三大通信標準的增強性技術(shù)之一，無論是學(xué)術(shù)界，還是產(chǎn)業(yè)界對其越來越重視。多用戶檢測技術(shù)是近三十年來國際上發(fā)展起來的以消除多址干擾為