基于多用户检测的并行干扰删除的研究
无线通信系统中的多用户检测算法优化研究
无线通信系统中的多用户检测算法优化研究随着无线通信技术的迅猛发展，人们对于无线通信系统的需求越来越高。
然而，在现实应用中，无线通信系统面临着众多挑战，其中之一是多用户干扰问题。
多用户干扰问题是指当多个用户同时在同一个频谱资源上传输数据时，彼此之间的信号互相干扰，从而导致接收端难以正确地检测出所需要的数据信号。
解决这一问题的关键是设计高效准确的多用户检测算法。
传统的多用户检测算法包括线性检测算法和非线性检测算法。
线性检测算法包括多用户最小均方误差算法（MMSE）和迫零检测算法（ZF）等，其思想是通过线性变换将干扰信号与所需信号隔离开来，然后进行检测。
然而，由于传统线性检测算法对于多用户干扰的处理能力有限，难以满足现实应用中对高容量和高速率的需求。
为了提高多用户检测的性能，研究者们提出了一系列的优化算法。
其中，最常见的是基于子空间分解的检测算法。
子空间分解算法利用信道矩阵的特殊结构，通过对信号进行子空间投影来实现干扰的消除。
该算法充分利用了信道信息，能够显著提高系统的检测性能。
此外，近年来，深度学习在无线通信系统中的应用也引起了广泛关注。
深度学习模型可以通过大量的训练数据进行参数学习，从而实现多用户检测的非线性处理。
与传统算法相比，深度学习算法能够更好地适应复杂的无线信道环境，并具有更强的鲁棒性和适应性。
为了进一步提升多用户检测的性能，在研究中还需要考虑以下几个方面。
首先，需要改进基于子空间分解的检测算法，在保证性能的同时减少计算复杂度，以满足实时性要求。
其次，需要深入研究深度学习算法在多用户检测中的应用，探索更好的网络结构和训练策略。
此外，还需要研究将传统算法与深度学习算法相结合的方法，以充分发挥它们各自的优势，提高多用户检测的效果。
在未来，随着无线通信技术的不断发展，多用户检测算法的优化研究将持续深入。
通过不断改进算法和方法，相信可以有效解决多用户干扰问题，提高系统的容量和速率，满足日益增长的无线通信需求。
一种改进的基于FG-Turbo多用户检测的软干扰消除算法
Ｔ ｒ 原则 ， ｕｂ ｏ 将多用户检测与信道译码联合迭代处理 ， 成
功地解决 了 Ｍ Ｉ Ａ 带来的性能下降的问题 。其 中 Ｍ Ｐ Ａ 算 法… 是最优算法 但是它的复杂度过高， 无法用于实际系
统 中。
活动用户， 对于第 个用户的信息比特为 ｄｎ， ｋ ）首先对它 （
进行 Ｌ ＰБайду номын сангаас， Ｄ Ｃ 得到数据符号 ６ｆ， ）然后经过 Ｂ Ｓ ＰＫ调制 、 扩
式 （ ） 以由数据符号 ｂ㈤的后验概率分布 函数 １可 ｋ
国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ．１７ ０ ６ Ｎｏ １２ ８ ） ６
臻 究 与 评发
） ）
Ｑ（ （， ｂ（ｌ 来完全描述 ， ６ …， ｉ （） ） Ｋ） ） ｙ 参考文献［］ １ 据此给出了
ＣＭ Ｄ Ａ系统下 Ｆ － ｒｏ ＧＴ ｂ 多用户检测的统一框图， ｕ 将译码模
Ｋｃｉ ｈｎ ｓ ｓ ａｇ Ｒ在图论的基础上 ，对 因子图（ ｃ ｒ ｈｃ Ｆ ｆｔ ａｏ ｇ ｐ） ｒ ｈ 与和积算法（ ｍｐｏｕｔ ｌ ｒｈ ［ ａ ｓ ．ｒ ｃ ａ ｏｔ ｕ ｄ ｇ ｉｍ）１ 做出了统一解 释。因子图方法简单直观． 适合作为迭代接收机的设计工
具， 因此它很快被应用到了Ｔ ｒ 多用户检测技术中『 提 ｕｂ ｏ ３ ］ ， 高了Ｔ ｒ 多用户检测的性能。 ｕｂ ｏ
本文首先给出了基于 Ｌ Ｐ Ｄ Ｃ的Ｆ －ｕ ｏ ＧＴｒ 多用户检测 ｂ
为周期，具有单位能量的扩频序列特征波形． 是扩频序
扩展模型 ，研究并仿真了最优 Ｍ Ｐ算法和软干扰消除 Ａ
列 …， 的相关矩阵， 是第 ｋ ｓ ／ Ｉ 个用户的归一化信号幅 度 ，：ｉ （ － ，（一 （ ） Ａ ａ ｇ ・ ａＡ ｎ）』Ｏ ｉ ｖ ， 是高斯噪声向量。
多用户检测技术分析
多用户检测技术分析作者：张鑫来源：《中国科技博览》2013年第27期摘要本文主要分析了多址干扰对WCDMA网络的影响情况，从而引入了WCDMA网络采用多用户检测技术的重要性。
其次对WCDMA网络采用多用户检测的效果进行验证，并对多用户检测算法进行了分析比较，指出了今后在算法研究上较可能的发展方向。
关键词：多用户检测干扰码分多址【中图分类号】TP63一、引言在第三代移动通信系统（3G）中，CDMA的多址接入方式，从各个方面都优于传统窄带CDMA通信系统。
它不仅提高了带宽，而且增加了单位带宽利用率，增强了互操作性和移动性。
它能够支持更高的移动速率，从而能够获得更广泛的业务范围。
对于宽带CDMA（WCDMA），信道的非正交性和扩频码字的非正交性，导致用户间存在相互干扰（Multi-Address Interference ，多址干扰（MAI）），即多址干扰，而抑制多址干扰的就是多用户检测技术（Multi User Detection，MUD（多用户检测））。
二、多用户检测技术介绍多用户检测为第三代移动通信系统中宽带CDMA（WCDMA）通信系统抗干扰的关键技术。
传统的检测技术完全按照经典直接序列扩频理论对每个用户的信号分别进行扩频码匹配处理，因而抗多址干扰（多址干扰（MAI））能力较差；多用户检测（Multi-User Detection，MUD（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个用户做联合检测或从接收信号中减掉相互间干扰的方法，有效地消除多址干扰（MAI）的影响，从而具有优良的抗干扰性能。
有效地利用链路频谱资源，显著提高系统容量。
由于在CDMA系统中用户的扩频码已知，所以用户间的互相关系数是已知的，接收机可以知道多址干扰某些重要的信息，如多址干扰的扩频码字、组成结构及与目标信号的关系。
三、多用户检测技术基本思路在CDMA系统中，小区干扰分以下三种：接收机收到的热噪声、用户信号的码间干扰（ISI）和多址干扰（多址干扰（MAI））。
衰落信道下加权抵消的线性并行干扰消除多用户检测器
ｆｏ ｔ ｅ ｍｉ ｉ ｕ ｍｅ ｎ ｓ ｕ ｒ ｒｏ （ Ｍ Ｓ ｒ ｍ ｈ ｎｍ ｍ ａ ｑ ａ ｅ ｅ ｒ ｒ Ｍ Ｅ） ｃｉｅ ｉｎ，ａ ｄ ｔ ｅ ＢＥＲ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｆＷ ＬＰＩ ｉ ｉｃ ｓｅ ． ｒｔｒｏ ｎ ｈ ｐ ｒｏ ｍ ｎ ｅ ｏ Ｃ Ｓｄ ｓ ｕ ｓ ｄ
Ｔｈ ｏ ｅ ｉａ ｎ ｌ ｓ ｓ ａ ｄ ｓｍｕｌｔｏ ｅ ｕｌｓ ｓ ｏ ｔ ａ ＰＬＩ ａ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｆ ｒ ｅ ｆ ｃ ｎ ｕ ｐ ｒ ｏ ｍｓ ｅ ｒ ｔ １ａ ａ ｙ ｉ ｎ ｉ ｃ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔＷ Ｃ ｈ ｓ ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ｏ ｎ ａ — ａ ｆｅ ｔａ ｄ ｏ ｔ ｅ ｆ ｒ ＬＰＩ ａ ｄ ｔ ｅ Ｍ Ｆ ｄ ｔ ｃ ｏ ｉ ｎ ｆｃ ｎ ｌ ． Ｃ ｎ ｈ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓｇ ｉ ａ ｔｙ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒ ｓ： ｐ ｒ ｌ １ ｎ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｃ ｌ ｔｏ ａ ａ ｌ ｉ ｔ ｒｅ ｅ ｃ ｃ ｎ ｅ ｌ ｉ ｎ； ｍ ｕ ｔｐ ｅ ｃ ｅ ｓ ｎ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ （ ＡＩ ； ｗｅｇ ｔ ｄ ａ ｔ ｒ ｅ ａ ｌｉ ｌ ａ ｃ ｓ ｉ ｔ ｒｅ ｅ ｃ Ｍ ） ｉ ｈ ｅ ｆ ｃ ｏ ；
析 和 仿 真 结 果表 明 ， Ｌ Ｉ ｗ＿ Ｃ能 有 效 地 克 服 远 近 效 应 ， 能优 于 Ｌ Ｉ Ｐ 性 ＰＣ和 匹 配滤 波检 测 器 。 关 键 词 ： 行 干 扰 消 除 ；多址 干扰 ； 权 系数 ；最 小 均 方 误 差 准则 ；误 码 性 能 并 加
多用户检测技术及其算法选择的研究
设 计 方 案 ／ ／
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ＪＳＣ￣ 时 长的 缺 点 ， 且无 需在 情 况 发生 变化 时 进 行重 ’ｌ ＿ 而 新排 序 ， 各种 ＭＵＤ中 具 有较 高的 实 用价 值 。
其中 ，Ｍ 为符 号 数 。相 关矩 阵 为 ： Ｒｏ Ｒ一） ０ （ （Ｉ ）
Ｒ（） Ｒ（ ） Ｒ（ ） Ｉ Ｏ 一１ ０
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在 传统 检测 技 术 的基 础上 ，充 分利 用 造成 ＭＡＩ 扰 的所 ＭＡＩ 扰和 不增 强 背景 噪 声之 间取 得 了 ． 干 干 个 衡 点 有 用 户信 号 信息、 单 个用 户 的 信号 进 行 检测 ，从 而具 有 对
。
干 扰 消 除 多 用 广 检测 技 术 包 括 串行 干扰 消 除 多 用 户 】
维普资讯
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方 案
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固 园 囫 团 团 园
多 用 户检 测 技 术 及 其 算 法 选 择 的研 究
北 方 交通 大 学 电子 信 扈工 程 学院 苏 磊 贾 怀 义 、
精 ． 墨 本文在介绍了多用户检测技术的原理以及系统模型的基础上， 着重分析对比了几种多用户检测算法的性
、
优 良的抗 干 扰性 能 ， 解决 了远近 效 应 问题 ， 降低 了系统 对 检 测 并 行干 扰 消除 多 用 户检 测 和判 决 反 馈 多用 户检 测 。 功 率 控 制精 度 的 要 求 ，因此 可 以 更 加有 效 地 利 用上 行 链 串行干 扰消 除 多 用 户检测 器（ Ｉ ） ｓ ｃ 在接 收 信 号中 对 多个 用
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基于并行部分干扰对消检测的迭代多用户解码
第 ３ ６卷 第 ９期 ２０ ０ ２年 ９月
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交
通 大Leabharlann 学学报 Ｖ Ｏ． １ ３６ ＮＯ ９ ．
Ｓ ｐ ２ ０ ｅ ． ０ ２
Ｊ Ｏｕ ＲＮ ＡＬ ＯＦ Ｈ ＡＮＧＨＡＩ Ｊ Ａ０ Ｔ０ＮＧ ＮＩ ＥＲＳ ＴＹ Ｓ １ Ｕ Ｖ Ｉ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ：ｍ ｕｌｉ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ｔｕｓ ｒ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ；ｉ ｔ ｒ ｅｒ ｎｃ ａ ｅ ｌ ｔｏ ｎ ｅ ｆ ｅ ｅ ｃ ｎｃ ｌａ ｉ ｎ；ｉｅ ａ ｉ ｅ ｍ ｕｌｉ ｅ ｃ ｔ ｒ ｔｖ ｔｕｓ ｒ ｄｅ ｏｄｉ ｎｇ
多 用 户 检 测 大 体 上 可 分 为 线 性 多 用 户 检 测 和 非 线 性 多 用 户 检 测 ． 者 通 过 对 传 统 单 用 户 检 测 的 输 前 出进行线性变换 ， 即通 过 解 相 关 去 除 多 址 干 扰 ； 者 后 包 括 串 行 干 扰 对 消 检 测 和 并 行 干 扰 对 消 检 测 （ Ｉ ， 般 采 用 多 级 结 构 ， 每 一 级 对 多 址 干 扰 进 Ｐ Ｃ） 一 在
文 章 编 号 ：０ ６２ ６ （０ ２ ０ —２ ９０ １ ０—４ ７ ２ ０ ）９１ ６—４
基 于 并 行 部 分 干 扰 对 消 检 测 的迭 代 多 用 户 解 码
张 爱 萍 ， 罗 汉 文 ， 王 豪行
（ 海 交 通 大 学 电子 工 程 系 ，上 海 ２ ０ ３ ） 上 ０ ０ ０
摘 要 ： 于 用 户 信 息 比特 最 大 后 验 概 率 解 码 的 因子 图表 示及 和 一 算 法 ， 过 干 扰 估 计 值 的 渐 进 基 积 通 性 能分 析 ， 出 了一 种 基 于 并行 部 分 干扰 对 消检 测 的 迭 代 多 用 户 解码 器． 用 户检 测模 块 的 基 本 结 提 多 构 类似 于并 行 部 分 干 扰 对 消 检 测 ， 干 扰 估计 来 自信 道 译 码 模 块 ； 时 ， 道 译 码 模 块 还 提 供 干 扰 但 同 信
一种改进的基于FG-Turbo多用户检测的软干扰消除算法
一种改进的基于FG-Turbo多用户检测的软干扰消除算法王忠勇;任晓敏;段琳琳;肖岩【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2012(28)2【摘要】基于因子图与和积算法,给出了基于LDPC的FG-Turbo多用户检测扩展模型,仿真比较了最优MAP算法和软干扰消除算法的性能,并提出了一种基于敏感比特的软干扰估计新方法.仿真结果表明,改进后的软干扰消除算法在复杂度不变的情况下,有效地改善了系统性能.%In this paper, based on the factor graph and sum-product algorithm, we get the extend model of FG-Turbo multiuser detection with LDPC coded , simulate and compare the performances of MAP algorithm and soft interference cancellation algorithm , and propose a new method to estimate interference symbols, that is based on sensitive bits algorithm. Simulation results show that in the case of the computational complexity unchanged, the soft interference cancellation algorithm modifiedcan improve the performance of system effectively.【总页数】4页(P95-98)【作者】王忠勇;任晓敏;段琳琳;肖岩【作者单位】郑州大学信息工程学院郑州450001;郑州大学信息工程学院郑州450001;郑州大学信息工程学院郑州450001;解放军信息工程大学郑州450001;郑州大学信息工程学院郑州450001【正文语种】中文【相关文献】1.一种基于检测信息可靠度的部分软干扰消除迭代多用户检测算法 [J], 梅中辉;吴乐南2.一种基于改进遗传算法的MIMO多用户检测算法 [J], 申雅峰;刘毅;张海林3.基于软干扰消除的TH-UWB迭代多用户检测算法 [J], 叶方;刘悦;李一兵4.超密集网络中基于干扰消除的多用户检测算法研究 [J], 孟馨元;魏兴民;潘鹏5.一种多级迭代干扰消除多用户检测算法 [J], 刘传清;胡修林;张蕴玉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》范文
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的快速发展，CDMA（码分多址）技术因其独特的优势，如频谱效率高、容量大等，被广泛应用于现代无线通信系统中。
然而，随着用户数量的增加和业务需求的多样化，传统的CDMA系统面临着多用户干扰（Multiple User Interference, MUI）的挑战。
为了解决这一问题，多用户检测（Multi-User Detection, MUD）技术成为了研究热点。
本文将对CDMA移动通信系统上下行链路中的多用户检测算法进行深入研究。
二、CDMA系统概述CDMA是一种基于扩频通信的多址接入技术，其核心思想是将需传送的具有时限的信息数据用一个发送频带远大于数据带宽的伪随机码进行扩频调制，再在接收端用约定的解扩码进行解扩处理，以恢复原始数据。
在CDMA系统中，多个用户共享相同的频带资源，但由于使用了不同的扩频码，因此可以实现多用户同时通信。
然而，由于多径效应、信道衰落和干扰等因素的影响，接收端可能会接收到多个用户的干扰信号，导致信号质量下降。
三、上下行链路多用户检测算法针对CDMA系统中的多用户干扰问题，多用户检测算法应运而生。
这些算法可以在接收端对多个用户的信号进行联合处理，以消除或减少多用户干扰。
上下行链路中的多用户检测算法各有特点，下面对其进行详细介绍。
1. 上行链路多用户检测算法上行链路是指从移动台到基站的通信链路。
在上行链路中，多个移动台同时向基站发送信号，因此基站接收到的信号是多个用户的叠加信号。
为了从这些叠加信号中提取出每个用户的信号，需要采用上行链路多用户检测算法。
常见的上行链路多用户检测算法包括线性检测算法、非线性检测算法和基于智能优化算法的检测方法等。
这些算法可以通过对接收信号进行加权、解扩等处理，以消除或减少多用户干扰。
2. 下行链路多用户检测算法下行链路是指从基站到移动台的通信链路。
在下行链路中，基站向多个移动台发送信号时，由于信道特性和其他因素的影响，每个用户的信号可能会受到其他用户的干扰。
基于TH-UWB串行干扰消除的多用户检测
基于TH-UWB串行干扰消除的多用户检测
鲁放;黄载禄
【期刊名称】《华中科技大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2007(35)4
【摘要】利用TH-UWB系统信号的特点,采用串行干扰消除检测方法,提出一种低复杂度的多用户检测器.该检测器采用多级检测结构,依据用户脉冲被干扰的情况来确定检测顺序,受到干扰最小的用户最先进行检测判决.前一级的检测结果反馈回来重建该用户的信号,然后从接收的信号中消除.该检测器使每级检测的处理增益最大化,从而取得较好的检测性能.理论分析和仿真结果表明,该检测器取得了远优于单用户匹配滤波检测的性能.
【总页数】4页(P37-39)
【关键词】超宽带;多用户检测;串行干扰消除
【作者】鲁放;黄载禄
【作者单位】华中科技大学电子与信息工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.一种基于检测信息可靠度的部分软干扰消除迭代多用户检测算法 [J], 梅中辉;吴乐南
2.基于软干扰消除的TH-UWB迭代多用户检测算法 [J], 叶方;刘悦;李一兵
3.多用户检测中自适应串行干扰消除检测器的性能分析 [J], 蔡凯
4.基于多级串行干扰和并行干扰消除的\r多用户检测器设计 [J], 赵海军;黄平;贺春林;蒲斌;崔梦天
5.多用户检测中自适应串行干扰消除检测器的性能分析 [J], 蔡凯
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基于稀疏感知有序干扰消除的大规模机器类通信系统多用户检测
基于稀疏感知有序干扰消除的大规模机器类通信系统多用户检测申 滨* 吴和彪 赵书锋 崔太平(重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065)2:5£10¡2摘 要：在大规模机器类通信(mMTC)系统中，以用户活跃性为先验信息，接收机可以基于稀疏感知最大后验概率(S-MAP)准则来检测多用户信号。
为了降低S-MAP 检测的计算复杂度，基于干扰消除的思想，该文提出一种改进的活跃性感知有序正交三角分解(IA-SQRD)算法，以适用于mMTC 系统上行链路多用户信号检测。
IA-SQRD 算法将传统的活跃性感知有序正交三角分解(A-SQRD)算法的最终解作为初始解，并额外增加迭代干扰消除操作，以进一步提高检测性能。
此外，利用与改进A-SQRD 算法相似的思路，该文对稀疏感知串行干扰消除(SA-SIC)、有序正交三角分解(SQRD)及数据相关的排序和正则化(DDS)算法亦进行了改进设计，分别获得了相应的改进型算法，即ISA-SIC 、I-SQRD 及I-DDS 算法。
仿真结果表明：相对于A-SQRD 算法，在未显著增加计算复杂度的情况下，在系统误比特率(BER)为时，该文所提IA-SQRD 算法可取得3 dB 性能增益；并且，对于不同的活跃概率或扩频序列长度等参数配置下的mMTC 系统，IA-SQRD 算法相对于其它算法均表现出更优良的多用户检测性能。
关键词：多用户检测；大规模机器类通信；最大后验概率；串行干扰消除中图分类号：TN929.5文献标识码：A文章编号：1009-5896(2020)12-2960-09DOI : 10.11999/JEIT190994Sparsity-aware Ordered Successive Interference CancellationBased Multi-user Detection for Uplink mMTCSHEN Bin WU Hebiao ZHAO Shufeng CUI Taiping(School of Communications and Information Engineering , Chongqing University of Posts andTelecommunications , Chongqing 400065, China )2.5×10−2Abstract : In massive Machine-Type Communication (mMTC) systems, when the user activity is exploited as a priori information for the receiver, the Sparsity-aware Maximum A Posteriori probability (S-MAP) criterion can be used to recover the sparse multi-user vectors over the uplink mMTC systems. In order to reduce the computational complexity of S-MAP detection, based on interference cancellation mechanism, an Improved Activity-aware Sorted QR Decomposition (IA-SQRD) algorithm is proposed in this paper. The IA-SQRD algorithm utilizes the final solution of the A-SQRD algorithm as the initial solution and the iterative interference cancellation operation is performed to improve further the detection performance. Following the same philosophy in improving the A-SQRD algorithm, the conventional Sparsity-Aware Successive Interference Cancellation (SA-SIC), Sorted QR Decomposition (SQRD), and Data-Dependent Sorting and regularization (DDS) algorithms are modified to enhance the performance, respectively. Simulation results verify that compared with the A-SQRD algorithm, a 3 dB gain is achieved by the proposed IA-SQRD algorithm when the Bit Error Rate (BER) is , without significantly increasing the computational complexity. Inaddition, given different system configurations in terms of active probability and the length of spread spectrum sequence, the proposed IA-SQRD also exhibits better performance than that of the other algorithms mentioned in this paper.Key words : Multi-user detection; Massive Machine-Type Communication (mMTC); Maximum A Posteriori (MAP) probability; Successive interference cancellation收稿日期：2019-12-13；改回日期：2020-06-23；网络出版：2020-07-18*通信作者： 申滨 *****************.cn基金项目：国家重大研发计划(2017YFE0118900)，欧盟H2020项目(734798)Foundation Items: The National Key R&D Program of China (2017YFE0118900), The EU H2020 Project (734798)第42卷第12期电 子 与 信 息 学 报Vol. 42No. 122020年12月Journal of Electronics & Information Technology Dec. 20201 引言近年来，大规模机器类通信(massive Machine-Type Communication, mMTC)因其广泛的应用前景备受关注，如智能计量、工厂自动化、监控及健康监测等[1]。
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陈卓
北京邮电大学，北京（100876） E-mail：chenzhuo9717@gmail.com摘要：传统的检测算法采用直接序列扩频理论直接对匹配滤波器的输出进行判决，但是由于多址干扰与远近效应使得系统性能严重下降。本文主要分析基于多用户检测算法的并行干扰删除检测，通过仿真比较了传统匹配滤波检测与并行干扰删除检测在性能上的差异，同时也分析了迭代次数对并行干扰删除检测性能上的影响。 关键词：多用户检测；并行干扰删除；匹配滤波 中图分类号：TN
1.引言
多用户检测是近十年来在传统匹配滤波器相关检测基础上发展起来的一种有效的抗干扰措施，尤其在CDMA通信系统中是抗干扰的关键技术。传统的匹配滤波检测接收机系统如下图所示[1]：
图1 传统匹配滤波检测接收机系统 其中MF为匹配滤波器。 接收到的信号为[2]：
1()()kkkkkrtBbSnt==+∑ （1）
在（1）式中，kB表示第个用户的幅值，表示第k个用户发送的字符比特流序列，表示第个用户的扩频序列,接收系统中假定信道为AWGN信道，所以表示高斯白噪声。
kkb
kSk()nt
当经过匹配滤波器检测之后，得到的结果为： ()rt1,()kkkksssksskYiBbBbnρ=≠=++∑k （2）
（2）式第2部分是其他用户产生的多址干扰（MAI），可以看出传统的匹配滤波检测接1 本文从多用户检测算法出发，具体研究分析了非线性检测算法中的并行干扰删除检测，同时通过性能仿真将传统的匹配滤波检测性能与并行干扰删除检测性能进行对比，得出了并行干扰删除检测在性能上的优越，同时也分析了并行干扰删除检测的迭代次数对检测算法性能的影响。
2.多用户检测 多用户检测最早是在1979年由K.S.Schneider提出的[1]，他第一次提出将多个用户的码字
和定时等信息联合起来检测出每个用户信息的多用户检测思想；1983年R.Kohno实现了无多址干扰的多用户检测；1986年，S.Verdu进一步推动了多用户检测理论，提出了基于匹配滤波器加Viterbi译码的最佳多用户接收检测机，从理论上证明了采用最大似然序列检测（MLSD）可以逼近接收性能极限。但是，同时最佳多用户接收检测器的算法复杂度是随着用户数呈指数增长，这在工程上无法实现，因此人们开始广泛研究各类次优多用户检测器，以便将算法复杂度降低到工程上可以实现的程度。 2.1 多用户检测的工作原理 多用户检测的系统模型如图2所示：
图2 多用户检测系统模型 由图2可以看出多用户检测的过程：假设有个用户，每个用户发送数据比特，
通过扩频，经过信道传输，加入信道噪声，接收端接收的用户信号与同步的扩频码字相关，通过匹配滤波器组解扩后通过多用户检测算法分离多址干扰，得到用户的信号估计值。由上述过程可以看出，多用户检测就是将多址干扰从接收信号中分离出来，从而输出估测的数据比特。
n12,,,nbbb"
()nt
12,,,nbbb∧∧∧"
2.2 多用户检测算法的分类 最优多用户检测理论上可以完全克服MAI, 但算法复杂, 工程上难以实现, 因此寻找次最优多用户检测算法成为研究重点。按照算法输出是否为输入的线性变换可分为线性和非
http://www.paper.edu.cn 2[3]。下面重点分析非线性多用户检测中的干扰
删除型检测。 2.3 多用户检测技术的局限 多用户检测是消除或减弱多径衰落干扰和多址干扰的有效手段，能够降低或减弱远近效应，同时减少对功率控制的要求，改善系统性能，提高系统容量，扩大小区覆盖范围。但是，多用户检测也有自身的缺陷，比如增加了系统设备的复杂度，增加了系统的处理时延等。
3.并行干扰删除检测(PIC) 3.1 串行干扰删除检测（SIC） SIC检测器的系统框图如图3所示：
图3 串行干扰删除检测系统框图 其具体实现步骤如下： 1.把解调后用户信号按信号强度进行排序，使用户1的信号强度大于用户2的信号强度， 以此类推； 2.用常规的解调方法来解调用户1的信号； 3.利用解调后用户1的信号恢复出对用户2的干扰信号，把用户2的信号减掉用户1的干扰后再进行判决，同理，用户3的接收信号减掉用户1和用户2的干扰，按此顺序进行下去恢复所有的用户信号； SIC检测器实现方便，运算量小，但同时存在时延与重排的问题，所以就在其基础之上 提出了并行干扰删除（PIC）。 3.2 并行干扰删除检测（PIC） 为了解决SIC在时延以及重排上的缺陷问题，产生了并行干扰删除检测，它不需要对用
http://www.paper.edu.cn 3PIC的其中一级干扰删除结构如图4所示：
图4 一级并行干扰删除检测器结构 由图4可以得出一级干扰删除检测的过程：通过上级检测得到的比特估计矢量首先与幅度进行相乘，然后扩频，生成该级监测器的每个用户信号信息。然后每个用户信息通过部分求和单元求和，生成了所有用户的多址干扰估计信号。这样我们可以得到的第个用户的信号为k
[3]：
1,1,ˆˆ()()()()()()KKikkkkiiiiiikiikxtrtbBStntbbBStiττ=≠=≠−=−++−∑∑− （3）
为了取得更好更可靠的数据估计信息，我们需要重复多次的上述过程。而串行干扰删除检测与并行干扰删除检测最大的区别是串行干扰删除检测是收敛的，而并行干扰删除检测是不一定收敛的。
4.仿真结果 4.1仿真流程 仿真流程框图如图5所示[4]：
图5 PIC仿真流程框图 其中，仿真采用QPSK调制，扩频采用Gold码，码长为31。
http://www.paper.edu.cn 44.2.1 匹配滤波检测与迭代3次PIC检测的仿真结果
图6 匹配滤波检测与迭代三次PIC检测仿真曲线 由图6可以看出，匹配滤波检测与迭代3次的PIC检测相比在性能上稍差，在处PIC检测相比匹配滤波器有大约1dB的增益。 410−
4.2.2 迭代次数分别为1，3，5，10次的情况下的PIC检测仿真结果
图7 迭代次数为1，3，5，10次PIC检测仿真曲线 由图7可以看出，迭代次数为3，5，10次时性能相比迭代1次有所提高，在处有大约0.5dB的增益，同时可以看出3，5，10次的曲线基本重合，故可以得出随着迭代次数的增加，系统的性能的提升放缓的结论。一般情况下迭代2~3次即可达到性能要求。
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http://www.paper.edu.cn 5本文从多用户检测出发，具体研究了非线性检测算法中的并行干扰删除检测，通过仿真比较了匹配滤波检测与并行干扰删除检测在性能上的差异，得出了并行干扰删除在性能上有一定的提高的结论。同时也分析了迭代次数对并行干扰删除检测的性能影响，迭代次数越多，性能越好，但到一定的迭代次数后，性能提升就不明显了。
参考文献 [1] Verdu S．Mutiuser Detection [M]．Cambridge, U.K:Cambridge University Press, 1998 [2] 王庆阳, 张青．CDMA移动通信系统中多用户检测技术[J] ．移动通信，2000(2)：41－45 [3] 吴伟陵, 牛凯．移动通信原理，北京：电子工业出版社，2002 [4] 张贤达, 保铮．通信信号处理，北京：国防工业出版社，2000 [5] K S Schnedier．Optimum detection of code division multiplexed signals[J] ．IEEE Trans Aerosp. Electron Syst，1979，15(1):181－185 [6] Lupas R, Verdu S．Linear multi-user detectors for synchronous code division multiple access channels[J] ．IEEE Trans Inform. Theory, 1989, 35(1):123－136 [7] 杨大成, 等．CDMA2000[M]，北京：北京邮电大学出版社，2001
The study on Parallel Interference Cancellation based on Multi-User Detection Chen Zhuo Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing,100876 Abstract Traditional detection algorithm directly judges for the output of Matched-Filter using Direct Sequence Spread Spectrum. But because of Multiple Access Interference and Near-Far Effect, system performance is degraded seriously. This paper mainly analyzes Parallel Interference Cancellation based on Multiple-User Detection, compares the performances between Matched-Filter Detection and Parallel Interference Cancellation Detection, meanwhile, and analyzes the performance of Parallel Interference Cancellation caused by iteration numbers. Keyword: Multi-User Detection, Parallel Interference Cancellation, Matched-Filter
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