基于PIC的MC-CDMA系统多级型多用户检测技术

吴晓葵

（西安航空技术高等专科学校 现代教育技术中心，陕西 西安 710077）

在CDMA系统中分配给各个用户的扩频码如果没有严格正交，将会引起用户之间的相互干扰，即多址干扰。随着用户数的增多，多址干扰的增强，用户的误码性能会变差[1]。另一方面，移动用户的位置不断变化及深度衰落的存在，强功率用户的信号会抑制弱功率用户的信号，系统性能严重弱化，即所谓的远近效应，因此抑制MAI和远近效应以提高系统的性能，增加容量是十分迫切的要求，而多用户检测技术成为近年来的主要解决方法之一[2]。

多用户检测技术可以充分利用各个用户的扩频序列时延幅度和相位信息对各用户进行联合检测，从总体上提高各用户的性能。它解决了远近效应问题，降低了系统对功率控制精度的要求，因此可以有效地利用上行链路频谱资源，显著增加系统容量。在多用户检测中，一类重要的技术是基于干扰抵消的多级检测[3]。

本文首先介绍干扰抵消检测算法，重点分析了PIC的概念。在基于PIC的多级型多用户检测技术基础上进行仿真分析。仿真结果表明该方案在运算复杂性和系统性能之间取得了良好的折中。

1 并行干扰抵消检测算法

干扰抵消（IC）基本原理是利用已检测的信号重构期望用户的干扰信号，并从接收信号中删除掉。IC包括串行干扰抵消（SIC）和并行干扰抵消（PIC）[4]，所不同的是SIC每次只检测一个用户，而PIC利用前级判决的信息构造所有用户的干扰信号，然后从接收信号抵消掉干扰信号，最后判决，因此PIC的处理延迟小，但计算量大[5]。下面将详细介绍PIC的基本原理。

1.1 并行干扰抵消器（PIC）

并行干扰抵消方案是指抵消工作在并行模式下。对于传统的PIC，用户k在第i级的判决信号可以表示为

其中，dˆi-1，j表示由前一级获得的第j个用户的符号估计值，它可以通过基于判决的线性过程或基于匹配滤波的线性过程来获得。 第0级可以通过匹配滤波器（相关器）来得到dˆ0，j。多级PIC的基本原理可以用图1来表示。

图1 PIC基本原理框图Fig.1 Basic principle block diagram of PIC

1.2 选择性并行干扰消除（S-PIC）

并行干扰消除（PIC），是在同一级检测中重构出所有用户信号，然后从总的接收信号中减去所有干扰信号而获得有用信号。但是由于第一级判决输出只采用一般的检测合并技术（单用户检测）而存在MAI，所以不能完全正确的重构所有干扰用户的信号，导致在进行PIC时，有可能引入新的干扰。在这种情况下，某些用户在第一级判决输出原本正确，但是由于其他用户的错误判决，而经过PIC后反而变错。为了避免这一差错，提出了选择性并行干扰 （S-PIC，Selective Parallel Interference Cancellation），即根据第一级检测出来的各个用户的可靠性分组，来决定是否进行重构，下面介绍其主要思想。

用户第一级检测合并后的判决变量D（1）u（u=1，2，…，N），根据两个归一化的可靠阀值 S1，S2（0

如果u∈U1，认为非常可靠，这是第一级判决可以作为最终的判决输出，不需要做PIC。同时可以重构为干扰信号被其他的用户在进行PIC运算时引用。如果u∈U2，认为部分可靠这时第一级判决不可以作为最终的判决输出，需要进一步做PIC来消除MAI。但可以重构为干扰信号被其他的用户在进行PIC运算时引用。

如果u∈U3，认为十分不可靠，这时第一级判决不可以作为最终的判决输出，需要进一步做PIC来消除MAI。而且因为的可靠性差，为了防止给其他可靠性高的用户引入更大的干扰，不再重构为干扰信号而被其他的用户在进行PIC运算时引用。

如表1所示，U1组内的用户不用再做PIC，U3组内的用户不再进行重构，只有U2组内的用户进行常规的PIC检测。所以S-PIC在PIC的基础上，大大降低了接收机的计算复杂度。所面临的任务就是如何选择最佳的阀值S1、S2，使得系统的平均误码率最小。

表1 S-PIC的分组操作Tab.1 S-PIC grouping operation

2 基于PIC的多级检测方法

多级检测的概念一开始是出现在DS-CDMA系统的多用户系统中[6]，其基本思想是：先由前一级获得数据和干扰的初步估计，然后在后一级消除对干扰的估计，从而提高检测的可靠性。

针对多址干扰（MAI），研究由各种单用户检测方法组合而成的多级检测技术，基于PIC的MC-CDMA系统多级检测原理框图如图2所示。

图2 基于PIC的MC-CDMA系统多级检测原理框图Fig.2 Multi-level detection block diagram for MC-CDMA system based on PIC

为不失一般性，设第0个用户为期望用户，对初始级，采用SUD得到数据判决值为

在第s级，重建的多用户干扰为

用户0消除干扰后的接收值

然后再用SUD得到判决值

重复公式（4）至（6）可以实现多级检测，进行比较理想的干扰删除。 这里 G（s）=diag{g0，g1，…，gN-1}为第 s 级 SUD 均衡系数矩阵，s=1，2，…S-1。

初始数据估计非常重要，初始数据估计不准确，会引起误差传播效应。同时，PIC的性能很容易受到干扰信号估计偏差的影响。

3 仿真分析

图3描述了几种检测方式的误码率。如图3可见，这几种检测方式的误码率都是随着信噪比的增大而减小。其中匹配滤波器的误码率最大。其余3种检测方式的误码率均小于匹配滤波器。

图3 各种检测方式的误码率比较Fig.3 BER compared with different detection models

图4 几种检测方式随着用户数目的增多误码率变化曲线Fig.4 BER for several detection models with increased number of users

4 结束语

本文采用多级型多用户检测技术，引入并行干扰抵消技术，充分利用各个用户的扩频序列时延幅度和相位信息对各用户进行联合检测，抑制MAI和远近效应以提高系统的性能。通过仿真验证，相对于其他检测技术，当信噪比增大时，并行干扰抵消（PIC）的误码率最小，使系统性能得到很好的改善，是最优的多用户检测技术。但随着级数的更加，系统性能的优化越来越小，且相应的运算复杂性越来越高，因此，在实际应用中，进行到三级PIC即可。

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