CN1155188C - 一种基于干扰消除的多用户检测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于干扰消除的多用户检测方法：(一)把所有用户进行M级处理，在每一级中，按照信号强弱将用户分为G_m组，M、G_m是自然数，m＝1，...M；(二)在第一级处理中，G₁组依次接收基带接收信号序列、上一组干扰消除后的残差信号序列，进行串行处理过程；(三)在第二，…，M级的处理中，每一级的各组依次接收上一级的最后一组的输出残差信号序列和上一组干扰消除后的残差信号序列，同时每组分别接收上一级对应用户输出的加权的码片级信号序列，逐级逐组的串行处理，获得各用户判决比特序列，并输出。本发明能够在时变的移动信道和变化的系统条件下，自适应地进行多用户检测，显著提高接收性能，同时充分保证接收机的稳定性。

Description

一种基于干扰消除的多用户检测方法

技术领域

本发明涉及扩频通信领域，具体地说涉及码分多址扩频通信中的基站端多用户信号接收方法。

背景技术

在一个小区内，多个手机用户向基站发送信号，通过基站天线接收之后，输入到基站接收机进行信号检测。在码分多址扩频通信系统中，各手机用户的数字信息，经过信源信道编码、扩频调制等过程形成基带调制信号，然后通过高频载波发送出去。这些高频信号经过空中无线传播信道后，到达基站接收天线被接收。在基站接收端，首先是低通滤波器去除高频载波后，得到基带接收信号，然后在接收机中进行各用户数字信息的检测。

传统的匹配滤波接收机的检测基本原理是，利用各用户的扩频码信息，通过对接收信号进行相关操作，找到相关峰值，从而提取出各用户的信号。这是基于扩频码特有的相关特性，即不同扩频码字之间的相关值很小，只有码字对齐做自相关时相关值最大。这种接收机典型地包括匹配滤波、RAKE最大比合并、符号硬判决等模块，当然还包括多径搜索、信道估计等功能模块为接收处理过程提供必要的延时信息和信道参数信息。

多用户检测增强技术是在传统接收机的基础上，进行进一步的信号处理，去除由于其他用户信号的存在造成的多址干扰，以得到更为准确的比特估计。分组串行干扰消除(GSIC)结构的多用户检测结构，是按照某种规则把所有发送信号的用户分组，逐组地进行干扰信号再生、干扰消除、再匹配滤波和RAKE合并、符号硬判的过程。干扰信号再生的过程实际上是重复数字信号调制发送的过程，包括扩频调制、多径信号再生等过程。由于再匹配滤波时已经将其他用户的干扰消除掉大部分，因此会得到更为准确的比特判决。

多级干扰消除结构的多用户检测技术，是把前一级得到的检测结果，进一步进行再生和干扰消除，并逐级检测出越来越准确的用户数据信息。

采用分组串行干扰消除GSIC检测器结构的缺点是，在随时间变化的衰落信道条件下，以及系统负载等其他因素发生变化时，由于干扰消除过程是直接将再生的干扰减去，没有考虑到再生的干扰信号有可能存在很大的估计误差，因此无法正确地实现干扰消除，甚至会将造成干扰放大的相反效果。这样最终必然会影响到检测性能，造成接收机性能下降或者不稳定。

要更进一步的理解GSIC检测器，请参考文献A.-L.Johansson，L.K.Rasmussen，Linear groupwise successive interference cancellation in CDMA，IEEETransactions on Communications，1998，45(5)：pp.605-610。

另外一种较重要的检测结构是所有用户并行处理的并行干扰消除(PIC)检测器，但并行结构本身由于将所有用户的干扰再生估计信号都同时消除，由于弱信号用户干扰也估计不准，这样就造成所有用户的干扰消除操作都受到严重影响，检测性能随之下降。通过加权干扰消除，可以部分去除此影响，但并行结构对不同强度的各用户同等对待，在结构上也是不合适的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于干扰消除的接收方法，该方法能够在时变的移动信道和变化的系统条件下，自适应地进行多用户检测，显著提高接收性能，并且性能稳定，具有很好的鲁棒性。

本发明所提供的一种基于干扰消除的多用户检测方法，它包括下下列步骤：(一)把所有用户进行M级处理，在每一级中，按照信号强弱将用户分为G_m组，M、G_m是自然数，m＝1，...M；(二)在第一级处理中，G₁组依次接收基带接收信号序列、上一组干扰消除后的残差信号序列，进行下列串行处理过程：(1)根据本组输入的信号序列进行符号检测，利用该符号检测值，以及本组已知的各用户扩频码信号序列和各用户各径延迟信息，再生出本组的各用户码片级信号序列；(2)将该各用户码片级信号序列分别乘以相应用户的码片级权值信号序列，得到各用户加权的码片级信号序列，并输出；同时，利用该各用户加权的码片级信号序列和本组的输入信号序列，进行干扰消除操作，得到经过本组干扰消除后的残差信号序列，并输出；(三)在第二，...，M级的处理中，每一级的各组依次接收上一级的最后一组的输出残差信号序列和上一组干扰消除后的残差信号序列，同时每组分别接收上一级对应用户输出的加权的码片级信号序列，逐级逐组地串行处理：(A)在第二，...，M-1级中的每一组和第M级的第1，...，G_m-1组，进行下列串行处理过程：(1)根据本组输入的两个信号序列进行符号检测，然后利用该符号检测值，以及本组已知的各用户扩频码信号序列和各用户各径延迟信息，再生出本级的本组各用户码片级信号序列；(2)将该各用户码片级信号序列分别乘以本级的相应用户码片级权值信号序列，得到本级的各用户加权的码片级信号序列，并在第2...M-1级中的各组分别输出；同时，利用该各用户加权的码片级信号序列和本组输入的上一级相应用户的加权的码片级信号序列，以及本组输入的上一组干扰消除后的残差信号序列，进行干扰消除，得到经过本组干扰消除后的残差信号序列，并输出；(3)由第M级的G_m-1组分别利用各用户符号检测值，获得各用户判决比特序列，并输出；(B)在第M级的第G_m组，进行下列处理过程：根据本组输入的上述的两个信号序列进行符号检测，利用该各用户符号检测值，获得本组各用户判决比特序列，并输出。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(三)中的每一级的各组还可以接收基带接收信号序列，通过从基带接收信号序列中减去再生的干扰信号，达到干扰消除的目的。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(一)中的所有用户按照信号强弱分组的方式为按照用户的数据速率不同进行的。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(一)中的所有用户按照信号强弱分组的方式可以为：当M＝2时，G1＝G2＝1，或G1＝G2＝2，或G1＝G2＝3，或G1＝2，G2＝1，或G1＝3、G2＝1。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(二)(1)中的符号检测方法为匹配滤波检测。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(二)(1)中的符号检测中的符号，是通过符号硬判决得到的各用户比特序列，或者是各用户各径比特判决之前的符号估计序列。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(三)(A)(1)中的符号检测方法为：先将输入的残差信号序列加上另一个输入的加权的码片级信号序列，然后进行匹配滤波和RAKE合并，得到符号检测结果。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(二)(1)中的再生出本组各用户码片级信号序列的方法为：利用符号检测值获取相应的信道估计参数序列和对应的判决比特序列，进行相乘，最后再扩频得到再生结果。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述信道估计参数序列可以是利用本级信号进行的信道估计得到，或者是利用其他级的信道估计结果。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(二)(2)中的各用户码片级权值信号序列的选择方法为：利用本组输出的残差信号序列和由所述步骤(二)(1)再生出的码片级各用户信号序列，在一定的周期内通过最小均方自适应算法或归一化最小均方算法，或是其他自适应算法对权值进行更新得到。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述的在一定的周期内的更新权值的最小均方自适应算法，采用的权值更新周期为码片周期。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述的各用户码片级权值信号序列可以是各用户每一径对应的不同的码片级权值信号序列。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(二)(2)中的干扰消除操作的方法为：利用本组已知的各用户各径延迟估计信息，对相应用户的加权的码片级再生信号序列进行各用户各径叠加，然后从本组输入信号序列中减去，即得到经过本组干扰消除后的残余信号序列。

在上述的基于干扰消除的多用户检测方法中，所述步骤(三)(A)(2)中的干扰消除方法为：先将各用户加权的码片级信号序列减去本组输入的上一级相应用户的加权的码片级信号序列，得到码片级差值信号序列，再利用本组已知的各用户各径延迟估计信息，将本组所有用户所有径的该差值序列叠加起来，然后从对所述的本组输入的残差信号序列中减去。

本发明设计了一种采用码片级自适应加权的分组干扰消除(GroupwiseSerial Interference Cancellation，GSIC)CDMA接收方法。在自适应GSIC检测器中，先检测最强用户组并估计其干扰，将其自适应地加权消除，然后再检测和自适应地加权消除次强用户组，大大提高了干扰消除过程的准确性和效率，从而可以使整个检测器性能得到显著改善。它克服了不加权和固定权GSIC接收性能和稳定性方面的不足，充分发挥了GSIC分组干扰消除检测结构的优势。而且码片级的权值更新的分组干扰消除检测结构自然，性能稳定。

上面所述的码片级自适应加权是指，权值序列是码片级信号序列，加在每个用户的码片级再生信号上(即再生步骤中的再扩频之后)，并进行码片级的自适应权值调整。自适应权值的更新是在GSIC的每个用户组处理模块内部独立进行，调整的原则是使得本组干扰消除后的残余信号的能量平均趋于最小。在这一权值优化准则下权值调整的意义在于，根据再生信号估计的可靠度，赋予它们以不同的权值，进行加权部分干扰消除操作，从而实现正确有效的干扰消除，并最终提高检测性能。

本发明中的码片级自适应加权方法，也可用于其他任何检测器中采用并行干扰消除的处理模块内部，使模块的处理更合理也更有效率。典型地，比如我们可以此自适应加权方法应用于改进了的第一级GSIC结构，即在第一级GSIC的每一组内，代替传统的匹配滤波检测，而使用其他检测方法如PIC检测方法。另外，如果GSIC检测器的分组数设定为一组，此时检测器即变为码片级自适应加权的PIC检测器。这些都是目前所没有的检测器结构上的新的技术发明。

这种自适应GSIC接收机技术，尤其适用于变扩频因子多速率CDMA系统的上行基站接收。

附图说明

图1是本发明二级自适应GSIC检测流程框图；

图2是本发明第一级第2组干扰消除单元(GICU)内部流程框图；

图3是本发明第一级的第2组的第k个用户干扰消除(ICU)流程框图。

具体实施方式

在本节，我们以WCDMA系统多扩频因子多速率用户的上行接收为例，详细描述一个瑞利多径衰落信道下的码片级自适应GSIC接收的实现方法。为了突出本发明的重点内容，我们对信道估计、多径搜索等功能模块的操作不做具体说明，只引用其输出结果。

下面具体描述本发明中的接收方法设计方案。

(一)假设在基站天线接收到的是Rayleigh多径衰落信道下传送的多用户异步BPSK信号。

设系统中共有K个用户。我们对K个用户进行M＝2级处理，在每一级中，按照用户数据速率不同，分成高速率用户组、中速率用户组、低速率用户组3个串行处理的用户组，分别称为组1，组2，组3。设G₁和G₂分别是两级中的分组数，那么，G₁＝G₂＝3。由于组1中用户扩频因子最小，所需信号发送功率最大，组2中用户扩频因子最大，所需信号发送功率最小，所以它们就按照信号发送功率大小依次分组并排列起来了。

设基带接收信号序列模型是

$r\left(n\right)={{\mathrm{\Σ}}_{k=1}}^K{{\mathrm{\Σ}}_{l=1}}^L{a}_{k.l}\left(n\right)A_k{d}_k\left[i\right]c_k\left(n\right)+z\left(n\right),---\left(1\right)$

其中序列指标n＝0，1，…表示第n个码片，L是每个用户多径信号的径数，A_k是第k个用户的信号幅度，{d_k[i]}_{i＝0，1，...}是第k个用户的BPSK符号序列(或称比特序列)，取值为{±1)，{c_k(n)}_{n＝0，1，...}是第k个用户的扩频码序列，取值为{±1}，z(n)是加性高斯白噪声，a_k，l(n)是第k个用户的第l径的衰落信道系数。另外，式子中码片指标n和符号指标i之间的对应关系是 $i=\∉(n-t_{k,l})/N_k\∠$ (不特别声明，则同一式子中的符号指标i和码片指标n总存在此对应关系)，N_k表示第k个用户的扩频因子，t_k，l表示第k个用户的第l径信号时延，记号

∠表示对分数取整数部分。(如果有码片过采样处理，可以将n理解为采样点的指标。在下面的码片级干扰再生和干扰消除时，则理解为采样点级的干扰再生和干扰消除。)

接收机的二级码片级自适应GSIC检测结构总体框图如图1所示。第一列表示第一级的串行处理，第二列表示第二级的串行处理。图中，r(n)是基带接收信号序列，e₁ ⁽¹⁾(n)、e₂ ⁽¹⁾(n)、e₃ ⁽¹⁾(n)分别表示在第一级中第1组、第2组、第3组的输出残差信号序列，e₁ ⁽²⁾(n)、e₂ ⁽²⁾(n)分别表示在第二级中第1组、第2组的输出残差信号序列，r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)(k＝1，...，K，l＝1，...，L)表示第一级各组输出到下一级的各用户各径加权的码片级信号序列，d_high ⁽²⁾[i]、d_med ⁽²⁾[i]、d_low ⁽²⁾[i]分别表示高速率用户组(即第1组)、中速率用户组(即第2组)、低速率用户组(即第3组)的第二级的输出判决比特序列，黑体d表示组内多个用户比特序列同时输出。圆括号内上标数字表示所在级数。

(二)在第一级处理中，组1、组2、组3共3个组依次接收基带接收信号序列、上一组干扰消除后的残差信号序列，进行下列串行处理过程：

(1)第1组的组干扰消除单元(GICU)(请参见图2、例图3)

接收基带接收信号序列r(n)，首先利用多径搜索功能模块得到的本组各用户各径的延时信息t_k，l(0≤t_k，l＜N₁，N₁是第1组用户的扩频因子)，和本组已知的各用户的扩频码信号序列c_k(n)，进行匹配滤波的符号检测，见公式(2)，得到各径第i个符号的软输出

${y_{k,l}}^{\left(1\right)}\left[i\right]={{\mathrm{\Σ}}_{n=0}}^{N1-1}r(i{N}_1+t_{k,l}+n)c_k({\mathrm{iN}}_1+t_{k,l}+n),---\left(2\right)$

然后利用信道估计功能模块得到的信道估计值a_k，l[i](这里假定在一个符号周期内不变)，进行RAKE最大比合并，见公式(3)，得到本组各用户的符号判决充分统计量

${y_k}^{\left(1\right)}\left[i\right]={{\mathrm{\Σ}}_{l=1}}^L{{\underset{\‾}{a}}^{*}}_{k,l}\left[i\right]{y_{k,l}}^{\left(1\right)}\left[i\right],---\left(3\right)$

符号*表示复数取共扼。

通过符号硬判，得到本组用户的判决比特序列

      d_k ⁽¹⁾[i]＝sgn(Re(y_k ⁽¹⁾[i]))，                    (4)上式中的上标“1”表示第一级得到的判决比特序列。

根据硬判得到的本组用户判决比特d_k ⁽¹⁾，以及利用信道估计模块得到的信道估计参数序列 a _k，l[i]和扩频码序列c_k(n)，就可以得到本组码片级各用户各径信号序列

      r_k，l ⁽¹⁾(n)＝ a _k，l[i]d_k ⁽¹⁾[i]c_k(n).              (5)

其中，n＝iN_k+t_k，l，...，(i+1)N_k+t_k，l-1。

(2)将该码片级各用户各径信号序列r_k，l ⁽¹⁾(n)，分别乘以相应用户各径的码片级权值信号序列λ_k，l ⁽¹⁾(n)(参见下面的公式(8)及其说明)，得到各用户各径加权的码片级信号序列

      r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)＝λ_k，l ⁽¹⁾(n)r_k，l ⁽¹⁾(n)，       (6)并输出。这里，码片级权值序列λ_k，l ⁽¹⁾(n)是通过自适应权值更新模块产生的，在第n＝0个码片时，此模块输出的权值序列是一个初始权值λ_k，l ⁽¹⁾(0)，而在n＞0时，将会利用此初始权值，得到更新的权值λ_k，l ⁽¹⁾(n)，具体过程参见下面的公式(8)。

利用该各用户各径加权的码片级信号序列r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)，本组输入的基带接收信号序列r(n)，以及各用户各径延迟信息t_k，l，就可以进行干扰消除操作了。干扰消除的操作，则是将本组各用户各径加权的信号序列r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)进行叠加后(叠加时按各径延迟对齐)，从接收信号序列r(n)中减去，即得到经过本组干扰消除的残差信号序列

${e_1}^{\left(1\right)}\left(n\right)=r\left(n\right)-{\mathrm{\Σ}}_{k\∈K1}{{\mathrm{\Σ}}_{l=1}}^L{r_{\mathrm{\λ},k,l}}^{\left(1\right)}\left(n\right),---\left(7\right)$

其中∑_k∈K1表示对第1组的所有用户的相应信号求和。类似地，在下文中，∑_{k ∈K2}、∑_k∈K2分别表示对第2组、第3组用户相应信号求和。本组最后的操作是将残差信号序列e₁ ⁽¹⁾(n)输出。

码片级自适应权值更新模块说明：每个用户的每一径码片级权值序列λ_k，l ⁽¹⁾(n)，是通过各自的自适应权值更新模块，利用本组输出的残差信号序列e₁ ⁽¹⁾(n)和各径自己的码片级再生信号序列r_k，l ⁽¹⁾(n)，由下面的公式计算得到

   λ_k，l ⁽¹⁾(n+1)＝λ_k，l ⁽¹⁾(n)+β(r_k，l ⁽¹⁾(n))^*e₁ ⁽¹⁾(n)    (8)其中，β＞0是一个正数，表示最小均方(LMS)自适应算法的步长参数。这里，我们采用了以一个码片周期为权值更新的周期。为了减少梯度误差，此自适应算法也可采用归一化LMS算法即NLMS算法。

(3)在第2、3组，只要将输入的信号序列由基带接收信号序列，分别改为第1组的输出残差信号序列e₁ ⁽¹⁾(n)、第2组的输出残差信号序列e₂ ⁽¹⁾(n)，其他操作完全同上述步骤(1)、步骤(2)的过程。在下面的步骤描述中，我们将直接引用在这两个组中产生的输出信号序列，例如：

第3组输出的残差信号序列：e₃ ⁽¹⁾(n)。

第3组输出的本组各用户各径加权的码片级再生信号序列：r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)，k∈K3。

(三)在第二级的处理中，第1组和第2、第3组依次接收上一级的最后一组即第3组的输出残差信号序列e₃ ⁽¹⁾(n)和上一组干扰消除后的残差信号序列即e₁ ⁽²⁾(n)、e₂ ⁽²⁾(n)，同时每组分别接收上一级对应用户输出的加权的码片级信号序列r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)，进行如下的逐组串行处理：

(A)在第二级中的第1组和第2组，进行下列串行处理过程(我们以第1组为例说明)：

(1)首先根据本组输入的两个信号序列进行匹配滤波的符号检测。

在第1组，首先将本组输入的残差信号e₃ ⁽¹⁾(n)与本组输入的上一级的对应径的码片级信号输出r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)对齐相加，然后进行利用本组用户已知的扩频码序列c_k(n)进行匹配滤波操作，得到符号检测值

${y_{k,l}}^{\left(2\right)}\left[i\right]={{\mathrm{\Σ}}_{n=0}}^{\mathrm{Nk}-1}[{e_3}^{\left(1\right)}({\mathrm{iN}}_k+t_{k,l}+n)+{r_{\mathrm{\λ},k,l}}^{\left(1\right)}\left(n\right)]c_k({\mathrm{iN}}_k+t_{k,l}+n),---\left(9\right)$

然后，利用信道估计功能模块得到的信道估计值 a _k，l[i](这里请注意，此信道估计值是利用各级的符号检测值得到的，因此是逐级更准确的。但为了减少复杂度，也可以考虑采用同第一级一样的信道参数，或者两级都采用第二级的信道估计结果)，进行RAKE最大比合并，得到本组各用户的符号判决充分统计量

${y_k}^{\left(2\right)}\left[i\right]={{\mathrm{\Σ}}_{l=1}}^L{{\underset{\‾}{a}}^{*}}_{k,l}\left[i\right]{y_{k,l}}^{\left(2\right)}\left[i\right],---\left(10\right)$

通过符号硬判，得到本组用户的判决比特序列

    d_k ⁽²⁾[i]＝sgn(Re(y_k ⁽²⁾[i]))，                    (11)

上式中的上标“2”表示第一级得到的判决比特序列。

根据硬判得到的本组用户判决比特d_k ⁽²⁾，以及利用信道估计模块得到的信道估计参数序列 a _k，l[i]和多径搜索功能模块得到各径延迟信息t_k，l，还有本组已知的扩频码序列c_k(n)，就可以进行如下码片级干扰信号再生(注意我们一开始提到的指标i和指标n的关系)

       r_k，l ⁽²⁾(n)＝ a _k，l[i]d_k ⁽²⁾[i]c_k(n).           (12)

(2)将该码片级各用户信号序列r_k，l ⁽²⁾(n)分别乘以本级的相应用户码片级权值信号序列λ_k，l ⁽²⁾(n)(由权值计算模块得到)，得到各用户各径加权的码片级信号序列

       r_λ，k，l ⁽²⁾(n)＝λ_k，l ⁽²⁾(n)r_k，l ⁽²⁾(n).     (13)这里，码片级权值序列λ_k，l ⁽²⁾(n)是通过自适应权值更新模块产生的，在第n＝0个码片时，此模块输出的权值序列是一个初始权值λ_k，l ⁽²⁾(0)，而在n＞0时，将会利用此初始权值，得到更新的权值λ_k，l ⁽²⁾(n)，具体过程参见下面的公式(16)。注意，权值一般反映了比特判决的可靠程度，用实数权值时(复数权值也可)，实数权值取值在0到1之间，并且逐级增加。因此要选择一个较适当的初始权值，例如，第一级0.6，第二级0.9等。

利用该各用户各径加权的码片级信号序列r_λ，k，l ⁽²⁾(n)和本组的另一个输入信号r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)，k∈K1，以及本组输入的残差信号序列e₃ ⁽¹⁾(n)，就可以进行干扰消除操作了。首先得到如下差值信号序列：

       Δ_λr_k，l ⁽²⁾(n)＝r_λ，k，l ⁽²⁾(n)-r_λ，k，l ⁽¹⁾(n)，    (14)然后把该差值信号序列Δ_λr_k，l ⁽²⁾(n)从本组的输入残差信号序列e₃ ⁽¹⁾(n)中减去，即得到经过本组干扰消除的残差信号序列

${e_1}^{\left(2\right)}\left(n\right)={e_3}^{\left(1\right)}\left(n\right)-{\mathrm{\Σ}}_{k\∈K1}{{\mathrm{\Σ}}_{l=1}}^L{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{\λ}}{r_{k,l}}^{\left(2\right)}\left(n\right),---\left(15\right)$

其中∑_k∈K1表示对第1组的所有用户的相应信号求和。

本组最后的操作是将残差信号序列e₁ ⁽²⁾(n)输出。

码片级自适应权值更新模块说明：每个用户的每一径码片级权值序列λ_k，l ⁽²⁾(n)，是通过各自的自适应权值更新模块，利用本组输出的残差信号序列e₁ ⁽²⁾(n)和各径自己的码片级再生信号序列r_k，l ⁽²⁾(n)，由下面的公式计算得到

  λ_k，l ⁽²⁾(n+1)＝λ_k，l ⁽²⁾(n)+β(r_k，l ⁽²⁾(n))*e₁ ⁽²⁾(n)    (16)其中，β＞0是一个正数，表示最小均方(LMS)自适应算法的步长参数。初始权值λ_k，l ⁽²⁾(0)事先给定。这里，我们采用了以一个码片周期为权值更新的周期。为了减少梯度误差，此自适应算法也可采用归一化LMS算法即NLMS算法。

这里，由于我们设定了级数M＝2，因此，本级也是检测器的最后一级，不用再把本组的各用户各径加权的码片级信号序列r_λ，k，l ⁽²⁾(n)输出，因为没有下一级会用到它们了。

另外，至于第2组，除了输入输出信号序列和用到的信道估计等信息必须使用本组信息之外，操作步骤同上面第1组完全一样。

(3)由于本级是最后一级，因此在本级的前两组，还要将获得的各用户判决比特序列d_k ⁽²⁾[i]输出，这就是最终的检测结果。

(B)在第二级的第3组，也即是最后一级的最后一组，进行下列处理过程(不必再进行干扰再生和干扰消除操作了)：

首先将本组输入的残差信号e₂ ⁽²⁾(n)与本组输入的上一级的对应径的码片级信号输出r_λ，k，l ⁽ⁿ⁾(n)对齐相加，然后进行利用本组用户已知的扩频码序列c_k(n)和各径延时信息t_k，l(k∈K3)进行匹配滤波操作，得到符号检测值

${y_{k,l}}^{\left(2\right)}\left[i\right]={{\mathrm{\Σ}}_{n=0}}^{\mathrm{Nk}-1}[{e_2}^{\left(2\right)}({\mathrm{iN}}_k+t_{k,l}+n)+{r_{\mathrm{\λ},k,l}}^{\left(1\right)}\left(n\right)]c_k(i{N}_k+t_{k,l}+n),---\left(17\right)$

然后，利用信道估计功能模块得到的信道估计值a_k，l[i]，进行RAKE最大比合并，得到本组各用户的符号判决充分统计量

${y_k}^{\left(2\right)}\left[i\right]={{\mathrm{\Σ}}_{l=1}}^L{{\underset{\‾}{a}}^{*}}_{k,l}\left[i\right]{y_{k,l}}^{\left(2\right)}\left[i\right],---\left(18\right)$

通过符号硬判，得到本组用户的判决比特序列

d_k ⁽²⁾[i]＝sgn(Re(y_k ⁽²⁾[i]))，  (k∈K3)               (19)

最后，输出本组用户的符号判决结果d_k ⁽²⁾[i]。

Claims (14)

1.一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，它包括下列步骤：

(一)把所有用户进行M级处理，在每一级中，按照信号强弱将用户分为G_m组，M、G_m是自然数，m＝1，...M；

(二)在第一级处理中，G₁组依次接收基带接收信号序列、上一组干扰消除后的残差信号序列，进行下列串行处理过程：

(1)根据本组输入的信号序列进行符号检测，利用该符号检测值，以及本组已知的各用户扩频码信号序列和各用户各径延迟信息，再生出本组的各用户码片级信号序列；

(2)将该各用户码片级信号序列分别乘以相应用户的码片级权值信号序列，得到各用户加权的码片级信号序列，并输出；同时，利用该各用户加权的码片级信号序列和本组的输入信号序列，进行干扰消除操作，得到经过本组干扰消除后的残差信号序列，并输出；

(三)在第二，...，M级的处理中，每一级的各组依次接收上一级的最后一组的输出残差信号序列和上一组干扰消除后的残差信号序列，同时每组分别接收上一级对应用户输出的加权的码片级信号序列，逐级逐组地串行处理：

(A)在第二，...，M-1级中的每一组和第M级的第1，...，G_m-1组，进行下列串行处理过程：

(1)根据本组输入的两个信号序列进行符号检测，然后利用该符号检测值，以及本组已知的各用户扩频码信号序列和各用户各径延迟信息，再生出本级的本组各用户码片级信号序列；

(2)将该各用户码片级信号序列分别乘以本级的相应用户码片级权值信号序列，得到本级的各用户加权的码片级信号序列，并在第2...M-1级中的各组分别输出；同时，利用该各用户加权的码片级信号序列和本组输入的上一级相应用户的加权的码片级信号序列，以及本组输入的上一组干扰消除后的残差信号序列，进行干扰消除，得到经过本组干扰消除后的残差信号序列，并输出；

(3)由第M级的G_m-1组分别利用各用户符号检测值，获得各用户判决比特序列，并输出；

(B)在第M级的第G_m组，进行下列处理过程：

根据本组输入的上述的两个信号序列进行符号检测，利用该各用户符号检测值，获得本组各用户判决比特序列，并输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(三)中的每一级的各组还可以接收基带接收信号序列，通过从基带接收信号序列中减去再生的干扰信号，达到干扰消除的目的。

3.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(一)中的所有用户按照信号强弱分组的方式为按照用户的数据速率不同进行的。

4.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(一)中的所有用户按照信号强弱分组的方式可以为：当M＝2时，G1＝G2＝1，或G1＝G2＝2，或G1＝G2＝3，或G1＝2，G2＝1，或G1＝3、G2＝1。

5.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(二)(1)中的符号检测方法为匹配滤波检测。

6.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(二)(1)中的符号检测中的符号，是通过符号硬判决得到的各用户比特序列，或者是各用户各径比特判决之前的符号估计序列。

7.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(三)(A)(1)中的符号检测方法为：先将输入的残差信号序列加上另一个输入的加权的码片级信号序列，然后进行匹配滤波和RAKE合并，得到符号检测结果。

8.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(二)(1)中的再生出本组各用户码片级信号序列的方法为：利用符号检测值获取相应的信道估计参数序列和对应的判决比特序列，进行相乘，最后再扩频得到再生结果。

9.根据权利要求8所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述信道估计参数序列可以是利用本级信号进行的信道估计得到，或者是利用其他级的信道估计结果。

10.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(二)(2)中的各用户码片级权值信号序列的选择方法为：利用本组输出的残差信号序列和由所述步骤(二)(1)再生出的码片级各用户信号序列，在一定的周期内通过最小均方自适应算法或归一化最小均方算法，或是自适应算法对权值进行更新得到。

11.根据权利要求10所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述的在一定的周期内的更新权值的最小均方自适应算法，采用的权值更新周期为码片周期。

12.根据权利要求10所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述各用户码片级权值信号序列可以是各用户每一径对应的不同的码片级权值信号序列。

13.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(二)(2)中的干扰消除操作的方法为：利用本组已知的各用户各径延迟估计信息，对相应用户的加权的码片级再生信号序列进行各用户各径叠加，然后从本组输入信号序列中减去，即得到经过本组干扰消除后的残余信号序列。

14.根据权利要求1所述的一种基于干扰消除的多用户检测方法，其特征在于，所述步骤(三)(A)(2)中的干扰消除方法为：先将各用户加权的码片级信号序列减去本组输入的上一级相应用户的加权的码片级信号序列，得到码片级差值信号序列，再利用本组已知的各用户各径延迟估计信息，将本组所有用户所有径的该差值序列叠加起来，然后从对所述的本组输入的残差信号序列中减去。

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