CDMA三种用户检测方法的误码率
通信电子中的误码率和误比特率测试技术
通信电子中的误码率和误比特率测试技术误码率和误比特率是通信电子领域中非常重要的概念和参数，误码率通常使用 Bit Error Rate (BER) 表示，而误比特率则使用Symbol Error Rate (SER) 或者 Bit Error Ratio (BER) 表示，它们都是指在数字通信系统中传输的每个比特或每个符号中错误的比例。
误码率和误比特率的测试技术是通信电子领域中一项非常关键的技术，本文将从误码率和误比特率的概念入手，介绍这两个指标的测试技术。
一、误码率和误比特率的概念在数字通信系统中，误码率是指在比特流传输中，错误比特的比例。
误比特率则是指在符号流传输中，错误符号的比例。
误码率和误比特率通常用十的负幂次表示，在通信电子领域中严格的误码率和误比特率要求很高，航空航天、卫星通信、铁路通信、金融交易等领域所要求的误码率和误比特率甚至可达到 $10^{-12}$ 或更高的水平。
误码率和误比特率的测量方法包括直接法和间接法，其中在数字通信系统中更常用的是直接法。
一般的误码率和误比特率测量是在发射端和接收端之间进行的，这里我们重点介绍直接法误码率和误比特率测试的技术。
二、误码率测试技术一般情况下，误码率测试是在接收端进行的，接收端一般使用误码率测试仪进行测量。
误码率测试仪通常包括一个比特同步器、一个误码计数器和一个误码率计算器。
误码计数器的工作原理是通过比特同步器对接收到的比特串进行比对，识别出传输中的错误比特，并对这些错误比特进行计数。
误码率计算器则是将误码计数器的计数值和传输的比特数进行取比，计算出误码率。
误码率测试仪的工作原理是将测试仪的传输端和接收端连接起来，通过产生一个不同比特率、不同波特率、不同码型、不同幅度的测试波形，来模拟真实的通信环境，系统测试出误码率。
误码率测试仪的误码计数器一般采用硬件实现，这样可以大大提高测试的速度和准确度。
误码率测试仪一般适用于数字通信系统中的不同层次的传输介质，比如光纤、铜线等，同时还可以测量不同类型的数字信号，比如 ASK、FSK、PSK、QAM等等。
WCDMA射频前端误码率
ADS 连接解决方案系列 3利用安捷伦 ADS 连接仪表提供 WCDMA 射频前端误码率测试方案袁徐亮 安捷伦公司应用工程师 Xuliang_yuan@ 2007.6.9 摘要: 在通信系统开发过程中，为了早期验证射频前端电路是否能够符合系统指标要求，往往在数字 部分尚未实现时， 需要测试射频前端的误码率， 而目前使用测试仪器尚无法完成此类测试。
安捷伦 ADS 通过与仪器连接提供上述测试方案。
本文将阐述如何利用安捷伦 ADS 软件和安捷伦 E4438C 信号源， 89600 矢量信号分析仪，来构成 WCDMA 射频前端误码率测试和灵敏度测试平台，解决目前 WCDMA 系统开发过程中的射频电路早期验证问题。
关键词：通信系统 ADS 连接仪表 射频前端 误码率 一 前言 在传统通信系统开发过程中， 射频前端电路和数字信号处理电路分别设计加工， 然后进行系统集成， 然后进行整机的指标测试。
这样不可避免的提高了系统实现的风险，同时在整机测试中出现问题时， 无法快速回溯问题。
现代通信系统开发流程中，在系统集成前需要加入子系统的早期系统级验证来解 决上述问题，对于射频电路来说，需要对其在实际系统中工作时的系统指标进行测试，如误码率。
通 过在系统集成前的早期验证，可以降低系统集成时带来的风险，同时也能在出现问题时明确原因。
但 是由于数字部分电路尚未实现时，无法解决信号生成和解码同步，就需要借助外部仪器和软件来实现 其误码率的测试。
目前，单独使用测试仪器还无法完成，也没有成熟的解决方案。
安捷伦ADS软件是业界领先的通信系统设计软件。
ADS提供业界最完整的无线通信标准库， 包括LTE,Wimax 16d、16e, W-CDMA,TDS-CDMA, UWB,DTV,WLAN,GSM,CDMA等通信系统库，用 户可以在ADS平台上使用无线通信标准库来构建通信系统。
无线通信库中包括基于标准通信协议的信 号源模块，通道编码模块，上下行接收机标准模块，以及解码、同步等数字信号处理模块。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，CDMA（码分多址）移动通信系统已成为现代无线通信网络的核心技术之一。
在CDMA系统中，多个用户共享相同的频谱资源，因此，如何有效地进行多用户检测以提高系统性能成为了一个重要的研究课题。
本文将重点研究CDMA移动通信系统上下行链路的多用户检测算法。
二、上下行链路的多用户检测问题在CDMA系统中，上下行链路的多用户检测是两个关键问题。
上行链路中，多个用户的信号在基站处进行叠加，基站需要从混合信号中检测出各个用户的信号。
而在下行链路中，基站发送的信号在移动终端处受到其他用户的干扰，移动终端需要从这些干扰中检测出目标信号。
三、多用户检测算法研究针对上下行链路的多用户检测问题，研究者们提出了多种算法。
下面将介绍几种典型的算法。
1. 线性多用户检测算法线性多用户检测算法是一种基于线性滤波器的检测方法。
该方法通过构造一个线性滤波器来抑制多用户干扰，从而提高系统的性能。
常见的线性多用户检测算法包括最小均方误差检测器、迫零检测器和最小二乘检测器等。
2. 非线性多用户检测算法非线性多用户检测算法利用了信号的统计特性和干扰的特性来提高系统的性能。
常见的非线性多用户检测算法包括干扰消除法、干扰抑制法和联合检测法等。
这些算法能够更好地抑制多用户干扰，提高系统的性能。
3. 智能多用户检测算法随着人工智能技术的发展，研究者们开始将智能算法应用于多用户检测中。
例如，基于神经网络的检测算法、基于深度学习的多用户检测算法等。
这些算法通过学习大量的数据来优化多用户检测的性能，具有较高的灵活性和可扩展性。
四、上下行链路多用户检测算法的优化与改进针对CDMA系统的上下行链路多用户检测问题，研究者们还在不断优化和改进现有的算法。
例如，针对上行链路的多用户检测问题，可以采用联合信道估计与解码的多用户检测算法来提高系统的性能。
此外，针对下行链路的多用户干扰问题，可以采用干扰对齐技术来进一步减小干扰，提高系统的性能。
光纤通信系统误码率分析及故障诊断处理策略推荐
光纤通信系统误码率分析及故障诊断处理策略推荐光纤通信系统是当前信息传输领域中最重要的通信技术之一，其高带宽和低损耗的特点使得其在电信、互联网、无线通信等领域得到了广泛应用。
然而，光纤通信系统在运行过程中可能会受到各种干扰和噪声的影响，导致误码率的增加。
误码率是衡量通信质量的重要指标，高误码率将会严重影响通信性能和用户体验。
因此，对光纤通信系统的误码率进行分析和故障诊断处理是非常重要的。
在光纤通信系统中，误码率的分析是根据接收端收到的比特流中错误比特的数量来确定的。
误码率通常以每比特错误率（BER）表示，即平均每个比特中错误比特的数量。
误码率主要受到两方面因素影响：通信信道的噪声和光纤连接的质量。
通信信道的噪声主要包括热噪声、冲击噪声和互调噪声等，而光纤连接的质量则与光纤的衰减、色散和非线性效应等有关。
误码率的分析可以通过在接收端加入误码率测量模块来实现，该模块可以统计错误比特的数量，并计算出误码率。
误码率分析是判断光纤通信系统运行状态的重要手段之一。
通过对光纤通信系统的误码率进行监测和分析，可以及时发现系统出现问题和故障，并采取相应的处理策略。
例如，当误码率超过预定的阈值时，可以通过调整调制解调器的增益、增加光纤连接的质量或采用前向纠错编码等方法来降低误码率。
此外，在光纤通信系统部署和维护过程中，还应定期进行误码率测试和分析，以确保系统长期稳定运行。
对于光纤通信系统故障的诊断处理，一般可以采用以下策略：第一，物理层故障诊断：物理层是光纤通信系统中最基础的层次，包括光纤、连接器、光源和接收器等。
当光纤通信系统出现故障时，首先需要检查物理层的连接和设备是否正常。
通过使用光纤红外探针等工具可以快速定位物理层故障点，例如损坏的光纤、松动的连接器等。
第二，信号质量分析：光纤通信系统的信号质量是影响误码率的关键因素之一。
通过使用光谱分析仪、光功率计等工具可以对信号质量进行监测和分析，例如检测信号的衰减情况、色散程度和非线性影响等。
CDMA系统中多用户检测算法的研究
Ｊｎ ０６ ｕ ．２０
文章编号 ：１７ ６２—９ ５ ２ ｏ ）２ ２ ２ ４ ３ １ （０ ６０ —０ ７ —０
Ｃ ＭＡ 系统 中多用户 检测算法的研 究 Ｄ
康晓非， 韦惠民
（ 西安科技大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 ７０５ ） １０４
摘 要 ： Ｄ —Ｃ ＭＡ 系统中， 在 Ｓ Ｄ 多用户检测技 术是 抗 多址 干扰 和“ 远近 效应 ” 的有效 方法 ， 因此 也成为 了第三代移动通信 的关键技术之一 。文 中通过仿 真比较 分析 了传统检 测器、 最优检 测器 、 解相 关检 测 器、 Ｍ Ｓ Ｅ检测 器、 串行干扰抵 消检 测器、 并行 干扰抵 消检 测器和解相 关判 决反馈检测 器等 经典 多用户
检测器的误码率、 渐近多用户有效性和抗远近能力， 并从计算复杂度和所需的假定知识两个方面讨论
了这 些检测 器的 实现复杂度 。
关键词 ： 分 多址 ； 码 多址干扰 ； 多用户检 测 中图分类号 ： Ｎ ９ ４ ５ Ｔ １ ． 文献标识码 ： Ａ
Ｍ ｕ ｔｕ ｅ ｅｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｌｉｓ ｒ ｄ ｔｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ＣＤＭ Ａ ｙ ｔｍ ｓ ｓｅ
Ｋ ｙ ｏｄ ： ｅ ｒｓ ａ ｗ
； ｌｐ ｃｅ ｔ ｆ ｅｃ （ Ｉ； ｌ—ｓ ｔ ｔ ｎ（ Ｄ） Ｍｕ ｉｅ ｃ ｓ ｎ ｒ ｒ ｅ ＭＡ ）Ｍｕ ｉ ｅ ｄ ｅ ｉ ＭＵ ｔ ｌＡ ｓ Ｉ ｅ ｅ ｎ ｔｕ ｒ ｅ ｏ ｃ
０ 引
言
ＣＭ Ｄ Ａ系统由于其具有大容量、 软切换、 抗多径衰落、 抗窄带干扰 以及良好的安全／ 保密性能等特点而优于 其他多址方式， ３ 成为 Ｇ的主流技术。但是 Ｃ Ｍ Ｄ Ａ系统本身所固有的多址干扰和“ 远近效应” 等问题严重影响系 统的 性能和容量的进一步提高。多用户检测技术的提出则给上述问题提供了良好的解决方案。与传统检测方 式不同的是 ， 多用户检测不是把多址干扰简单地看作干扰噪声来处理 ， 而是把多址干扰作为一种有用的信息加 以利用 ， 充分地利用各用户间的关联进行综合检测 ， 提高系统的检测性能。 １８ 年 Ｖ ｒ 提出了基于最大似然序列的最优多用户检测器…， ９６ ｅｕ ｄ 其性能逼近单用户接收机 ， 但其复杂度随
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》一、引言随着移动通信技术的快速发展，CDMA（码分多址）技术已成为现代无线通信的核心技术之一。
在CDMA移动通信系统中，多用户检测算法是提高系统性能的关键技术之一。
本文将重点研究CDMA移动通信系统上下行链路的多用户检测算法，探讨其原理、优势及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、CDMA系统概述CDMA是一种多址接入技术，通过使用不同的扩频码来区分不同的用户。
在CDMA系统中，多个用户共享相同的频带资源，通过扩频码的独特性来实现多用户检测。
上下行链路是CDMA系统中的重要组成部分，上行链路指从移动台到基站的方向，下行链路指从基站到移动台的方向。
三、多用户检测算法原理及优势多用户检测算法是CDMA系统中的关键技术，它能够在接收端对多个用户的信号进行联合处理，提高系统的性能。
多用户检测算法的原理是通过利用扩频码的独特性，对接收到的信号进行解码和干扰消除。
其优势在于能够提高系统的容量、降低误码率、提高抗干扰能力等。
四、上下行链路多用户检测算法研究1. 上行链路多用户检测算法上行链路多用户检测算法主要涉及到信号的接收和解码过程。
常见的算法包括匹配滤波器算法、RAKE接收机算法等。
这些算法能够有效地对接收到的信号进行解码和干扰消除，提高系统的性能。
然而，在用户数量较多、信道条件较差的情况下，这些算法的性能会受到一定的影响。
2. 下行链路多用户检测算法下行链路多用户检测算法主要涉及到基站对多个用户的信号进行发送和处理。
常见的算法包括干扰对齐算法、联合检测算法等。
这些算法能够在发送端对多个用户的信号进行预处理，以减小干扰和提高系统的性能。
然而，这些算法的计算复杂度较高，需要较高的硬件设备支持。
五、存在的问题及解决方案在CDMA移动通信系统中，多用户检测算法虽然能够提高系统的性能，但仍存在一些问题。
首先，随着用户数量的增加，计算复杂度也会增加，导致系统处理速度下降。
误码率测试方法
误码率测试方法误码率（Bit Error Rate，简称BER）是衡量数字通信系统传输质量的重要指标之一。
它表示在传输过程中，接收端接收到的错误比特的比例。
误码率测试方法是对数字通信系统进行性能评估和优化的重要手段之一。
本文将介绍几种常用的误码率测试方法。
一、理论计算法理论计算法是通过数学模型推导出误码率的解析表达式，从而计算出预期的误码率。
这种方法适用于简单的数字调制解调技术，比如二进制调制，高斯噪声信道等。
通过对系统的数学建模和分析，可以得到误码率与信噪比、调制方式等参数之间的关系。
然后通过计算得到误码率的数值结果。
理论计算法具有计算简单、结果准确的优点，但前提是需要准确的信道模型和参数。
二、比特比较法比特比较法是一种实验测量误码率的方法。
它通过将发送的比特序列与接收的比特序列进行比较，统计不一致的比特个数来计算误码率。
比特比较法可以直接测量出实际的误码率，不需要做过多的假设和推导。
但是由于需要比较每个比特，所以对测试设备和算法的要求较高，且测试时间较长。
三、符号比较法符号比较法是一种实验测量误码率的方法。
它与比特比较法类似，不同之处在于它是将发送的符号序列与接收的符号序列进行比较，统计不一致的符号个数来计算误码率。
符号比较法相对于比特比较法来说，可以减少测试时间和计算量，但需要对调制解调器进行符号同步和时钟恢复等处理。
四、码型分析法码型分析法是一种实验测量误码率的方法。
它通过对接收到的信号进行波形分析和解调，得到码型的特征参数，比如峰值、峰峰值、均值等。
然后与理论值进行比较，根据差异来判定误码率。
码型分析法适用于调制方式复杂、信号幅度变化较大的系统。
但是对测试设备和算法的要求较高，且测试时间较长。
五、协议分析法协议分析法是一种实验测量误码率的方法。
它通过对接收到的数据包进行协议解析和统计，得到错误数据包的个数，从而计算出误码率。
协议分析法适用于数字通信系统中采用数据包交换的情况。
相对于比特比较法和符号比较法来说，协议分析法可以减少测试时间和计算量，但需要对协议格式和数据包结构有一定的了解。
移动通信系统中的误码率分析与优化
移动通信系统中的误码率分析与优化第一章：引言随着移动通信技术的不断发展和普及，人们对网络性能的要求越来越高，其中误码率作为网络性能中的一个重要指标，在移动通信系统中具有至关重要的地位。
本文将围绕误码率分析与优化展开探讨，分析误码率对系统性能的影响，并提出相应的优化方法。
第二章：误码率概述误码率是指在传输过程中出现传输错误的概率，通常以比特误码率（BER）来衡量。
BER是指在传输的比特流中有多少比特出现错误的概率。
误码率是衡量数据传输的可靠性与性能的重要指标，对于移动通信系统来说，误码率的影响因素主要包括信道噪声、多径干扰和调制方式等。
误码率的值越小，代表数据传输的可靠性越高，网络的性能也就越好。
第三章：误码率分析方法误码率的分析方法主要分为解析法、推导法和蒙特卡罗模拟法三种。
解析法一般适用于简单的误码率分析，通过数学推导来计算误码率；推导法适用于一些需要通过一定的近似假设来简化误码率计算的情况；蒙特卡罗模拟法则是通过大量的随机样本来计算误码率，适用于复杂的误码率计算场景。
选择合适的误码率分析方法，可以更加准确地预测网络性能并制定相应的优化措施。
第四章：误码率优化方法误码率的优化方法通常有：改进信道编码和调制方式、提高传输信号的信噪比、优化系统中的参数设置和部署等。
改进信道编码和调制方式，可以通过增加纠错码和调制方式的改变使误码率降低；提高传输信号的信噪比，可以通过调整传输功率、增加天线数量、改善信道质量等方式来实现；优化系统中的参数设置和部署，可以通过选择合适的信道资源分配策略、适当调整网络拓扑结构等方式来改善误码率。
第五章：误码率实验研究通过误码率的实验研究，可以有效地验证误码率的影响因素并探索相应的优化方法。
例如，在实验室环境中，我们可以通过改变调制方式、调整传输功率、调整信道编码等方式来比较测试不同情况下的误码率，找到优化目标并确定相应的优化手段。
在实际网络中，我们可以通过对不同地理环境、不同用户场景下的误码率进行分析，确定相应的优化方案。
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第四章仿真环境介绍及模型的建立4.1 MATLAB & Simulink简介MATLAB软件系列产品是一套高效强大的工程技术数值运算和系统仿真软件，广泛应用于当今的航空航天、汽车制造、半导体制造、电子通信、医学研究、财经研究和高等教育等领域，被誉为“巨人肩膀上的工具”。
研发人员借助MATLAB软件能迅速测试设计构想，综合评测系统性能，快速设计更好方案来确保更高技术要求。
同时，MATLAB 也是国家教委重点提倡的一种计算工具。
综合起来，MATLAB有编程效率高、使用方便、扩充能力强、语句简单，内涵丰富、高效方便的矩阵和数组运算、方便的绘图功能等特点。
动态系统是输出信号随时间变化的系统。
要描述这种系统的特性，传统的建模方法是先对系统的输入信号和输出信号进行分析，得到它们的系统方程，然后编写程序进行仿真。
这种仿真方法有两个缺点。
首先是不够直观，缺乏足够的人机交互。
由于所有的输入信号和输出信号都被抽象成数值之间的关系，仿真表现为一种计算过程，因此难以对仿真的过程进行控制，也难以对仿真的输出数据进行直观的描述和分析。
另外，这种方法缺乏系统性，尤其是在对复杂系统的处理过程中，难以采用模块化方法，从而降低了仿真程序的可读性和可扩展性。
Simulink 是MATLAB 提供的用于对动态系统进行建模、仿真和分析的工具包。
Simulink提供了专门用于显示输出信号的模块，可以在仿真过程中随时观察仿真结果。
同时，通过Simulink 的存储模块，仿真数据可以方便地以各种形式保存到工作区或文件中，供用户在仿真结束之后对数据进行分析和处理。
另外，Simulink 把具有特定功能的代码组织成模块的方式，并且这些模块可以组织成具有等级结构的子系统，因此具有内在的模块化设计要求。
基于上述优点，Simulink 称为一种通用的仿真建模工具，广泛应用于通信仿真、数字信号处理、模糊逻辑、神经网络、机械控制和虚拟现实等领域。
根据输出信号与输入信号的关系，Simulink 提供 3 种类型的模块：连续模块、离散模块和混合模块。
连续模块是指输出信号随着输入信号发生连续变化的模块，离散模块则是输出信号以固定间隔变化的模块。
对于连续模块，Simulink 采用积分方式计算输出信号的数值，因此，连续模块主要涉及导数的计算及其积分。
离散模块的输出信号在下一个抽样时刻到来之前保持恒定，这时候Simulink只需以一定的间隔计算输出信号的数值。
混合模块是根据输入信号的类型来确定输出信号类型的，它既能够产生连续输出信号，也能够产生离散输出信号。
如果一个仿真模型中只包含离散模块，这时候Simulink 采用固定步长方式进行仿真（即每个一定的间隔计算一次输出信号）。
当所有的离散模块都有相同的抽样间隔时，Simulink只需要按照这个间隔实施仿真；否则，Simulink 采用多速率方式进行仿真。
多速率仿真模式的一种方案是选取一个最大可用间隔，使之适用于所有的离散模块。
这个间隔一般是各个离散模块抽样间隔的最大公约数。
对于可变步长方式，多速率仿真模式按照各个模块的抽样间隔列出系统可能的仿真时刻，在仿真时刻到来的时候只对相应的离散模块实施仿真，从而在一定程度上提高了仿真的效率。
如果仿真模型中包含了连续模块，Simulink 将采用连续方式对模块进行仿真。
如果模块中既包含了连续模块，又包含了离散模块，Simulink 采用两种仿真步长进行仿真。
对于其中的离散模块，Simulink 可以按照离散模块的方式进行仿真，这个仿真步长称为主步长（major step size）。
在每个主步长仿真中，Simulink 使用小步长间隔（minor step size），通过积分运算得到连续状态的当前输出信号。
S-函数是系统函数（System-functions）的简称。
多情况下，Simulink 模型库（Simulink Library）中的模块不能完全满足用户的要求，这时候需要由用户自己来编写相应的代码。
M文件虽然能够用来编写MATLAB 函数代码，但是它不具备与Simulink 的接口，因此难以与Simulink 其他模块一起使用。
S-函数则提供了函数代码与Simulink 之间的接口，使得用户编写的代码既能够像Simulink 模型库中的模块那样具有统一的仿真接口，同时能够实现各种灵活的控制和计算功能。
从这个意义上说，S-函数是对Simulink 模块库功能的扩展。
S-函数的代码既可以用MATLAB 语言编写，也可以用其他通用的编程语言（如C、C++、Ada或Fortran等）编写，后者具有更强的控制能力，它们被编译成MEX（MATLAB EXecutable）文件，并且在仿真过程中动态装载。
4.2 仿真模型的建立本文利用Simulink 平台，模拟了一个小区内十个用户的码元发送，扩频，接收，解扩，判决的CDMA 通信基本过程，仿真基本流程如图4-1所示：图4-1 Simulink 仿真基本流程在每一个仿真步长(1秒)内，每个用户发送一个信息码元，10个用户则对应发送10个用户信息码元，然后用10个P=31的m 序列分别对这10个用户的信息码元进行扩频(相乘)处理，然后合路相加并加入高斯白噪声。
在接收端用和发送端相同的10个m 序列分别对信息码元进行解扩(相乘)处理，最后进行积分，判决，完成了对这10个用户的信息码元的恢复，即对于这10个用户中的每一个用户，一个仿真步长(1秒)内完成了一个信息码元的恢复，若要发送5000个码元，仿真时间设置为5000秒即可，这是传统单用户检测的情况。
对于线性解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测，只需在传统单用户检测输出的基础上乘以相应算法的线性算子即可，如线性解相关多用户检测的线性算子1dec L R -=，最小均方误差多用户检测的线性算子121MMSE L R A σ--⎡⎤=+⎣⎦。
最后，分别计算这三种检测方法的误码率，比较它们的性能。
下面详细介绍一下仿真模型中各个主要的模块：(1)用户信号生成模块用户信号生成模块是利用S-函数编写了一个自定义模块，它的功能是生成随机±1序列，在S-函数的主程序中调用mdlInitializeSizes 例程进行初始化，设sizes.NumContStates=0;sizes.NumDiscStates=0;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs =0;sizes.DirFeedthrough=0;sizes.NumSampleTimes=1;x0=[];ts=[1 0];调用mdlOutputs 例程进行输出，sys=2*randint-1即可生成随机±1序列。
紧跟在用户信号生成模块之后，是一个gain 模块，设置相应的增益参数即可对各个用户的功率进行控制。
(2) m 序列发生器模块运用Embedded MATLAB Function block 编写了一个m 序列发生器模块，模块有一个输入，一个输出，输入为对应的5级左移移位寄存器的反馈系数,输出为一个P=31的m 序列。
(3)信号合路用了一个Add 模块，加入一个Random Number 模块，生成均值是0，方差为1的高斯正态分布随机信号做为噪声。
(4)积分判决由于解扩后的输出后的信号是一个离散量，因此用一个求均值功能的模块，相当于在连续域的时间上求积分平均，判决输出用sign 模块完成。
(5)解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测的线性算子用自定义模块或和其它一些模块组合完成，如图4-2所示。
(a)解相关检测器线性算子1dec L R -=(b)最小均方误差检测器线性算子211[]MMSE L R A σ--=+图4-2 线性算子模块(6)误码率求解模块直接运用Error Rate Calculation 模块。
实际仿真模型图4-3所示：图4-3 CDMA多用检测的Simulink仿真模型第五章仿真测试报告本章中给出了仿真测试报告，5.1节中用编写好的MATLAB程序给出仿真结果，分析比较了传统单用户检测、线性解相关多用户检测和最小均方误差多用检测之间的误码率性能；5.2节中根据编写好的Simulink仿真模型，设置好相应的仿真参数，对比了这几种不同检测方法的误码率，以达到分析它们之间性能差异的目的。
5.1 MATLAB仿真5.1.1测试传码5000个情况下10个用户的误码率mud.m是一个比较传统单用户检测，线性解相关多用户检测，最小均方误差多用户检测之间的误码率性能的程序，运行本程序首先出现一个对话框，等待输入相应的仿真参数，如图5-1所示：图5-1 仿真界面其中第一行为用户数，第二行为用户信息码元个数，第三行为各个用户对应的信号功率，第四行为噪声功率，第五行为要观察的用户，默认值如图中所示。
设置用户信号功率依次为1，2，3，4，5，6，7，8，9，10是由于用户距离基站的远近不同，故信号功率有差别，用此来模拟远近效应。
信噪比的计算拿第一个用户作为基准，当噪声功率设置为10时，信噪比s/n=20lg(1/10)=-20dB。
第五行设置为1表示要观察第一个用户。
按照默认值点OK后，程序将计算第一个用户的误码率。
分别设置要检测的用户为1到10，将得到的数据整理成表格如下：表5-1三种检测方法的误码率比较（SNR=-20dB）5.1.2测试传码100000个情况下各用户误码率为了更精确的测试这三种检测方法的优劣，以及由于远近效应引起的各用户误码率的变化，我们把用户信息码元长度设为100000，其他参数不变，得到的误码率情况如表5-2所示：表5-2三种检测方法的误码率比较(信噪比SNR=-20dB)通过表5-1和表5-2的统计数据，可以发现：(1)在信噪比一定的条件下，总体上，线性解相关多用户检测要优于传统单用户检测，最小均方误差多用户检测要优于线性解相关多用户检测。
(2)信号功率较大的用户的误码率明显低于信号功率较小的用户。
5.1.3 测试误码率随信噪比变化情况（考虑远近效应）mud_plot.m是一个比较传统单用户检测，线性解相关多用户检测，最小均方误差多用户检测之间的误码率性能的程序，并做出了误码率-信噪比曲线。
程序设置为：传码5000个，保持噪声功率30不变，10个用户初始功率为[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]，改变用户的功率值，每次增加用户功率的10%，计算1000次，这样误码率从-30dB到10dB变化，做出三种检测方法误码率随信噪比变换的曲线，如图5-2所示：图5-2 误码率-信噪比曲线从图5-2可以看出：(1)不论是传统单用户检测，线性解相关多用户检测，还是最小均方误差多用户检测，其误码率都随着信噪比的增大而减少。