多用户检测技术

多用户检测(MUD)是通过消除CDMA系统中小区内或小区间的干扰来改进接收性能、增加系统容量的。因为在CDMA系统中，对某一特定用户，其他用户的信号都是干扰，这些干扰既有来自小区内的，也有来自小区外的。干扰限定了系统的容量。多用户检测的原理是：系统中的每个用户发送的数据比特，是采用一定扩频码进行扩频后发送的。只要在接收端用多个相关接收机和多个相应的扩频码进行相关接收，多用户检测器的输出就是包括本用户在内的所有接收到的估测的各用户的数据比特。接收机能在指定要接收的信号中减去其他信号的干扰，从而减小了系统内的自身干扰。这使得在一定的数据误码率条件下，放宽了对输入信干比的要求，也即增加了系统的容量(允许有较大的系统自身的干扰)。MUD同时还缓解了CDMA系统中的远近效应。

特别是1986年Verdu提出最佳多用户检测算法以后，多用户检测技术成为无线通信领域最重要的学术研究热点之一。CDMA系统中多用户检测的定义;联合考虑同时占用某个信道的所有用户或某些用户，消除或减弱其它用户对任一用户的影响，并同时检测出所有这些用户或某些用户的信息的一种信号检测方法。最佳多用户检测器就是最大似然序列估计(MLSE)检测器，该检测器将产生最大似然序列b，依据从接收信号r(t)中找出发送的序列b，使得b的概率最大化。在DS/CDMA系统中MLSE检测器可以用Vitezbi算法。虽然最佳检测器有极好的性能，但算法的复杂度太高，而且实现困难。

在蜂窝移动码分多址通信中，干扰大概分为三种类型：加性白噪声干扰、多径干扰与多用户间的多址干扰。由于在同一个小区间同时通信的用户不是一个而是多个，在码分多址中多个用户占用同一时隙、同一频率，当同时通信用户数较多时，多址干扰成为最主要的干扰。CDMA系统是一个多入多出(MIMO)系统，采用传统的单入单出(SISO)检测方法，如匹配滤波器，不能充分利用用户间的信息，而将多址干扰认为是高斯白噪声。所以多址干扰不仅严重影响系统的抗干扰性，而且也严格限制了系统的容量提高。在多径衰落环境下，由于各个用户之间所用的扩频码通常难以保持正交，因而造成多个用户之间的相互干扰，并限制系统容量的提高。解决以上问题的一个有效方法是使用多用户检测技术(MUD)。由于信道的非正交性和不同用户扩频码字的非正交性，导致用户间存在相互干扰，多用户检测的作用就是去除多用户之间的相互干扰。也就是根据多用户检测算法，在经过非正交信道和非正交的扩频码字，重新定义用户判决的分界线，在这种新的分界线上，可以达到更好的判决效果，去除用户之间的相互干扰。

1、提高CDMA的系统容量，增加用户数。用户数的增加，意味着更高的无线频谱效率。2、降低CDMA用户设备(UE)的发射功率，提高UE的待机及通话时间。另一方面，表现为降低了UE射频部分的成本及故障率。3、减小射频辐射对用户的生理及心理影响，移动通信设备对环境的影响更绿色化。4、增加通信距离，增大基站的覆盖面积，降低了基站综合成本。多用户检测的主要优点是可以有效地减弱和消除多径干扰、多址干扰和远近效应;简化功率控制;减少正交扩频码互相关性不理想所带来的消极影响;改善系统性能、提高系统容量、增加小区覆盖范围。多用户检测的主要缺点是大大增加设备的复杂度;增加系统时延;通过不停的信道估计来获取用户扩频码的主要特征参量，信道估计的精度直接影响多用户检测的性能。

4.1基站类型基站(BaseStation,或NodeB)中多用户检测方法。由于基站知道所有用户的特征码(signaturesequence)，考虑到算法复杂度之后，基站中的多址干扰抑制方法选择针对多用户的多用户检测方法。下面分别介绍基站中的典型多用户检测方法。(1)最优多用户检测法最优多用户检测法，即最大似然序列估计(MLSE)方法，1986年由Verdu提出。该算法的复杂度随着用户数成指数增加，当用户数大于9时，是不可行的。最优多用户检测法提供了性能改善的极限值。(2)线性准最优多用户检测法由于最优多用户检测法的复杂度太高，1989年以后的研究均侧重于准最优多用户检测法。准最优多用户检测可分为线性及非线性两大类。所谓线性或非线性，即是判断算法的输出是否是输入的线性变换。线性多用户检测算法主要包括去相关法(Decorrelator)和最小均方估计法(MMSE)。去相关法及MMSE法的复杂度均随用户数线性增长，其中去相关法不需估计各用户的幅度，具有较好的抗远近效应能力，而MMSE法需估计各用户的幅度，抗远近效应能力不如去相关法，但去相关法对信道噪声有放大作用，MMSE法则没有。当信噪比较大时，使用去相关法较好;当信噪比较小进，易于使用MMSE法。去相关性及MMSE法均需对互相关矩阵求逆，当用户数很多时，使用去相关法及MMSE法的复杂度还是太大。为此Moshavi等人提出了矩阵求逆的多项式分解法，只取多项式的前几项代替整个逆阵，从而化简求逆的复杂度。

(3)非线性准最优多用户检测法由于线性多用户检测法复杂度高，收敛慢，从可实现性角度考虑的研究方向主要集中于非线性多用户检测方法。非线性多用户检测方法主要有多级型、判决反馈型、神经网络等几种方法。多级型多用户检测算法，根据每一级各用户的检测形式不同，又可划分很多形式。若每一级各用户并行的采用匹配滤波器或相关器检测，这就是传统的并行干扰对消(parallelinterferencecancellation:PIC)算法。若每一级的每个用户，根据信号强度的大小，采用串行的匹配滤波或相关检测的方法，这就是所谓的串行干扰对消(successiveinterferencecancellation:SIC)算法。当然，每一级各用户还均可以采用去相关检测、MMSE等算法，这时的性能会更好一些，但算法实现复杂度也更高一些。多级型多用户检测算法的每级算法结构相似，因而多级型的每一级的最后(除最后一级)，还有一个各用户信号的再生、还原过程，这也是多级型方法的特点之一。判决反馈多用户检测算法，有与多级型算法类似的种类。从本质上看，判决反馈多用户检测算法等价于多级型算法。从结构上来看，判决反馈法将多级型方法采用循环的方式一级来完成，通过对一级的多次循环，完成多级型相同的功能。从实现上来看，判决反馈多用户检测算法比多级型算法需要更多的存储空间。多用户检测从本质上看，是一个组合优化问题。因而，所有解决组合优化的算法原则均可适用于多用户检测。其中基于神经网络的解组合优化问题当然可以适合多用户检测。