CDMA系統(tǒng)中的盲自適應(yīng)信號(hào)處理算法研究：多用戶(hù)檢測(cè)與天線陣列波束形成.pdf

1、無(wú)線通信已成為當(dāng)今最活躍的技術(shù)領(lǐng)域之一。人們對(duì)各種多媒體業(yè)務(wù)(如話音，視頻，圖像，文本，數(shù)據(jù)等)需求的劇增促使了無(wú)線通信技術(shù)的快速發(fā)展。用于增加無(wú)線通信系統(tǒng)容量的傳統(tǒng)可用資源是頻譜和發(fā)射功率。但是，這兩種資源恰恰是制約現(xiàn)代無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的瓶頸，因?yàn)榭捎玫念l譜資源有限，而發(fā)射功率受到移動(dòng)臺(tái)電池能量的限制。這兩種資源已不能滿足用戶(hù)數(shù)劇增的要求。另一方面，隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，處理器的處理能力得到了快速提升，特別是低成本DSP得到了蓬勃的發(fā)展。面對(duì)這

2、些客觀景況，人們開(kāi)始展開(kāi)了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)智能化研究，目的在于有效地提高系統(tǒng)容量。在這個(gè)技術(shù)變革中，關(guān)鍵的一環(huán)就是開(kāi)發(fā)新的傳輸技術(shù)和先進(jìn)的接收機(jī)信號(hào)處理方法，使得在不增加額外頻譜和功率需求的前提下，極大地提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)容量。本文以CDMA通信系統(tǒng)中的的關(guān)鍵技術(shù)多用戶(hù)檢測(cè)和天線陣列波束成形作為切入點(diǎn)，來(lái)研究無(wú)線通信中的先進(jìn)信號(hào)處理技術(shù)。 與傳統(tǒng)的FDMA、TDMA系統(tǒng)相比，CDMA系統(tǒng)具有頻譜效率高、軟容量、保密性好以及更大的潛在容量等

3、優(yōu)點(diǎn)，但是同時(shí)也要克服多址干擾和遠(yuǎn)近效應(yīng)這兩個(gè)嚴(yán)重影響系統(tǒng)容量的問(wèn)題。在CDMA系統(tǒng)中，引入多用戶(hù)檢測(cè)技術(shù)和天線陣列波束形成技術(shù)，可以有效地抑制干擾，提高系統(tǒng)容量。由于與非盲算法相比，盲算法不需要干擾用戶(hù)的信息和訓(xùn)練序列等優(yōu)點(diǎn)，因此，本文側(cè)重于盲自適應(yīng)多用戶(hù)檢測(cè)和盲自適應(yīng)波束形成算法研究。全文研究?jī)?nèi)容大致可以分為三個(gè)部分：多用戶(hù)檢測(cè)算法，天線波束成形算法和波束成形算法的推廣，即自適應(yīng)廣義特征分解算法。 在多用戶(hù)檢測(cè)方面，在現(xiàn)有的

4、遞推最小二乘盲自適應(yīng)多用戶(hù)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，給出了一種改進(jìn)的算法，即遺忘因子具有自調(diào)整器的遞推最小二乘盲自適應(yīng)多用戶(hù)檢測(cè)算法。與定遺忘因子最小二乘算法相比，以增加很小的計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià)，提高了算法的魯棒性，它能根據(jù)系統(tǒng)的變化而自動(dòng)調(diào)整遺忘因子，當(dāng)系統(tǒng)趨于靜態(tài)時(shí)，遺忘因子趨于1，以提高穩(wěn)態(tài)精度，而在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中，遺忘因子減小，使算法能有效地跟蹤系統(tǒng)參數(shù)。文中對(duì)算法的收斂性從理論上作了嚴(yán)格分析。最后，在靜態(tài)環(huán)境和動(dòng)態(tài)環(huán)境中，對(duì)算法性能進(jìn)行了仿真分

5、析。 在天線陣列波束形成方面，介紹了智能天線技術(shù)的基本概念和基本方法。結(jié)合CDMA天線陣列系統(tǒng)的接收信號(hào)的特殊結(jié)構(gòu)，將MSINR波束形成問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)無(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題，在這個(gè)具有良好特性的新的損失函數(shù)的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了基于遞推最小二乘的盲自適應(yīng)天線陣列波束形成算法。利用Ljung的隨機(jī)逼近理論，分析了該算法的收斂性。不同信號(hào)環(huán)境下的仿真結(jié)果表明算法具有快速收斂性和良好的動(dòng)態(tài)跟蹤能力。 自適應(yīng)廣義特征分解問(wèn)題事實(shí)上是文中盲

6、自適應(yīng)波束形成算法的延伸。該問(wèn)題廣泛存在于現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域，如數(shù)據(jù)壓縮，特征提取，陣列信號(hào)處理等。因此，本文對(duì)自適應(yīng)廣義特征分解問(wèn)題做了系統(tǒng)的研究，建立了一套完整的算法理論框架，包括對(duì)廣義特征分解問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，推導(dǎo)出了三種算法，即估計(jì)主廣義特征子空間的并行算法，估計(jì)主廣義特征向量的串行算法以及估計(jì)主廣義特征向量的并行算法，利用Ljung隨機(jī)逼近理論分析了三種算法的收斂性，通過(guò)數(shù)值仿真，分析和驗(yàn)證了算法的性能。 總之，本文的研