多用户检测
多用户检测的发展现状和分类
业
Ｑ：！ Ｑ
学 术 论 坛
多用 户检 测 的发 展 现状 和 分 类
张银 玲 杨红英 张勇 （ 解放 军蚌埠坦 克学院 实验 中心 安徽蚌 埠 ２ ３ １ ） ３ ０ ３
用 户检 测 的 广 泛 研 究 。
解 相关 判决 反馈 检测 器 由Ｄ ｅ ｕ ｌ ｌ ｎ 进一 步 实用 化 。 ａ ｇ １ ９ 年 提 出 了基 于 Ｈａｌ ｅ Ｗ ｎ 于 ９８
大 地 提 高 系统 容 量 ， 此 ， 们开 始 了对 多 Ａ于 １ ９ 年 提 出 ， 先 对 接 收 信 号 进 行 线 子 空 间 跟 踪 的 盲 多 用 户 检 测 算 法 一 一 从 人 ９３ 首
杂度 却 是 随 着 系统 用 户 数 的 增加 呈指 数 关 序 进 行 串行 干 扰 抵 消 ， 终 达 到 抑 制 多址 最 系增 长 的 ， 系统 用 户 数 目较 大 时 运 算 量 干 扰 的 目 的 。 当
相 当 的 大 ， 对 于 硬 件 的 实 现 来 说 几 乎 是 这 不 可 能的 。 以 ， Ｖ ｒ ｕ 后 ， 们便 把 研 扰 抵 消（ ｉ ） 法 ， 用 多 级 非 线性 结 构 来 所 继 ｅｄ 之 人 ｓｃ算 采 究 的 重 点集 中在 各 种 次 优 多 用 户检 测 方 法 消除 多址干 扰 。 后 ， １ ９ 年Ｖ ｒ ｎ ｓ 出 随 在 ９ ０ ａ ａ ａｉ 提 上 优 于 传统 检 测 器 的 检 测 方法 ， 样 便 于 线 性 多 级 检测 ） 它主 要 的 想 法是 将 最 大 似 这 ， 硬 件 上 的 实 现 ， 以 加 快 投 入 实 际应 用 的 然 多 用 户检 测 技 术应 用 到 每 一 级 中 。 的 可 它 步伐。 此后 的 一 段 时 间 ， 们 的研 究主 要 是 缺 点 是 要求 上 一 级 得到 的判 决 信 号 比较 准 人 集 中在 ＡＷＧ Ｎ信 道 下 的 ， 解相 关 检 测器 、 匹 确 ， 且 ， 而 级数 越 多 ， 时延 越大 。 ｉｓ ｌｒ Ｄ ｖ ａ 等于 ａ
多用户检测技术及其发展
数学原理、 系统模型和求解问题的思路 ； 对一些经典的基于二阶统计量和高阶统计量的算法进行数学理 论分析， 介绍了现在的研 究进展 ， 出 一步的研 究方向。 指 进 关键 词 ： 多用 户检 测 系统模 型 二 阶 统计量 高阶统计 量 ： 中图分类号 ：Ｎ １ Ｔ ９４
１ 引言
Ａ 其中 Ｔ是符号周期 ，ｕ是第 ｕ Ａ 个用户的输入符号 集。各个信道的输入序列 ｛ ｋ ｝ ｓ［ ］ 是独立同分布的且 相互独立的 （） ｔ是平稳 白噪声且独立于信道 的输入 序列 ｛ｕ ｋ ｝但不一定是高斯的。 Ｓ［ ］ ，
图 ３ １ 线 性 ＭＩ Ｏ 信 道 模 型 ． Ｍ
维普资讯
《 西藏科技）０７ １ 期 （ ） ０ 年 ２ 总第 １ 期 ） ２ ７ ７
信 息 技术
多 用 户 检 测 技 术 及 其 发 展
周 道
（ 南京邮 电大学通信 与信 息工程 学院， 苏 南京 ２０ ０ ） 江 １０ ３
摘
要： 多用 户检 测技 术是 信号 处理 学界 所 关注的 一个 热点 问题 ， 文主要 介 绍 了盲 多用户检 测技 术的 本
６ ７
维普资讯
信 息 技 术
《 西藏科技＞０７ ｌ 期（ ＞ ０ 年 ２ 总第 １７ ） ２ ７期
． 接盲多用户检测算法就是先盲辨识信道 ， 再对其进行 ４ ３ 直接 盲 多用户检 测算 法 盲 均衡 以 恢 复 用 户 的 发 送 信 号 如 基 于 高 阶 统 计 量 ４ ３ １ 直接 盲 多用户算 法 的可行性 。对 于 ＦＲＭＩＯ ．． Ｉ Ｍ （Ｏ） Ｈ Ｓ 和二 阶统 计 量 （ Ｏ ） Ｓ Ｓ 的算 法 ， 接 方法 则 不 需 系统模 型 ， 如 下 假 设 ｓ ： 任 意 的 Ｚ≠０，ａｋ Ｈ 直 做 ５对 ｒ （ ｎ 要先 进行信 道辨识 ， 而直 接从 接 收 信号 中恢 复用 户 的 （ ） Ｚ ）＝Ｋ， Ｋ为 ＭＩ （ ＭＯ系 统 的用 户数 ） Ｈ（ ） 不 即 Ｚ是 发送 信号 ， 如基 于有限 字符集 的算法 。 可 简约 的 ， 由线性 系统理 论 可知 ，Ｉ ＦＲ系统辨 识 的充 要 ４ １ 基于高 阶统计 量 的盲 多用 户检测 算法 ． 条件是 ｓ ， ５ 在此条件下发送信号向量 ｄ １可以从接收 （） 恒模算法 （ Ｍ ： 种 算 法 发 展 的较 早 ， 直接 Ｃ Ａ） 这 是 信号向量 ｒ １ 中恢 复 出来。结合 系统理论 的 Ｂ ｚ ｔ （） ｅｕ ｏ 或间接利用接收信号的高阶统计量 （ Ｏ ） Ｈ Ｓ 信息 ， 留 保 恒等式 ， 对于 Ｈ Ｚ 存在一个有限次数 （ （） Ｌ阶） 的左逆 了相位信息， 对信道可辨识Ｉ要求较低 ， 生 允许辨识最小 矩 阵 ｗ（ ） 得 Ｗ“Ｚ Ｈ（ ）＝Ｉ ｚ使 （） Ｚ （ ．． ） ４３ １ 相位或非最小相位信道。但是该算法有 明显的缺点： 其 中 Ｈ 表 示 Ｈ ｒ ｔ ｎ变 换 ， ｅｍｉａ ｉ Ｉ 一 个 Ｎ×Ｋ的 Ｋ是 （） １ 实现足够精度 的信道辨识需要大量的数据样本 ， Ｌ 多项式 均衡器 且 Ｗ Ｚ （）＝∑Ｗ（） ～， ｉＺ ＶＬ＞（Ｋ一１ ２ ） 运算 量大 ， 法收敛慢 ；２ 仅 限于 高斯 加 性噪声 。 算 （）
安卓测试如何进行应用程序的多用户测试以满足多用户场景的需求
安卓测试如何进行应用程序的多用户测试以满足多用户场景的需求在安卓测试中，进行应用程序的多用户测试是至关重要的，以满足多用户场景的需求。
多用户测试可以帮助开发人员评估应用程序在真实世界中的性能和可靠性，并发现和解决可能存在的问题。
本文将介绍安卓测试中多用户测试的重要性和如何进行多用户测试。
一、多用户测试的重要性在现代移动应用程序开发中，多用户场景是非常常见的。
例如，一款社交媒体应用程序需要同时支持数百万用户的登录、互动和浏览。
而一款电子商务应用程序需要处理大量的用户同时浏览和购买商品的情况。
因此，进行多用户测试是保证应用程序在真实场景下正常运行的关键。
多用户测试能够帮助开发人员发现应用程序在高负载情况下可能存在的性能问题。
通过模拟多个用户同时访问应用程序，可以评估应用程序在不同负载情况下的响应速度和稳定性。
同时，多用户测试还可以帮助发现可能出现的资源竞争、数据同步和并发访问等问题。
通过及时解决这些问题，可以提高应用程序的用户体验并减少潜在的用户流失。
二、多用户测试的步骤和方法1. 定义多用户场景：首先，需要明确应用程序将面临的多用户场景和使用情况。
根据应用程序的特点和目标用户群，确定多用户测试的范围和要求。
例如，可以设定同时登录用户的数量、操作的频率和页面的访问顺序等。
2. 构建测试环境：为了进行多用户测试，需要构建适当的测试环境。
这包括建立测试服务器和模拟多个用户同时访问应用程序的工具。
可以使用开源工具或专业测试工具，如Apache JMeter等，来模拟多用户场景并生成相应的报告和统计数据。
3. 执行多用户测试：在测试环境建立完成后，开始执行多用户测试。
根据定义的多用户场景和使用情况，模拟多个用户同时登录、浏览和操作应用程序。
在测试过程中，需要记录并监控应用程序的性能指标，如响应时间、并发用户数和错误率等。
4. 分析测试结果：完成多用户测试后，需要对测试结果进行分析和评估。
通过比较测试前后的性能指标和报告数据，可以发现应用程序可能存在的性能问题和瓶颈。
基于ZC序列的多用户检测方法[发明专利]
![基于ZC序列的多用户检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b54154f14128915f804d2b160b4e767f5acf80fe.png)
(10)申请公布号 (43)申请公布日 2014.07.16C N 103929825A (21)申请号 201410182495.4(22)申请日 2014.04.30H04W 74/08(2009.01)(71)申请人电子科技大学地址611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人胡苏 袁航 郭伟 李少谦(74)专利代理机构成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227代理人李顺德王睿(54)发明名称基于ZC 序列的多用户检测方法(57)摘要本发明提出一种高速度下基于ZC(Zadoff-Chu)序列的多用户检测方法。
该方法对LTE 高速场景下使用三个联合检测窗的ZC 序列多用户检测方法进行了改进，首先选择特定的ZC序列根序列号产生ZC 序列，而特定的ZC 序列根序列号可以使得多普勒环境下的相关峰值偏移集中在单个检测窗可以检测的范围内，这样在检测端就能够利用单个检测窗口进行多用户检测，所以本发明能够有效规避频偏分散主窗口能量的劣势，在高速度、高频偏时依然有良好的性能。
(51)Int.Cl.权利要求书1页 说明书6页 附图2页(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书1页 说明书6页 附图2页(10)申请公布号CN 103929825 A1/1页1.基于ZC 序列的多用户检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据系统需求得出系统能支持的最大用户数N 和ZC 序列的长度N ZC ，求取单个用户的最大检测窗口长度S2、当移动速度为v 时，产生多普勒频移为Fd ＝fc*v/c ，检测端的相关峰值会移动到(Cv±ndv)mod Nzc 上，记为最大偏移距离，其中，fc 是载波频率，c 是光速，S3、序列的时域相关峰为Cv 的偏移范围为：[Cv-dmax ，Cv+dmax]，考虑到传输时延影响，修订检测窗范围为[Cv-dmax ，Cv+dmax+Ncs]，范围宽为W peak ＝2*dmax+Ncs ，化简可得当最大多普勒频移Fd 已知时，我们可以得出S4、通过ud u ＝m·N ZC +1，得到根序列号u ，利用u 来产生ZC 序列，其中，，m ≥1；S5、根据得到839点的ZC 序列x u (n)，因此循环公式为Cv ＝(2n-1)*dmax+(n-1)*N cs ，其中，m ＝0,1，...N ZC -1，n ＝1,2,...N ；S6、根据S5所得Cv 得到作为能支持用户数为N 的ZC 序列x u ，v (n)；S7、对循环移位序列x u ，v (n)作长N ZC 点的DFT ，将时域ZC 序列转换成频移序列X u ，v (k)，进行子载波映射，这个N ZC 个复数就被映射到相应的子载波上，IFFT 之后的频域信号转换到时域，再加上CP 通过上载波之后，上行的同步前导序列就被发送出去；S8、发送的ZC 序列经过天线接收，连续的信号下载波将其频谱搬移到基带上，然后A/D 转换，接收机首先移除前导信号的CP ，串行信号被转换成并行信号，再做N 点的FFT ，此时时域信号被转换到频域；S9、通过解映射将M 点的频域复数ZC 信号Y(k)提取出来，做M 点IDFT ，将得到的ZC 序列并串转换送交后续模块检测，前导序列的检测分为时域检测方法和频域检测方法；S10、多用户检测，具体为：S101、对于第i 个用户，主峰位置Cv i ＝(2i-1)*dmax+(i-1)*N cs ，其中，i ＝1,...，N ，检测窗范围为[Cv i -dmax ，Cv i +dmax+Ncs-1]，判决参量为为噪声功率，判决门限值为P f 为要求的虚警率上限；S102、当λi ≥λ判定第i 个用户接入了系统。
TD-SCDMA中的多用户联合检测算法
多种接 人方 式 Ｆ Ｍ Ｔ ＭＡ， Ｄ Ｄ Ａ，Ｄ Ｃ ＭＡ结 合 的空 中接
口， 由中国无线 通 信 标 准化 组 织 提 出并 得 到 ＩＵ 是 Ｔ
技术是把所有用户的信号都 当作有用信号处理 ， 充
分 利用 用户信 号 的扩频 码 、 幅度 、 时 、 定 延迟 等 可知
Ｖ０１２ Ｎｏ ３ ．５ ．
Ｊｎ２ ０ ｕ ． ０１
文 章 编 号 ：０ ４—１７ （０ ０ ０ ０ ５ ０ １０ ４ ８ ２ １ ）３— ０ ８— ３
Ｔ ．Ｃ Ｍ Ｄ Ｓ Ｄ Ａ中 的 多用 户联 合检 测 算 法
冯媛 王 力斌 钟 万 洁 蔡 增 玉 ， ， ，
（． １ 郑州 轻工 业学 院 计 算机 与通信 工 程 学院 ，河 南 郑 州 ４ ００ ； ５０２
上设 计 了多 用户联合 数 据 检 测 算 法 ， 并推 导 了迫 零 准则 和 最 小均 方 差 准 则 进 行 数 据 检 测 ， 然后 就
Ｔ ．Ｃ ＭＡ 系统 应 用环境进 行 了仿 真和 分析 ．仿真 结 果表 明 多用 户联合 检 测技 术在 Ｔ ．Ｃ Ｍ 系 ＤＳＤ ＤＳ Ｄ Ａ 统 中具有优 越性 和 良好 的应 用前景 ．
２ 河南 移动通 信有 限责任公 司 郑州 分公 司 ，河 南 郑 州 ４ ０ ０ ； ． ５ ０ ８ ３ 平 顶 山市工 业 学校 机 电部 ，河 南 平 顶 山 ４ ７ ０ ） ． ６ ０ １ 摘 要 ： 了消除 Ｔ ．Ｃ ＭＡ 中多址干扰 和 符号 间干扰 ， 出 了多 用 户联 合检 测传 输 模 型 ， 此 基础 为 ＤＳ Ｄ 提 在
第２ ５卷 第 ３期 ２１ ０ ０年 ６月
郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
第七章 多用户检测
1 Tb ∫Tb
s1(t-τ1)
t=iTb+τ1
y1
判决
⌢ b1
1 Tb ∫Tb
r(t)
t=iTb+τ2
判决
y2
⌢ b2
s2(t-τ2)
1 Tb ∫Tb
sK(t-τk) 匹配滤波器组
t=iTb+τK
判决
yK
⌢ bK
用户 k 第 i 个时隙匹配滤波器的输出为：
y k ( i ) = Ak ( i )bk ( i ) +
∑ A ( i )b ( i )h
j j j =1 j≠k
K
k,j(0
)+
j =k +1
∑ A ( i − 1 )b ( i − 1 )h
j j
K
k,j( 1 )
+
∑ A ( i + 1 )b ( i + 1 )h
j j j =1
k −1
k , j ( −1 ) + η k ( i
)
（8.2）
η k (i ) 是噪声经相关器后的输出，
§7-1 多用户检测问题
假设异步DS/CDMA系统中，共有K个用户，接收机 接收到的信号为：
r (t ) = ∑∑ Ak (t )bk (i )s k (t − iT − τ k ) + n(t )
i k =1 K
(8.1)
Ak(t)：第k个用户的信号幅度，通常认为移动信道 是一个慢衰落信道，在一个比特的周期内信号幅度 保持不变，即Ak(t) =Ak(i)。 τk ：第k个用户的时延， 0 ≤ τ 1 ≤ ⋯ ≤ τ K ≤ Tb
在CDMA通信系统中，不同用户传输信息所用的 信号不是靠频率不同或时隙不同来区分的，而 是用各不相同的编码序列来区分。如果从频域 或时域来观察，多个CDMA信号是重叠的。接 收机用相关器可以在多个CDMA信号中选出使 用特定码型的信号，而其他使用不同码型的信 号不能被解调，它们的存在类似于在信道中引 入了干扰，这就是多址干扰（MAI）。
通信系统的多用户检测与接入技术
通信系统的多用户检测与接入技术随着现代通信技术的迅猛发展，人们对于通信系统的需求也日益增长。
在传统的通信系统中，单用户的检测与接入技术已经得到了广泛应用。
但是，随着互联网和移动通信的快速普及，多用户的检测与接入技术成为了一个迫切需要解决的问题。
一、多用户检测技术在传统的通信系统中，常用的检测技术包括载波检测、码元检测等。
这些技术可以有效地检测出单用户发送的信号，并进行相应的处理。
然而，在多用户环境下，多个用户同时发送信号给接收端时，就需要采用更加先进的技术来实现多用户的检测。
多用户检测技术的关键在于如何准确地区分不同用户发送的信号。
一种常用的方法是利用多址技术，将不同用户的信号用不同的码元进行编码，以此来实现多用户信号的区分。
常见的多址技术包括频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）等。
二、多用户接入技术多用户接入技术是指多个用户同时接入通信系统并进行通信的技术。
在传统的通信系统中，常用的接入技术包括让多个用户按照顺序一个一个地进行接入的串行接入技术。
然而，在多用户密集的环境下，串行接入技术将会导致接入效率低下，用户等待时间过长。
因此，为了提高多用户接入的效率，人们研究出了并行接入技术。
并行接入技术可以同时接纳多个用户进行通信，从而极大地提高了通信系统的容量。
常见的并行接入技术包括空分多址（SDMA）、波束赋形等。
三、融合与创新多用户检测与接入技术的发展离不开融合与创新。
在传统通信系统的基础上，结合多址技术和并行接入技术，人们提出了一系列融合创新的解决方案。
例如，相位编码多址（PSK-CDMA）将相位编码和码分多址技术相结合，既可以实现多用户的检测，又可以提高系统容量。
多径综合波束赋形技术（MRC-SDMA）将多径信号的波束进行综合，可以有效地抵消多径效应，提高系统的接收性能。
此外，随着人工智能技术的发展，人们运用深度学习等方法对多用户信号进行处理，进一步提高了检测与接入技术的性能。
基于MMSE的多用户MIMO系统检测算法
Ａｂｔａ ｔ Ｔ ｅｓａ ａ ｄｖ ｉ ｌｐｅｉｇｍ ｌ—ｓｒｍ ｌｐｅｉｐ ｔ ｕｔ ｌ—ｕｐ ｔ（ ＭＯ）ｓｓ ｍ ｈ ｓｖｒ ｓｒｃ ： ｈ ｐ ｔ ｌ ｉ ｓ ｎｍｕｔ ｌｘ ｕｔ ｕｅ ｕｔ ｌ— ｕ ｌｐｅｏ ｔｕ ＭＩ ｉ ｉｏ ｉ ｎ ｉ ｉ ｎ ｍ ｉ ｙｔ ａ ｅｙ ｅ
Ｖ １２ ． ｏ ． ５ Ｎｏ ５
０ｃ ． ０１ ｔ２ １
基 于 ＭＭＳ 的 多用户 ＭＩ Ｅ ＭＯ 系统 检 测 算 法
解志斌 ， 颜培 玉，田雨波 ，王 彪 ，仲伟 波
（ 江苏科技大学 电子信息学 院， 江苏 镇江 ２ ２０ ） １０ ３
摘
要： 空分复用多用户多输入多输 出（ Ｍ 系统具有很 高 的频谱利用 率 ， ＭＩ Ｏ） 由于其 系统结 构和 所处 的信道环境 的复 杂
（ ＭＭＳ ．Ｔ ｅｐｏｏｅ ｌｏ ｔｍ ｕｉｚｓ ｈ ｘ ａｄ ｄｃ ａ ｎｌｏｏ ｔ ｚ ｅｒｃｉ ｒ Ｔ ｅｅ ｒ ，ｔｓ ａｙ ｏ Ｅ） ｈ ｒｐ ｓｄａ ｒｈ ｔｉ ｅｅｐ ｎ ｅ ｈ ｎ ｅ ｔ ｐｉ ｅｔ ｅ ｅ． ｈ ｒ ｏｅ ｉｉ ｅｓ ｇｉ ｌｅ ｔ ｍｉ ｈ ｅ ｖ ｆ ｔ ｉ ｐｅ ｅ ｔ ｌ ， ｔ ａ ｅ ｇ ｏ ｉ ｅ ｏ ａ Ｂ Ｒ）ｐ ｒ ｒ ａ ｃ ｎ ｅ ｕ ｏｄｂｔ ｒ ｒ ｔ ｏ ｒ ｅ（ Ｅ ｅ ｏｍ ｎｅａ ｄｒｄ ｃ ｆ ｃ ｏ ｓ ａ ＭＵ ｎ ｆ ｈ ｆ ｒ ｄ
（ ｃｏｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃａｄＩｆｒ ｔ ｎ ＪａｇｕＵ ｉｅ ｉ ｆ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｚ ｅｊ ｎ ｉ ｇｕ２ ２ ０ ，Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ｎ ｏｍａ ｏ ， ｉ ｓ ｎｖｒｔ ｏ ｉｎｅａ ｄＴ ｃｎｌ ｙ ｈｎｉ ｇＪａ ｓ １０ ３ ｈｎ ） Ｅ ｃｏ ｎ ｉ ｎ ｓｙ Ｓ ｏ ａ ｎ
LTE链路级仿真实现及多用户检测技术研究的开题报告
LTE链路级仿真实现及多用户检测技术研究的开题
报告
一、研究背景
随着移动通信技术的快速发展，4G LTE技术作为一项全新的移动通信技术取得了巨大的进展。
在此基础上，5G技术正在快速发展，未来将
会以更快、更稳定、更安全的网络服务为人们提供更多便利。
作为LTE
技术的重要组成部分，链路级仿真及多用户检测技术对于提高网络性能、实现网络优化等方面具有重要的意义，因此有必要对该技术进行深入研究。
二、研究目标
本文旨在研究LTE链路级仿真实现及多用户检测技术，以实现对网
络的有效优化。
三、研究内容
1. LTE链路级仿真方法的研究
2. 多用户检测技术的研究
3. 完整的LTE网络仿真实现
4. 对比多用户干扰和协作干扰对系统性能的影响
四、研究方法
1. 借助模拟工具对LTE信号进行分析和仿真
2. 综合分析实验数据并加以模型化
3. 提出相关算法和理论模型，对实验结果进行验证和分析
五、预期成果
1. 实现了LTE链路级仿真及多用户检测技术，并取得较好效果。
2. 分析多用户干扰和协作干扰对系统性能的影响，并提出相关优化方案。
3. 对比多个算法和模型，并评估其性能。
4. 提出相关应用场景下的效果评估方法和测试标准。
六、论文结构
第一章：绪论
第二章：LTE链路级仿真方法研究
第三章：多用户检测技术研究
第四章：LTE链路级仿真实现
第五章：干扰对系统性能的影响分析及对比
第六章：总结与展望。
LMS和RLS算法在盲从多用户检测中的比较
LMS和RLS算法在盲从多用户检测中的比较LMS（最小均方算法）和RLS（递推最小二乘算法）是常用于盲从多用户检测的算法。
它们都是自适应滤波算法，用于减小信号传输中的干扰，提高检测的准确性。
本文将对这两种算法进行比较，并分析它们在盲从多用户检测中的优缺点。
首先，我们来介绍一下LMS算法。
LMS算法是一种迭代算法，通过根据误差信号的大小来调整滤波器的权值。
算法的核心思想是不断调整滤波器的权值，使得输出信号的误差最小化。
具体来说，算法的步骤如下：1.初始化权值向量w，设定学习率μ和迭代次数。
2.对于每个迭代过程，计算输出信号y和误差信号e。
3.根据误差信号e和学习率μ，调整滤波器的权值。
4.迭代次数达到要求后，输出滤波器的权值。
LMS算法的优点是简单易懂，计算量小，适用于实时性要求较高的场景。
然而，LMS算法也有一些缺点。
首先，由于是迭代算法，收敛速度较慢，对于噪声较大的情况容易陷入局部最优。
其次，LMS算法对于误差信号的估计过程十分敏感，当误差信号不稳定或噪声过大时，算法的性能会下降。
接下来，我们来介绍一下RLS算法。
RLS算法是一种递推算法，根据过去的误差信号来逐步更新滤波器的权值。
相比于LMS算法，RLS算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性。
算法的步骤如下：1.初始化权值矩阵w和协方差矩阵P，设定遗忘因子λ。
2.对于每个样本，计算输出信号y和误差信号e。
3.根据误差信号e，更新权值矩阵w和协方差矩阵P。
4.重复2-3步骤，直至达到收敛条件。
RLS算法的优点是稳定性好，收敛速度快。
它能够对误差信号进行有效的建模，并根据建模结果调整滤波器的权值。
然而，RLS算法也有一些缺点。
首先，计算复杂度较高，尤其是对于大规模的问题。
其次，RLS算法对于误差信号的建模需要较为准确的先验知识，对于未知的信号特性表现较差。
总结来说，LMS算法和RLS算法都是盲从多用户检测中常用的自适应滤波算法。
LMS算法简单易懂，计算量小，适用于实时性要求较高的场景，但收敛速度较慢且对误差信号估计过程敏感；RLS算法收敛速度快，稳定性好，能够对误差信号进行有效建模，但计算复杂度高且对信号的先验知识要求较高。
多用户检测技术剖析
(5)
这里，R为KN×KN相关阵，每一对码字的部分相关值，其中K=用户数，
N=每个用户的bit数
举例：两个用户，每个用户各有3bit信息的异步DS-CDMA系统定时图
8/48
多用户检测问题的由来(续)
上面的两用户检测，可以等效为6个用户个1bit 的检测。时间宽度为
3Tb 2 1 。和前面一样，如果用b、z、 y分别表示这6bit的数据、
主要内容
• 多用户检测技术的由来 • 各种多用户检测算法 • 线性多用户检测器 • 干扰抵消多用户检测器 • 小结
1/48
1．多用户检测技术的由来
❖DS-CDMA系统模型
通信系统典型的多址方式有 FDMA、TDMA和CDMA三种。而 CDMA以其容量大、抗干扰性强等 诸多优点成为移动通信中最具前景 的多址方式；在CDMA中，以DSCDMA方式最为常用。图1是DSCDMA系统的结构。
d1(t)
g1(t)
d2 (t )
g2 (t )
A1(t)
A2 (t)
n(t) 1 r(t)
dK (t) gK (t)
AK (t)
图1 DS-CDMA系统
2/48
多用户检测问题的由来(续)
➢假设条件 •同步系统，载波相位为0 •AWGN环境，不考虑多径衰落 •BPSK调制
多用户检测联合RAKE接收机的性能仿真
第 ２期
井敏英 ： 多用户检测联合 Ｒ Ａ Ｋ Ｅ接收机 的性能仿真
・ ４ ３・
最小输 出能量 （ Ｃ ＭＯ Ｅ ） 算法 是 １ ９ ９ ５年 Ｈ ｏ ｎ ｉ ｇ Ｍ 等人 提 出的 ， 其代价 函数是保证滤波器 的权矢 量与期望 用户扩频码 的内积为常数 的条件下 ， 使得线性 多用户
小 区或者扇 区中同时通信 的用户 数较多 时 ， 在 以上 ３
类 干扰中 ， 多址 干扰是 最严 重 的． 而 多址干 扰 主要是
理论上可 以完全消 除多址干扰 ， 但其实现复杂度 随用 户数 的增长呈指数关 系的增长而难 以实现 ， 目前研究
主要 集中在 次优检 测上． 就 目前 已提 出的次优 多用户 检测器按处理方式可分为线性 和非线性 两大类 ， 由于 非线性检测存在误差扩散 ， 而线性检测 器不仅能 降低 复杂度 ， 且能克服误 差 扩散 问题 ， 因此 线性多 用户 检
发生衰落 ， Ｒ Ａ Ｋ Ｅ接 收技 术是 抗 衰落 的关键 技 术 ， 和 分集接收相 比较 ， 在不增 加设备 增益 的情况下 ， 可 以 很好地克服多径传播带来的影响 ， 但对多址干扰却 无
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３— ０ ２— ０ １
定的局限性． 而盲 ＭＭ Ｓ Ｅ检测器和匹配滤波器一样 根据盲算法所采用的代价 函数的不 同， 一般 可分
检测器的输出能量 最小 ， 也 叫最 小方 差算 法． 业 已证 明， Ｃ ＭＯ Ｅ盲算法 的代 价 函数 与盲 Ｍ ＭＳ Ｅ算 法 只相
不需要干扰用户的特征信息和训练序列．
为约束最小输 出能量算法 （ Ｃ Ｍ Ｏ Ｅ） 、 基于 子空 间的算
法、 基 于高 阶统计特性 的算 法 （ Ｈ Ｏ Ｓ ） 等 几种 ． 约束
基于LMS的自适应MMSE多用户检测算法研究
假设横 向滤波器的输人序列矢量记为 ｘ ｎ ＝ ｘ ｎ ， ｎ １， ｘｎ Ｍ＋ ）Ｔ （ ） （） ［（ ）ｘ 一 ）…，（ — １ Ｉ １ （ ４
滤 波器 的权 矢量 Ｗ（ ） ｎ 为
均值、 方差为单位阵Ｊ 的随机高斯白噪声矢量。 ，
假设用户 １ 目标用户 ， 为 接收信号矢量可以表示为
０ 引 言
ＣＭ Ｄ Ａ是第三代移动通信系统的主要接入方式，
它具有容量 大、 盖范 围广 、 覆 手机 功耗小 、 音质 量高 话
等概 的码 元 ， 并且来 自不 同用户 的码元序列也是 相互
独立的； 为码元间隔；（） 为具有单位功率谱密度的 加性高斯白噪声； 为噪声的方差； （） ｒ ｏ ｓ ｔ为第 个用
０
其中， ． ，为处 理 增 益 ； 为 码 片 问 隔 ， 且 ：
和时延 ， 结构简单 ， 计算复杂度低 ， 占用资源少 ， 适合
用 于移 动 台 ， 也适用 于 基 站 以 消 除来 自其他 小 区 的
（） 支 撑 区 问 为 ［ ， ｃ 归 一 化 码 片 波 形 ； ｔ是 ０ Ｔ ］的
在 多用 户检 测器 中 ， 接 收信 号 先经 过 一个 码 将
Ａ ｂ （） ｔ—Ｌ）＋ｏ （） ｉｓ（ —ｉ ｒ ｔ （） １
（） ｔ＝
＝
１
片 匹配滤波 器 ， 用码 片速 率 采样 。在一 个 码 元 问 隔
ｔ［ ， ＋ ］ Ｅ
内可 以 得 到 ． 码 片 匹 配 滤 波 器 输 出 ， 到 的 ，个 得
ｋ
Ｗ ｎ ＝［ （ ） （ ） … ， ｎ ］ （ ） ０ ｎ ， ｎ ， Ｗ 一（ ） 则横 向滤波 器 的输 出可表 示 为
Android测试中的多用户和多设备测试
Android测试中的多用户和多设备测试在Android测试中，多用户和多设备测试是非常重要的一项工作。
随着智能手机和平板电脑的普及，人们对于移动应用的需求越来越高，不同的用户可能会在不同的设备上使用同一个应用程序。
因此，为了确保应用在不同用户和设备上的性能和稳定性，进行多用户和多设备测试是必不可少的。
一、多用户测试的重要性多用户测试指的是模拟多个用户同时访问同一个应用程序的情况，以评估应用在高负载情况下的性能表现。
在真实的使用环境中，应用程序可能会面临大量用户同时访问的情况，如果应用在面对并发访问时性能下降、响应变慢甚至崩溃，将严重影响用户体验和应用的可靠性。
多用户测试可以帮助开发人员发现并发访问引起的问题，如死锁、数据竞争等。
通过模拟并发访问场景，可以对应用的并发处理能力进行评估和优化，提高应用的性能和可靠性。
此外，在多用户测试中还可以发现与权限管理、用户权限交互等相关的问题。
二、多设备测试的重要性多设备测试指的是在不同型号、不同版本的设备上测试应用的性能和兼容性。
由于Android设备的多样性，同一款应用可能会在不同设备上出现不同的情况，如界面显示异常、功能不可用等。
因此，进行多设备测试是确保应用兼容性和稳定性的必要手段。
通过多设备测试，可以确保应用在不同分辨率、不同屏幕尺寸、不同硬件性能等方面的适配情况。
同时，还可以发现特定设备上的兼容性问题，如某些功能只在特定设备上可用或显示异常。
通过这些测试，开发人员可以及时发现并解决问题，提高应用的用户体验和兼容性。
三、多用户和多设备测试的方法1. 多用户测试方法：（1）使用测试工具模拟多个用户同时访问应用，观察应用的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
（2）对应用进行压力测试，使应用在高负载情况下运行，观察性能表现和稳定性。
（3）通过网络模拟工具模拟网络延迟、丢包等情况，测试应用在不稳定网络环境下的表现。
2. 多设备测试方法：（1）按照市场份额和用户群体的特点，选择一定比例的代表性设备进行测试。
多用户检测
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2.多用户检测技术的原理
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2.多用户检测技术的原理
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传统接收机如何消除MAI干扰呢?主要可以在以 下几个方面进行研究:
a.设计具有优良相关性质的扩频码; b.应用有效的功率控制机制; c.应用前向纠错码(Forward Error Correction,FEC); d.分扇/自适应天线。
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3.多用户检测的优缺点
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优
点
缺
点
抑制多径干扰 大大增加了设备的复杂度 消除或减轻远近效应 增加了系统时延， 特别是采 降低了对功控高度精度的 用自适应算法时更为严重 要求，可简化功控 多用户检测一般需要知道 弥补扩频码互相关性不理 用户的一些信息， 需要通过 想造成的影响 不断地信道估计来实现， 而 改善系统性能，提高系统 且估计的精度会直接影响 容量，增大小区覆盖范围 检测器的性能
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1.多用户检测技术的引入
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通信系统典型的多址方式有
FDMA、TDMA和CDMA三种。
d1 (t )
d 2 (t )
g1 (t ) g 2 (t )
A1 (t )
n(t )
1
r (t )
而CDMA以其容量大、抗干扰性
A2 (t )
强等诸多优点成为移动通信中最
具前景的多址方式；在CDMA中 ，以DS-CDMA方式最为常用。 图1是DS-CDMA系统的结构。
ik
K
nt g t dt
Tb k
(2)
Ak d k MAIk z k
判决器输出为
ˆ sgn{y }, k 1 d ,2,...,K k k
空时多用户信号检测
根据(2)，接收信号可以写为如下向量形式：
r SAb n
(3)
其中，sk
1 N
[c0k ,L
, cNk 1]T
为第k个用户的归一化扩频序列向
量。N为扩频增益。
AKK diag[ A1,L , AK ]
n 均值为零、协方差为 I N 的高斯白噪声向量
SNK =[s1,L , sK ] 为扩频码波形
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相关概念与技术
蒙特卡罗仿真：用于估计数字通信系统 的误码率时，通过对接收机的输出与传输 的原始二进制信号对比，并用计数器记录 错误比特数来实现。
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相关概念与技术
最优空时多用户检测器 线性空时多用户检测器 非线性多用户检测器 时空解相关多用户检测器
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空时多用户检测基本原理
r(t)
输入
3
研究的目的和意义
目的与意义：
抑制干扰，提高系统数据链路质量，提高 基站覆盖范围，抑制同信道干扰和媒介干扰， 提高通信系统的性能和容量。
由于传统单纯基于时域的多用户检测器(全 向发射)不能处理不可被识别的多径分量，导致 增强干扰背景。空时多用户检测技术能使移动 的信号发射自适应指向对应的基站，从而削弱 干扰背景和减小临近小区干扰。
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解相关多用户检测算法
接收的连续信号经过匹配滤波器输出进行采样得到
T
yk 0 r(t)sk (t)d (t), k {1, 2,L , K}
(4)
将式(1)中的r(t)带入(4)，得到其离散输出为
K
yk (t) Akbk (i)
Akbk (i) jk nk
(5)
j1, jk
其中， jk 是第j个和第k个用户特征波形的互相关。
非线性多用户检测技术
２ 多 用 户检 测 的 研 究现 状
从 目前 发 表 的 文 献 来 看 ， 日本 学 者侧 重 于 研 究 多 级 干 扰 抵 消 检
态表达式如下 ：
（） ｎ
测 ， 国学 者 侧 重 自适 应 线 性 多 用 户 检 测 的 研 究 ， 且 这 两 类 多 用 户 美 而 检 测 已 经 用 了 Ｄ Ｐ的 实 现 。而 我 国 有 关第 三 代 移 动 通 信 系 统 的研 究 Ｓ 始于 １９ ９ ７年 。 要 是 针 对第 三 代 移 动 通 信 系 统 之 一 的 Ｔ Ｓ Ｄ 主 Ｄ— Ｃ ＭＡ系 统进 行 的 联 合检 测 研 究 。 合 检 测 是 在 多用 户 检码 间干 扰 的 均 衡技 术 ， 用 一 组 均 衡 器 构 成 联 合 检 测 接 收 利 器 。Ｔ — Ｃ ＭＡ 系 统采 用 了迫 零 一 分 块 线性 均衡 器 （Ｆ Ｂ Ｅ） ＤＳＤ Ｚ—Ｌ 。
ａｇ ｒｔｍ ｎ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｓａｅ ｔｒ ｅ ｉ ｏｔｎ ａｉ ｔｏｓ ｎ ｉｔｌ ｇｎ ｏ ｔｏ，ｍａ ｏｖ ｎ ｏ ｉ ｔ ｎ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｐｏ ｌｍ ｔ ｒａ ｃ ｌｏ ｈ ａ ｄ ｎ ｕａ ｅｗｏｋ ｒ ｈ ｅ ｍｐ ｒａ ｔｂ ｓｃ ｏｌ ｉ ｎ ｅｌ ｅ ｔｃ ｎｒｌ ｉ ｉ ｙ ｓ ｌｅ ｍａ ｙ ｃ ｍｂｎａｉ ｐｉ ａｉ ｒｂｅ ｉ ｏｇｎｉ ｏ ｍｉ ｏ ｓ
远近效应（ ＭＡＩ和码 间 干 扰 （Ｓ） ） ＩＩ问题 。 １８ ９６年 ， ｅｄ Ｖ ｒｕ提 出 了多 用 户 检 测 思 想 ，认 为 多 址 干 扰 是 具 有 一
…
定 结 构 的有 效 信 息 ， 论 上证 明 采 用 最 大 似 然 序 列 检 测 （ Ｓ 可 以 理 ＭＬ Ｄ） 逼 近最 大 似 然 函 数 ， 能 比较 好 ． 可 以 有效 的 消 除 ＭＡＩ大大 提 高 系 性 并 ，
Lora技术的多用户检测与信号处理
Lora技术的多用户检测与信号处理引言随着物联网的快速发展，无线通信技术也得到了飞速的进步。
Lora技术作为一种低功耗长距离的无线通信技术，被广泛应用于智能城市、智能家居、物联网等领域。
然而，Lora技术也面临着一些挑战，其中之一就是多用户的检测与信号处理。
本文将深入探讨Lora技术在多用户环境下的检测与信号处理方法。
一、Lora技术的原理与特点Lora技术是一种基于扩频技术的无线通信技术，其核心原理是通过在发送端对信号进行扩频处理，降低信号的频谱密度，从而实现长距离传输。
与传统的窄带通信技术相比，Lora技术具有以下几个特点：1. 长距离通信：Lora技术采用了低码率、长发送时间的方式，能够实现长距离的通信，最远可达数公里。
2. 低功耗：Lora技术通过降低发送功率和采用睡眠模式来节约能量，使得终端设备的电池寿命较长。
3. 多用户支持：Lora技术可以支持大量的终端设备同时接入，实现多用户通信。
二、多用户环境下的信号检测在多用户环境下，如何准确地检测到每个用户的信号是Lora技术中的一个关键问题。
由于Lora技术采用了扩频技术，不同用户的信号会在频域上重叠，导致传统的频域检测方法无法有效地区分不同用户的信号。
因此，需要采用其他方法来实现多用户信号的检测。
一种常用的方法是时域盲源分离算法。
该算法通过对接收信号进行时域分析，提取出信号中的各个用户的时域特征，从而实现用户信号的分离和检测。
该方法的优点是计算量较小，适用于实时性较高的场景。
另一种方法是频域相位差检测算法。
该算法通过对接收信号进行频域分析，提取出信号中的相位差信息，利用相位差信息来区分不同用户的信号。
该方法的优点是对信号的相位差敏感度较高，能够较准确地检测到用户信号。
然而，该方法的缺点是计算量较大，适用于计算资源较丰富的场景。
三、多用户环境下的信号处理在多用户环境下，除了信号的检测外，还需要对检测到的信号进行处理，以实现更高效的数据传输和资源利用。