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３Ｇ系统多用户检测技术研究
我们知道，在目前可实现性的前提下，对比FDMA、TDMA及CDMA三种多址技术，CDMA具有很多的优点。CDMA系统中采用多用户检测技术的优点主要表现在以下几个方面：
(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。
1 3G中应用多用户检测(MUD)的应用
在3G中，码分多址(CDMA)接入方式的不足之处在于它是一个白干扰系统，其容量和性能主要会受其他用户的干扰，即多址干扰(MAD的限制。同时，它还存在远近效应的问题，由于各用户到基站的距离或衰落深度不同，强信号将抑制弱信号，使相对较弱的用户信号得不到正常检测。目前，CDMA系统缓解MAI的主要手段是采用严格的功率控制技术。这种技术只能在一定程度上控制远近效应，却不能从根本上消除MAI影响，因而对系统容量的提高很有限。
在CDMA系统中，多用户检测(MUD)是最新发展起来的用以消除多址干扰的技术，又称为联合检测或干扰抑制方法。它对各用户做联合检测或从接收信号中减掉相互干扰，有效消除多址干扰和码间串扰，以缓解远近效应问题，明显改善系统性能，提高CDMA系统容量。MUD技术可有效解决3G中的系统容量问题，因此它已成为3G的关键技术之一，愈来愈受术界和产业界的重视，得到人们的广泛关注。
2 MUD的发展历史
MUD理论研究源于80年代初。早在1979年，Schneider就提出了将多个用户的码元和定时信息联合起来，用于检测每个用户信息的MUD思想，并研究了迫零算法。随后，Kashihara和Kohno又提出了多址干扰消除接收机，Schneider和Kohno还给了异步多用户通信中使用维持比(Viterbi)算法的最优接收机。
MUD技术真正引起广大研究者的关注则得益于Verdu的工作。1986年，他提出以匹配滤波器加维特比算法来实现最大似然序列检测(MLSD)，适用于受ISI影响的信道。这种算法的复杂度仍是用户数的指数幂级(2k)，而且MLS检测器需要知道接收信号的幅度和相位，过于复杂。但这为进一步研究奠定了理论基础，促使人们去寻找比传统检测器优越的各种次优多用户检测器。
目前已提出的多种MUD方法可从不同角度进行分类：按处理方法可分为线性和非线性两大类；按检测器处理信息时需要知道期望用户信息量的多少，又可分为盲和非盲多用户检测器。线性多用户检测器包括解相关检测、最小均方误差检测等；非线性检测主要包括并行(或串行)干扰抵消算法、多级检测和非线性类概率检测等。
3 MUD的基本思路
在CDMA系统中，小区干扰分以下三种：接收机收到的热噪声、用户信号的码问干扰(ISI)和多址干扰(MAD。这三种干扰各有不同的消除方法。在实际系统中，热噪声的影响远远小于MAI干扰的影响。在通常使用的无线通信系统中，均通过限制接收机噪声系数的方法来确定接收机的灵敏度。ISI的形成原因有两种：(1)信号传输时未满足Nyquist第一准则，在抽样时刻存在失真，可采用升余弦滤波器等方法来避免；(2)由元线信道的多径等特性造成，这种干扰是无法避免的，可通过均衡等办法消除。
在用户接收机完全同步并采用理想正交扩频地址码的条件下，备用户之间不会产生多用户干扰。但在多径衰落信道中，理想的完全同步难以实现。因此扩频码也难以保持完全的正交性。理论上已证明，同时具有理想自相关和理想互相关特性的二进制扩频码是不存在的，这就是著名的Welch界。在实际CDMA通信系统中，各用户信号之问存在一定的相关性，这就是MAI存在的根源。由个别用户产生的MAI固然很小，但随着用户数增加或信号功率增大，MAI就成为宽带CDMA通信系统的一个主要干扰，限制系统的容量和性能。MAl分小区间干扰和小区内干扰两部分。小区间干扰是指其它同频小区信号造成的干扰，可通过合理的小区配置来减小其影响。即使在最恶劣的情况下，小区间干扰功率也不超过内部干扰功率的60％，因此系统容量主要了决于对小区内干扰的处理。
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区配处理，而对MAI不作处理，仅通过扩频码波形的设计、功率控制、FEC编码、扇形/自适应天线的方法来降低其影响，因此抗MAI干扰能力较差。应用MUD技术可降低系统对远近效应的敏感度，简化功率控制系统的设计，更有效利用上行链路频谱资源，从而提高系统的用户容量和性能。在理想的MUD系统中，小区的MAI将会完全消除，检测后对应的最大系统容量增益的典型值为2.8倍。
4 MUD接收机的一般结构
线性MUD的基本结构是在匹配滤波器后加一个线性变换矩阵T，以去除MAI的影响，不同的线性多用户检测器采用不同的线性变换矩阵T进行联合检测。线性MUD的通病在于需要进行矩阵求逆，这也是工程实现中的瓶颈所在。
非线性MUD引用非线性函数来消除MAI，它们利用接收机对干扰用户信号的判决结果来解调期望用户的信号。在理想研究上，非线性MUD由于没有系统的数字描述和分析工具，故分析不够成熟；但它利用干扰消除等方法，避开了互相关矩阵计算，比线性多用户检测器易于实现。因此在性能和复杂性的折衷方面，非线性MUD似乎优于现有的线性MUD。
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