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移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究

王伶  
【摘要】:多用户检测与空时处理技术是第三代移动通信系统以及未来第四代移动通信系统中的两项关键技术,在性能上表现出的潜力对未来的无线高速Internet以及多媒体业务具有极大的诱惑力。本文从复杂度简化、稳健性、盲自适应实现、神经网络并行实现为出发点,对多用户检测技术以及与智能天线相结合的自适应空时接收机进行了较为深入的研究,主要工作有: 1.定量分析了异步DS-CDMA系统中缓解边缘影响的解相关多用户检测的复杂度、处理时延、误码率、渐进多用户有效性、局部渐进多用户有效性以及抗“远近”效应性能。进一步分析了平均部分互相关系数的解析表达式并给出了计算方法,采用进化算法求解了最大以及最小部分互相关系数存在的相对时延条件,提出了异步系统中多用户检测在平均、最大以及最小部分互相关系数条件下的性能仿真评估方法。采用大量仿真实验评估和分析了缓解边缘影响的解相关多用户检测器的性能,结果表明,缓解边缘影响的解相关多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和抗“远近”效应能力,并且具有较低的计算复杂度、处理时延以及较小的存储容量。 2.提出了一种缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测器,定量分析了其误码率、渐进多用户有效性以及抗“远近”效应性能。该检测器缓解了异步系统因截断处理而受到边缘数据的影响,在抑制多址干扰以及背景噪声上获得了优异的性能折中。理论分析与仿真实验表明,在低信干比条件下,缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测的误码率性能优于相应的解相关检测器,而在高信干比时,两种检测器的误码率性能接近相等。同时,缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测具有较小的计算复杂度、存储容量以及处理时延。 3.分析了非频率选择性多径信道下采用矩形窗脉冲成形以及均方根升余弦脉冲成形的DS-CDMA系统中特征波形的失配问题,提出了批处理实现的稳健盲线性多用户检测。给定特征波形失配的不确定集合,可精确求解检测器中控制稳健性的参数。为了跟踪动态变化的无线信道并减小算法复杂度,利用Taylor级数展开近似求解了该检测器中的稳健性控制参数,进一步提出了稳健盲线性多用户检测的自适应算法,该算法的计算复杂度与常用的递归最小二乘自适应算法相当。理论分析和仿真实验表明,即使在较强的多址干扰条件下,稳健的盲线性多用户检测及其自适应实现展示了优异的误码率、信干噪比以及渐进多用 移动通信中的多用户检侧与自适应空时接收机研究 户有效性性能,对特征波形失配具有较强的稳健性,且自适应算法能快速收敛 至稳态解。 提出了一种适合于频率选择性衰落多径信道且不需估计信道参数的盲自适应 多用户检测RAKE接收机。该接收机首先对相应于多径信号中的单条路径信号 进行盲多用户检测以抑制多址干扰和码间干扰,然后利用RAKE接收机的思想 将各路径信号合并。仿真结果表明,提出的接收机具有较强的抑制多址干扰和 抗多径干扰能力,很好地解决了“远一近”效应问题,并且接收机能快速收敛, 可适用于上行链路和下行链路。 将智能天线技术与多用户检测相结合,分别提出了空时盲自适应多用户检测接 收机以及盲空时自适应多用户检测接收机,讨论了空域滤波器设计、多用户检 测的多径联合优化以及独立优化方法。两种接收机均具有良好的抑制多址干扰 和抗多径干扰能力,性能明显优于传统的空时二维RAKE接收机,并且能快速 收敛。其中,空时盲自适应多用户检测接收机需要已知期望用户各多径分量的 波达方向角,而盲空时自适应多用户检测接收机仅需已知期望用户的特征波形 和定时信息。 提出了基于自适应子波神经网络的单用户检测器和多用户检测器。自适应子波 神经网络单用户检测器的输入节点数与系统的扩频增益相等,网络结构较固 定,仅需已知期望用户的信息。自适应子波神经网络多用户检测器需己知系统 中所有或部分用户的信息,整体复杂度较相应的单用户检测器高,但性能有明 显改善,采用部分用户参加的多用户检测,容易实现性能与复杂度的对换。为 了进一步提高系统容量和业务质量,将空时匹配滤波技术与神经网络相结合, 提出了自适应子波神经网络空时多用户检测。得益于自适应子波神经网络的高 并行结构、自组织能力、自适应能力以及子波函数的优异逼近性能,几种子波 神经网络检测器均表现出良好的多址干扰抑制性能,大大缓解了“远近”效应 问题。 将递归神经网络盲自适应多用户检测推广至异步DS一CDMA系统,较深入定量 分析了输出信干噪比、渐进多用户有效性、抗“远近”效应能力、复杂度、运 算时间以及失配影响等性能。该检测器对以码片速率采样的接收信号进行处 理,网络连接权值数量仅与扩频增益有关而与系统用户数无关,不存在“缩放 性”问题。检测器能在纳秒数量级内求出与准确值任意接近的解,可达到实时 实现;在同步和异步系统中具有相同的复杂度;无编程复杂度;具有较强的抑 制多址干扰和抗“远近效应”能力。 关键词:CDMA,多用户检测,空时处理,干扰抑制,自适应处理,智能天线, 多址干扰,符号间干扰,“远近”效应,神经网络 西安电子科技大学博士学位论文


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