CN1404249A - 双层加权并行干扰对消算法 - Google Patents

Abstract

本发明在研究部分并行干扰对消算法和基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法的基础上，提出双层加权并行干扰对消算法。该算法不仅具有基于贝叶斯准则的加权算法的优点，在比特级判决代价最小，而且具有部分加权算法的优点，可以弥补统计意义上对用户信号估计的偏差。同时，与基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法相比，在计算量增加不大的情况下，大大提高了算法在低信噪比时的增益，使算法的性能相对于部分加权算法和基于贝叶斯准则的加权算法都有很大提高。

Description

双层加权并行干扰对消算法

                             技术领域

本发明涉及CDMA移动通信系统中基站的多用户检测技术，尤其涉及CDMA系统中并行干扰对消算法。

                             技术背景

CDMA系统因其高容量、高服务质量、保密性好等优点已经成为第三代移动通信的发展方向。多址干扰(Multiple Access Interference)限制了CDMA系统容量和性能的提高。一个用户对其他用户产生的多址干扰通常很小。但是当用户数目增大时，对某一个用户来讲，其他用户对它产生的多址干扰总和就很大。当存在远近效应时，某个用户的信号幅度较大，该用户对弱信号用户产生的多址干扰就较大，使弱信号淹没在强信号之中。单用户接收机无法消除多址干扰对用户信号检测的影响，在用户数目增大和远近效应情况下接收机的检测性能降低。设计抗多址干扰的接收机是发挥CDMA系统高容量、高服务质量优势的关键。

多用户检测技术是克服多址干扰的影响，提高CDMA系统容量的一种增强型技术。它可以充分利用多个用户的信息，对多个用户信号进行联合检测，从而尽可能地减小多址干扰对接收机性能的影响，提高系统的容量。

Verdu于1986年提出基于最大后验概率的多用户检测器，即最大似然序列检测器。虽然这种检测器是最佳检测器，但是这种检测器复杂度高，而且需要对接收信号幅度和相位信息的估计。这使得最大似然序列检测器难以应用。因此，必须研究次最佳的多用户检测算法。

次最佳的多用户检测算法大致分为两类：线性检测算法和干扰对消算法。线性检测算法对单用户检测器的软输出进行线性变换，产生一组能够提高性能的新输出。这类算法主要包括：去相关检测器(Decorrelating Detector)、最小均方误差检测器(MinimumMean Square Error Detector)和多项式展开法(Polynomial Expansion Detector)等。线性检测算法性能较好，但是计算很复杂。干扰对消算法将期望用户的信号视为有用信号，将其他用户的信号视为干扰信号；先从接收信号中消除其他用户的干扰，得到期望用户的信号，然后对期望用户的信号进行检测，从而提高系统的性能。干扰对消算法可以分为：串行干扰对消(Serial Interference Cancellation)和并行干扰对消(ParallelInterference Cancellation)。串行干扰对消算法按照功率降序对用户信号进行排序。首先对功率最大的用户进行判决检测，然后再生该用户信号，从接收信号中去掉该用户的信号，使其它用户的检测不受该用户信号的干扰。接下来对功率次最大的用户信号进行检测，再生和消除功率次最大的用户的信号，使剩下的用户的检测不再受功率次最大用户的干扰。按照顺序，再从接收信号中去掉其他用户的干扰。该方法的性能优于单用户检测器；但是缺点为：(1)延时较大；(2)需要进行功率排序，计算量较大；(3)对初始信号估计敏感。并行干扰对消算法从接收信号中并行地为每个用户消除所有其他用户的信号干扰。该算法性能优于单用户检测器，具有延时小，计算复杂性小的优点，是目前最有可能实现的算法。

并行干扰对消算法在高信噪比下相对于单用户检测器性能提高较大；但是，在低信噪比下，该算法相对于单用户检测器性能提高的幅度降低。在CDMA系统中，功率控制可以在一定程度上弥补信道的衰落特性，使系统在较低信噪比下工作，以尽可能地提高系统的容量。因此，如何提高在较低信噪比下并行干扰对消算法的性能具有重要意义。

部分并行干扰对消算法能够有效提高并行干扰对消算法的性能。与传统并行干扰对消算法不同的是：传统并行干扰对消算法从接收信号中完全地消除期望用户受到的多址干扰；而部分并行干扰对消算法则给每级干扰对消设置一个权值，对期望用户受到的多址干扰进行加权，在干扰对消过程中，只是部分地消除多址干扰。R.Michael Buehrer和Steven P.Nicoloso在1999年第五期电气和电子工程协会出版的通讯报(IEEETransactions on Communications，PP.658-661，Vol.47，No.5，1999)上发表了《“用于CDMA的部分并行干扰对消”的注释》(Comments on“Partial Parallel InterferenceCancellation for CDMA”)。该篇论文从理论上分析得到：高斯信道下传统的并行干扰对消算法从接收信号中完全地消除期望用户受到的多址干扰，这种情况下对期望用户信号的估计是有偏估计；部分并行干扰对消算法只是部分地消除多址干扰，可以纠正对期望用户信号估计的偏差，使判决结果更可靠。在较低信噪比下，部分并行干扰对消算法的性能明显优于传统的并行干扰对消算法。

基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法由美国专利US5418814公开，它也是一种加权算法。它与部分并行干扰对消算法的加权基理不同，它是基于判决代价的均值最小的比特级加权算法。该算法设置判决的代价函数，以判决代价的均值最小作为准则，确定每个比特判决结果的可靠性系数，并用该系数对该比特再生的信号进行比特级加权，这样在多址干扰的消除中只是部分地消除该用户该比特产生的干扰。该算法的性能相对于传统的并行干扰对消算法有提高，尤其在低信噪比情况下，性能提高较明显。

下面，本文详细介绍传统的并行干扰对消算法、部分并行干扰对消算法和基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法。

1 传统的并行干扰对消算法

并行干扰对消接收机的结构如图1所示。图1中的PIC结构1和最后一级PIC结构2的内部结构分别如图2和图3所示。第一级PIC结构把接收信号的基带信号作为各用户的输入信号，进行处理，得到的各用户的输出信号是下一级PIC结构中各用户的输入信号；第二级PIC结构对各用户的输入信号进行处理，得到的各用户的输出信号是下一级PIC结构中各用户的输入信号；这样逐级处理，最后一级PIC结构对各用户的输入信号进行处理，得到的各用户的输出信号是多级PIC结构的最终结果。

在衰落信道环境下，接收信号的基带信号可以表示为： $r\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{il}}{S}_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})+Z\left(t\right)$ $=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{il}}\sqrt{P_i}{b}_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})c_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})+Z\left(t\right)---\left(1\right)$

其中，r(t)表示接收信号的基带信号；a_il表示第i个用户第l径的信道衰落值，L为径数；τ_il表示第i个用户第l径的时延；S_i(t)表示用户i的发送信号，K表示用户总数；P_i表示用户i的功率；b_i(t)表示用户i的比特流， $b_i\left(t\right)=\underset{m=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^{\left(m\right)}p(t-m{T}_b),a_i^{\left(m\right)}$ 表示第i个用户的第m个比特，p(t)表示周期为T_b的信号脉冲，在不妨碍算法推导结论的情况下，设p(t)是矩形脉冲(当t∈[0，T_b]时，p(t)＝1；当 时，p(t)＝0)；c_i(t)表示用户i的扩频码；Z(t)表示信道噪声。

在第k级PIC结构中，用户i的RAKE接收机3的输入信号为

。当k＝1时 $r_i^{\left(l\right)}\left(t\right)=r\left(t\right)$ 。RAKE接收机对 进行多径解扩，并由解扩结果进行信道估计，然后进行多径合并。用户i的RAKE接收机对第l径的解扩结果为：

其中，l＝1，......，L。

采用最大比合并，得到RAKE接收机的多径合并结果为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(3\right)$

其中， $y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}^{*}{y}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\left(l\right)---\left(4\right)$

A_il是 的估计值，a_il表示第i个用户第l径的信道衰落值，P_i表示用户i的功率。硬判决器4对RAKE接收机的多径合并结果进行硬判决，就得到第k级PIC算法的判决结果。当k＝1时，该判决结果就是单用户检测器的输出。对第i个用户第m个比特的判决结果为： ${\hat{a}}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{sgn}\left\{Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(5\right)$

对判决结果进行进一步的处理，包括用信号再生器5进行信号再生、用多址干扰的估计与干扰对消装置6进行多址干扰的估计与干扰对消，就得到第k级PIC结构中用户i的输出信号。该信号就是(k+1)级PIC结构中用户i的RAKE接收机的输入信号。第k级PIC结构中，用户i的再生信号可以表示为： $g_i^{\left(k\right)}\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{a}}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}p(t-n{T}_b-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})c_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})---\left(6\right)$

由其他(K-1)个用户的再生信号，可以得到用户i的MAI的估计： ${\hat{I}}_i^{\left(k\right)}=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j^{\left(k\right)}\left(t\right)$ $=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{jl}}\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{a}}_j^{\left(n\right)\left(k\right)}p(t-n{T}_b-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jl}})c_j(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jl}})---\left(7\right)$

对第i个用户，按照下式从接收信号的基带信号中消除其他用户产生的MAI： $r_i^{(k+1)}\left(t\right)=r\left(t\right)-{\hat{I}}_i^{\left(k\right)}---\left(8\right)$

是第k级PIC结构中用户i的输出信号。该信号是第(k+1)级PIC结构中用户i的RAKE接收机的输入信号。

如图3所示，在S级PIC算法的最后一级PIC结构中，用户i的RAKE接收机3对输入信号进行多径解扩、信道估计、多径合并，多径合并得到的用户i的软输出就是S级PIC算法中用户i的最终结果。该结果被送给用户i的译码器进行译码。最后一级PIC结构不包括信号再生和多址干扰的估计与干扰对消装置。

PIC算法的性能优于单用户检测器：在信噪比较高时，该算法相对于单用户检测器有较大的增益；在信噪比较低时，该算法相对于单用户检测器的增益降低。

2部分并行干扰对消算法

在判决得到的 正确的条件下，按照公式(8)消除MAI，会提高系统的性能。但是，当 不正确时，按照公式(7)估计得到的MAI中存在错误信息，在干扰对消过程中，不仅不能去掉相应的MAI项，反而增加了干扰，这必然使PIC的判决结果错误率增大。针对这种情况，部分PIC算法对再生的信号进行加权，然后进行干扰对消。部分PIC算法的结构与传统PIC算法的结构完全相同，如图1、图2和图3所示。只是在部分PIC算法中，干扰对消的具体公式如下： $r_i^{(k+1)}\left(t\right)=r\left(t\right)-p^{\left(k\right)}{\hat{I}}_i^{\left(k\right)}---\left(9\right)$

其中，p^(k)为第k级PIC算法的权值；p⁽¹⁾＜p⁽²⁾...＜p^(S)。S为PIC的级数。

在部分PIC算法的第一级，判决结果准确率较低，因此对MAI的估计结果并不可靠，所以可以取权值p⁽¹⁾较小，部分地消除MAI，这样既可以消除一部分干扰，又可以减小错误的判决结果对算法性能的影响；随着PIC级数的增加，PIC算法得到的判决结果准确率提高，对MAI的估计比较可靠，所以可以使权值p^(k)随k的增大逐步增大，加大对MAI的消除力度，以提高PIC算法的性能。目前，关于权值的选取只有定性的结论：随着PIC算法级数的增大，权值p^(k)增大。的通讯报(IEEE Transactions on Communications，PP.658-661，Vol.47，No.5，1999)上发表了《“用于CDMA的部分并行干扰对消”的注释》(Comments on“Partial ParallelInterference Cancellation for CDMA”)。该篇论文从理论上分析得到：高斯信道下传统的并行干扰对消算法从接收信号中完全地消除期望用户受到的多址干扰，这种情况下对期望用户信号的估计是有偏估计；部分并行干扰对消算法只是部分地消除多址干扰，可以纠正对期望用户信号估计的偏差，使判决结果更可靠。

3.基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法

美国专利US5418814中提出一种基于贝叶斯准则的加权PIC算法，该算法的多级结构同传统PIC算法，如图1所示。该算法的PIC结构不同于传统PIC算法的PIC结构，具体结构见图4。该算法的最后一级PIC结构同传统PIC算法，如图3所示。该算法原理如下：

由公式(2～4)，第k级PIC结构中用户i的Rake接收机的多径合并结果可以进一步表示为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}={\mathrm{\μ}}_i{a}_i^{\left(m\right)}+n_i---\left(10\right)$

n_i为高斯白噪声，服从正态分布 是用户i的第m个比特，值为+1或-1。μ_i是与信道衰落相关的实数。

由(10)式，可以得到：当 $a_i^{\left(m\right)}=1$ 时， 服从正态分布 ；当 $a_i^{\left(m\right)}=-1$ 时，服从正态分布

设判决结果 ${\hat{a}}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{sgn}\left\{Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}$ 的可靠性为 ，设置判决的代价函数为： $C={\mathrm{\μ}}_i^2{(a_i^{\left(m\right)}-f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}{\hat{a}}_i^{\left(m\right)\left(k\right)})}^2---\left(11\right)$

根据贝叶斯规则可以得到判决代价的均值： $E\left(C\right)={\mathrm{\μ}}_i^2\{{(1-f_i^{\left(m\right)\left(k\right)})}^2(1-P_e)+(1+f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}{)}^2{P}_e\}$ $={\mathrm{\μ}}_i^2\{1-2f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}(1-2P_e)+{\left(f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right)}^2\}---\left(12\right)$

其中，P_e为错误概率。

对上式求导，并令导数为0，得到使判决代价的均值最小的 $f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\tanh \left\{\frac{{\mathrm{\μ}}_i\left|Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right|}{{\mathrm{\σ}}_i^2}\right\}---\left(13\right)$

在信号再生时，以 为权值，对每个比特的再生信号进行加权，将加权得到的信号作为该比特的再生信号。按照公式(7)计算MAI，按照公式(8)进行干扰对消。信号的再生、多址干扰的估计与干扰对消过程见图4。图4中装置7按照公式(13)计算硬判决器判决结果的可靠性系数。信号再生的具体公式如下： $g_i^{\left(k\right)}\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}{\hat{a}}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}p(t-n{T}_b-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})c_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})---\left(14\right)$

                     发明的内容

本发明的目的是：提出一种双层加权并行干扰对消算法。该算法将部分并行干扰对消算法和基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法相结合，在算法复杂度增加不大的情况下，使算法性能得到提高，尤其在低信噪比情况下，算法性能提高较大。

本发明是这样实现的：一种用于CDMA(码分多址)无线通信系统抗多址干扰的双层加权并行干扰对消(双层加权PIC)算法，该算法将部分并行干扰对消算法和基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法相结合，所述算法包括下述步骤：

(a.)在所述双层加权PIC算法的第k级PIC结构中，用RAKE接收机对输入信号进行多径解扩、信道估计、多径合并，并用硬判决器对RAKE接收机的输出进行硬判决。按照下述公式(2~5)得到相应的硬判决结果。

用户i的RAKE接收机对第l径的解扩结果为：

其中，l=1，.......L， 表示第k级PIC结构中，用户i的RAKE接收机的输入信号，当k＝1时， $r_i^{\left(l\right)}\left(t\right)=r\left(t\right)$ ，r(t)表示接收信号的基带信号，c_i(t)表示用户i的扩频码，τ_il表示第i个用户第l径的时延，L为径数，T_b表示信号脉冲的周期；

采用最大比合并，得到RAKE接收机的多径合并结果为：

采用最大比合并，得到RAKE接收机的多径合并结果为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(3\right)$

其中， $y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}^{*}{y}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\left(l\right)---\left(4\right)$

A_il是 的估计值，a_il表示第i个用户第l径的信道衰落值，P_i表示用户i的功率。L为径数。

对第i个用户第m个比特的判决结果为： ${\hat{a}}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{sgn}\left\{Y_l^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(5\right)$

(b.)计算每比特判决结果的可靠性。

第k级PIC结构中，用户i的第m个比特的判决结果为

，公式(3)可以进一步表示为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}={\mathrm{\μ}}_i{a}_i^{\left(m\right)}+n_i---\left(10\right)$

n_i为高斯白噪声，服从正态分布

是用户i的第m个比特，值为+1或-1，是与信道衰落相关的实数，

的可靠性系数计算如下： $f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\tanh \left\{w\frac{{\mathrm{\μ}}_i\left|Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right|}{{\mathrm{\σ}}_i^2}\right\}---\left(15\right)$

即是

的可靠性系数。w是正实数，用来弥补噪声功率估计的不准确。可以通过实验确定不同信噪比下w的数值，在信噪比较高时，可以取w＝1。

(c.)用户信号的比特级加权再生。

按照公式(14)计算用户i的比特级加权再生信号，其表达式为： $g_i^{\left(k\right)}\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}{\hat{a}}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}p(t-n{T}_b-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})c_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})---\left(14\right)$

其中，p(t)表示周期为T_b的信号脉冲；

(d.)多址干扰的计算。 ${\hat{I}}_i^{\left(k\right)}=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j^{\left(k\right)}\left(t\right)---\left(16\right)$

(e.)干扰对消。

设所述双层加权PIC算法第k级的权值为p^(k)，按照下述公式对步骤d中得到的MAI进行加权干扰对消，得到第k级PIC结构中用户i的输出信号 是下一级PIC结构中用户i的RAKE接收机的输入信号。 $r_i^{(k+1)}\left(t\right)=r\left(t\right)-p^{\left(k\right)}{\hat{I}}_i^{\left(k\right)}---\left(9\right)$

(f.)重复步骤(a.~e.)，进行下一级PIC的计算。对于最后一级PIC结构，只进行步骤1中多径解扩、多径合并的计算。即：按照公式(2)对用户i的输入信号进行多径解扩，按照公式(3)、(4)进行多径合并。将多径合并得到的用户i的软输出作为多级PIC结构中用户i的最终结果。在接收机中，该结果被送给用户i的译码器进行译码。

双层加权PIC算法的多级结构同传统PIC算法，如图1所示。该算法的PIC结构同基于贝叶斯准则的加权PIC算法，如图4所示。只是在双层加权PIC算法中，干扰对消按照公式(9)进行；在基于贝叶斯准则的加权PIC算法中，干扰对消按照公式(8)进行。该算法的最后一级PIC结构同传统PIC算法，如图3所示。

本发明将部分并行干扰对消算法和基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法相结合，提出双层加权并行干扰对消算法。该算法不仅具有基于贝叶斯准则的加权算法的优点，在比特级判决代价最小，而且具有部分加权算法的优点，可以弥补统计意义上对用户信号估计的偏差。同时，与基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法相比，在计算量增加不大的情况下，大大提高了算法在低信噪比时的增益，使算法的性能相对于部分加权算法和基于贝叶斯准则的加权算法都有很大提高。

                      附图说明

图1：并行干扰对消接收机的多级结构示意图

图2：PIC结构示意图

图3：最后一级PIC结构示意图

图4：基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法的PIC结构示意图

                      具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

双层加权PIC算法的多级结构同传统PIC算法，如图1所示。该算法的PIC结构同基于贝叶斯准则的加权PIC算法，如图4所示。该算法的最后一级PIC结构同传统PIC算法，如图3所示。

如图1所示，接收信号的基带信号r(t)以并行方式进入图中的第一级PIC结构1。如图4所示，并行进入PIC结构的输入信号分别进入各用户的RAKE接收机3。RAKE接收机3先对输入信号进行解扩，然后由解扩结果进行信道估计，最后进行多径合并，并将多径合并结果同时送给硬判决器4和判决可靠性计算器7，将信道估计结果同时送给判决可靠性计算器7和信号再生器5。硬判决器4对输入信号进行硬判决，并将硬判决结果送给信号再生器5。

在所述双层加权PIC算法的第k级，按照下述公式(2～5)得到相应的硬判决结果。

用户i的RAKE接收机对第l径的解扩结果为：

其中，l＝1，.......L，

表示第k级PIC结构中，用户i的RAKE接收机的输入信号，当k＝1时， $r_i^{\left(l\right)}\left(t\right)=r\left(t\right)$ ，r(t)表示接收信号的基带信号，c_i(t)表示用户i的扩频码，τ_il表示第i个用户第l径的时延，L为径数，T_b表示信号脉冲的周期；

采用最大比合并，得到RAKE接收机的多径合并结果为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(3\right)$

其中， $y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}^{*}{y}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\left(l\right)---\left(4\right)$

A_il是 的估计值，a_il表示第i个用户第l径的信道衰落值，P_i表示用户i的功率。L为径数；

对第i个用户第m个比特的判决结果为： ${\hat{a}}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{sgn}\left\{Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(5\right)$

可靠性计算器由两个输入信号计算硬判决器判决结果的可靠性系数，并将可靠性系数送给信号再生器5。第k级PIC结构中，用户i的第m个比特的判决结果为

的可靠性系数计算如下： $f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\tanh \left\{w\frac{{\mathrm{\μ}}_i\left|Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right|}{{\mathrm{\σ}}_i^2}\right\}---\left(15\right)$

即是

的可靠性系数，w是正实数，用来弥补噪声功率估计的不准确，在信噪比较高时，可以取w＝1。

信号再生器由输入的三个信号得到用户的再生信号，并将再生信号送入多址干扰的估计与干扰对消装置6。用户信号的比特级加权再生信号为： $g_i^{\left(k\right)}\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}{\hat{a}}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}p(t-n{T}_b-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})c_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})---\left(14\right)$

从图4中可以看到：接收信号的基带信号r(t)也进入多址干扰的估计与干扰对消装置6。该装置由并行输入的各用户的再生信号估计各用户受到的多址干扰，从接收信号的基带信号r(t)中消除某个用户受到的多址干扰得到的信号作为本级PIC结构中该用户的输出信号、下一级PIC结构中该用户的输入信号。

第k级所述双层加权PIC算法中，用户i的多址干扰(MAI)的估算为： ${\hat{I}}_i^{\left(k\right)}=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j^{\left(k\right)}\left(t\right)---\left(16\right)$

设所述双层加权PIC算法第k级的权值为p^(k)，按照下述公式对上述公式中得到的MAI进行加权干扰对消，得到第k级PIC结构中用户i的输出信号

是下一级PIC结构中用户i的RAKE接收机的输入信号。 $r_i^{(k+1)}\left(t\right)=r\left(t\right)-p^{\left(k\right)}{\hat{I}}_i^{\left(k\right)}---\left(9\right)$

下一级PIC结构对并行输入的信号进行同样的处理。这样逐级处理，当处理到最后一级PIC结构时，并行输入的信号分别进入各用户的RAKE接收机3。用户的RAKE接收机对输入信号进行解扩、信道估计和多径合并，得到用户的软输出。各用户的软输出就是多级PIC结构中各用户的最终结果。在接收机中，用户的软输出被送给用户的译码器进行译码。

Claims (1)

1、一种用于CDMA(码分多址)无线通信系统抗多址干扰的双层加权并行干扰对消(双层加权PIC)算法，其特征在于，所述算法将部分并行干扰对消算法和基于贝叶斯准则的加权并行干扰对消算法相结合，包括下述步骤：

(a.)在所述双层加权PIC算法的第k级PIC结构中，用RAKE接收机对输入信号进行多径解扩、信道估计、多径合并，并用硬判决器对RAKE接收机的输出进行硬判决，按照下述公式(2~5)得到相应的硬判决结果，

用户i的RAKE接收机对第l径的解扩结果为：

其中，l＝1，......，L， 表示第k级PIC结构中，用户i的RAKE接收机的输入信号，当k＝1时， $r_i^{\left(l\right)}\left(t\right)=r\left(t\right)$ ，r(t)表示接收信号的基带信号，c_i(t)表示用户i的扩频码，τ_il表示第i个用户第l径的时延，L为径数，T_b表示信号脉冲的周期；

采用最大比合并，得到RAKE接收机的多径合并结果为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(3\right)$

其中， $y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}^{*}{y}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\left(l\right)---\left(4\right)$

A_il是 的估计值，a_il表示第i个用户第l径的信道衰落值，P_i表示用户i的功率，L为径数；

对第i个用户第m个比特的判决结果为： ${\hat{a}}_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{sgn}\left\{Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}---\left(5\right)$

(b.)计算每比特判决结果的可靠性

第k级PIC结构中，用户i的第m个比特的判决结果为 ，公式(3)可以进一步表示为： $Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\mathrm{Re}\left\{y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right\}={\mathrm{\μ}}_i{a}_i^{\left(m\right)}+n_i---\left(10\right)$

n_i为高斯白噪声，服从正态分布

是用户i的第m个比特，值为+1或-1，μ_i是与信道衰落相关的实数，

的可靠性系数计算如下： $f_i^{\left(m\right)\left(k\right)}=\tanh \left\{w\frac{{\mathrm{\μ}}_i\left|Y_i^{\left(m\right)\left(k\right)}\right|}{{\mathrm{\σ}}_i^2}\right\}---\left(15\right)$

即是 的可靠性系数，w是正实数，用来弥补噪声功率估计的不准确，在信噪比较高时，可以取w＝1；

(c.)用户信号的比特级加权再生

按照公式(14)计算用户i的比特级加权再生信号，其表达式为： $g_i^{\left(k\right)}\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{il}}\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}{\hat{a}}_i^{\left(n\right)\left(k\right)}p(t-n{T}_b-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})c_i(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{il}})---\left(14\right)$

其中，p(t)表示周期为T_b的信号脉冲；

(d.)多址干扰的计算

第k级PIC算法中，用户i的多址干扰(MAI)为： ${\hat{I}}_i^{\left(k\right)}=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j^{\left(k\right)}\left(t\right)---\left(16\right)$

(e.)干扰对消

设所述双层加权PIC算法第k级的权值为p^(k)，按照下述公式对步骤d中得到的MAI进行加权干扰对消，得到第k级PIC结构中用户i的输出信号 是下一级PIC结构中用户i的RAKE接收机的输入信号， $r_i^{(k+1)}\left(t\right)=r\left(t\right)-p^{\left(k\right)}{\hat{I}}_i^{\left(k\right)}---\left(9\right)$

(f.)重复步骤(a.~e.)，进行下一级PIC的计算，对于最后一级PIC结构，只进行步骤a中多径解扩、多径合并的计算，按照所述公式(2)对用户i的输入信号进行多径解扩，按照所述公式(3)和所述公式(4)进行多径合并，将多径合并得到的用户i的软输出作为多级PIC结构中用户i的最终结果，在接收机中，该结果被送给用户i的译码器进行译码。

Images