CDMA三种用户检测方法的误码率
通信电子中的误码率和误比特率测试技术
通信电子中的误码率和误比特率测试技术误码率和误比特率是通信电子领域中非常重要的概念和参数，误码率通常使用 Bit Error Rate (BER) 表示，而误比特率则使用Symbol Error Rate (SER) 或者 Bit Error Ratio (BER) 表示，它们都是指在数字通信系统中传输的每个比特或每个符号中错误的比例。
误码率和误比特率的测试技术是通信电子领域中一项非常关键的技术，本文将从误码率和误比特率的概念入手，介绍这两个指标的测试技术。
一、误码率和误比特率的概念在数字通信系统中，误码率是指在比特流传输中，错误比特的比例。
误比特率则是指在符号流传输中，错误符号的比例。
误码率和误比特率通常用十的负幂次表示，在通信电子领域中严格的误码率和误比特率要求很高，航空航天、卫星通信、铁路通信、金融交易等领域所要求的误码率和误比特率甚至可达到 $10^{-12}$ 或更高的水平。
误码率和误比特率的测量方法包括直接法和间接法，其中在数字通信系统中更常用的是直接法。
一般的误码率和误比特率测量是在发射端和接收端之间进行的，这里我们重点介绍直接法误码率和误比特率测试的技术。
二、误码率测试技术一般情况下，误码率测试是在接收端进行的，接收端一般使用误码率测试仪进行测量。
误码率测试仪通常包括一个比特同步器、一个误码计数器和一个误码率计算器。
误码计数器的工作原理是通过比特同步器对接收到的比特串进行比对，识别出传输中的错误比特，并对这些错误比特进行计数。
误码率计算器则是将误码计数器的计数值和传输的比特数进行取比，计算出误码率。
误码率测试仪的工作原理是将测试仪的传输端和接收端连接起来，通过产生一个不同比特率、不同波特率、不同码型、不同幅度的测试波形，来模拟真实的通信环境，系统测试出误码率。
误码率测试仪的误码计数器一般采用硬件实现，这样可以大大提高测试的速度和准确度。
误码率测试仪一般适用于数字通信系统中的不同层次的传输介质，比如光纤、铜线等，同时还可以测量不同类型的数字信号，比如 ASK、FSK、PSK、QAM等等。
WCDMA射频前端误码率
ADS 连接解决方案系列 3利用安捷伦 ADS 连接仪表提供 WCDMA 射频前端误码率测试方案袁徐亮 安捷伦公司应用工程师 Xuliang_yuan@ 2007.6.9 摘要: 在通信系统开发过程中，为了早期验证射频前端电路是否能够符合系统指标要求，往往在数字 部分尚未实现时， 需要测试射频前端的误码率， 而目前使用测试仪器尚无法完成此类测试。
安捷伦 ADS 通过与仪器连接提供上述测试方案。
本文将阐述如何利用安捷伦 ADS 软件和安捷伦 E4438C 信号源， 89600 矢量信号分析仪，来构成 WCDMA 射频前端误码率测试和灵敏度测试平台，解决目前 WCDMA 系统开发过程中的射频电路早期验证问题。
关键词：通信系统 ADS 连接仪表 射频前端 误码率 一 前言 在传统通信系统开发过程中， 射频前端电路和数字信号处理电路分别设计加工， 然后进行系统集成， 然后进行整机的指标测试。
这样不可避免的提高了系统实现的风险，同时在整机测试中出现问题时， 无法快速回溯问题。
现代通信系统开发流程中，在系统集成前需要加入子系统的早期系统级验证来解 决上述问题，对于射频电路来说，需要对其在实际系统中工作时的系统指标进行测试，如误码率。
通 过在系统集成前的早期验证，可以降低系统集成时带来的风险，同时也能在出现问题时明确原因。
但 是由于数字部分电路尚未实现时，无法解决信号生成和解码同步，就需要借助外部仪器和软件来实现 其误码率的测试。
目前，单独使用测试仪器还无法完成，也没有成熟的解决方案。
安捷伦ADS软件是业界领先的通信系统设计软件。
ADS提供业界最完整的无线通信标准库， 包括LTE,Wimax 16d、16e, W-CDMA,TDS-CDMA, UWB,DTV,WLAN,GSM,CDMA等通信系统库，用 户可以在ADS平台上使用无线通信标准库来构建通信系统。
无线通信库中包括基于标准通信协议的信 号源模块，通道编码模块，上下行接收机标准模块，以及解码、同步等数字信号处理模块。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，CDMA（码分多址）移动通信系统已成为现代无线通信网络的核心技术之一。
在CDMA系统中，多个用户共享相同的频谱资源，因此，如何有效地进行多用户检测以提高系统性能成为了一个重要的研究课题。
本文将重点研究CDMA移动通信系统上下行链路的多用户检测算法。
二、上下行链路的多用户检测问题在CDMA系统中，上下行链路的多用户检测是两个关键问题。
上行链路中，多个用户的信号在基站处进行叠加，基站需要从混合信号中检测出各个用户的信号。
而在下行链路中，基站发送的信号在移动终端处受到其他用户的干扰，移动终端需要从这些干扰中检测出目标信号。
三、多用户检测算法研究针对上下行链路的多用户检测问题，研究者们提出了多种算法。
下面将介绍几种典型的算法。
1. 线性多用户检测算法线性多用户检测算法是一种基于线性滤波器的检测方法。
该方法通过构造一个线性滤波器来抑制多用户干扰，从而提高系统的性能。
常见的线性多用户检测算法包括最小均方误差检测器、迫零检测器和最小二乘检测器等。
2. 非线性多用户检测算法非线性多用户检测算法利用了信号的统计特性和干扰的特性来提高系统的性能。
常见的非线性多用户检测算法包括干扰消除法、干扰抑制法和联合检测法等。
这些算法能够更好地抑制多用户干扰，提高系统的性能。
3. 智能多用户检测算法随着人工智能技术的发展，研究者们开始将智能算法应用于多用户检测中。
例如，基于神经网络的检测算法、基于深度学习的多用户检测算法等。
这些算法通过学习大量的数据来优化多用户检测的性能，具有较高的灵活性和可扩展性。
四、上下行链路多用户检测算法的优化与改进针对CDMA系统的上下行链路多用户检测问题，研究者们还在不断优化和改进现有的算法。
例如，针对上行链路的多用户检测问题，可以采用联合信道估计与解码的多用户检测算法来提高系统的性能。
此外，针对下行链路的多用户干扰问题，可以采用干扰对齐技术来进一步减小干扰，提高系统的性能。
光纤通信系统误码率分析及故障诊断处理策略推荐
光纤通信系统误码率分析及故障诊断处理策略推荐光纤通信系统是当前信息传输领域中最重要的通信技术之一，其高带宽和低损耗的特点使得其在电信、互联网、无线通信等领域得到了广泛应用。
然而，光纤通信系统在运行过程中可能会受到各种干扰和噪声的影响，导致误码率的增加。
误码率是衡量通信质量的重要指标，高误码率将会严重影响通信性能和用户体验。
因此，对光纤通信系统的误码率进行分析和故障诊断处理是非常重要的。
在光纤通信系统中，误码率的分析是根据接收端收到的比特流中错误比特的数量来确定的。
误码率通常以每比特错误率（BER）表示，即平均每个比特中错误比特的数量。
误码率主要受到两方面因素影响：通信信道的噪声和光纤连接的质量。
通信信道的噪声主要包括热噪声、冲击噪声和互调噪声等，而光纤连接的质量则与光纤的衰减、色散和非线性效应等有关。
误码率的分析可以通过在接收端加入误码率测量模块来实现，该模块可以统计错误比特的数量，并计算出误码率。
误码率分析是判断光纤通信系统运行状态的重要手段之一。
通过对光纤通信系统的误码率进行监测和分析，可以及时发现系统出现问题和故障，并采取相应的处理策略。
例如，当误码率超过预定的阈值时，可以通过调整调制解调器的增益、增加光纤连接的质量或采用前向纠错编码等方法来降低误码率。
此外，在光纤通信系统部署和维护过程中，还应定期进行误码率测试和分析，以确保系统长期稳定运行。
对于光纤通信系统故障的诊断处理，一般可以采用以下策略：第一，物理层故障诊断：物理层是光纤通信系统中最基础的层次，包括光纤、连接器、光源和接收器等。
当光纤通信系统出现故障时，首先需要检查物理层的连接和设备是否正常。
通过使用光纤红外探针等工具可以快速定位物理层故障点，例如损坏的光纤、松动的连接器等。
第二，信号质量分析：光纤通信系统的信号质量是影响误码率的关键因素之一。
通过使用光谱分析仪、光功率计等工具可以对信号质量进行监测和分析，例如检测信号的衰减情况、色散程度和非线性影响等。
CDMA系统中多用户检测算法的研究
Ｊｎ ０６ ｕ ．２０
文章编号 ：１７ ６２—９ ５ ２ ｏ ）２ ２ ２ ４ ３ １ （０ ６０ —０ ７ —０
Ｃ ＭＡ 系统 中多用户 检测算法的研 究 Ｄ
康晓非， 韦惠民
（ 西安科技大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 ７０５ ） １０４
摘 要 ： Ｄ —Ｃ ＭＡ 系统中， 在 Ｓ Ｄ 多用户检测技 术是 抗 多址 干扰 和“ 远近 效应 ” 的有效 方法 ， 因此 也成为 了第三代移动通信 的关键技术之一 。文 中通过仿 真比较 分析 了传统检 测器、 最优检 测器 、 解相 关检 测 器、 Ｍ Ｓ Ｅ检测 器、 串行干扰抵 消检 测器、 并行 干扰抵 消检 测器和解相 关判 决反馈检测 器等 经典 多用户
检测器的误码率、 渐近多用户有效性和抗远近能力， 并从计算复杂度和所需的假定知识两个方面讨论
了这 些检测 器的 实现复杂度 。
关键词 ： 分 多址 ； 码 多址干扰 ； 多用户检 测 中图分类号 ： Ｎ ９ ４ ５ Ｔ １ ． 文献标识码 ： Ａ
Ｍ ｕ ｔｕ ｅ ｅｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｌｉｓ ｒ ｄ ｔｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ＣＤＭ Ａ ｙ ｔｍ ｓ ｓｅ
Ｋ ｙ ｏｄ ： ｅ ｒｓ ａ ｗ
； ｌｐ ｃｅ ｔ ｆ ｅｃ （ Ｉ； ｌ—ｓ ｔ ｔ ｎ（ Ｄ） Ｍｕ ｉｅ ｃ ｓ ｎ ｒ ｒ ｅ ＭＡ ）Ｍｕ ｉ ｅ ｄ ｅ ｉ ＭＵ ｔ ｌＡ ｓ Ｉ ｅ ｅ ｎ ｔｕ ｒ ｅ ｏ ｃ
０ 引
言
ＣＭ Ｄ Ａ系统由于其具有大容量、 软切换、 抗多径衰落、 抗窄带干扰 以及良好的安全／ 保密性能等特点而优于 其他多址方式， ３ 成为 Ｇ的主流技术。但是 Ｃ Ｍ Ｄ Ａ系统本身所固有的多址干扰和“ 远近效应” 等问题严重影响系 统的 性能和容量的进一步提高。多用户检测技术的提出则给上述问题提供了良好的解决方案。与传统检测方 式不同的是 ， 多用户检测不是把多址干扰简单地看作干扰噪声来处理 ， 而是把多址干扰作为一种有用的信息加 以利用 ， 充分地利用各用户间的关联进行综合检测 ， 提高系统的检测性能。 １８ 年 Ｖ ｒ 提出了基于最大似然序列的最优多用户检测器…， ９６ ｅｕ ｄ 其性能逼近单用户接收机 ， 但其复杂度随
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》一、引言随着移动通信技术的快速发展，CDMA（码分多址）技术已成为现代无线通信的核心技术之一。
在CDMA移动通信系统中，多用户检测算法是提高系统性能的关键技术之一。
本文将重点研究CDMA移动通信系统上下行链路的多用户检测算法，探讨其原理、优势及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、CDMA系统概述CDMA是一种多址接入技术，通过使用不同的扩频码来区分不同的用户。
在CDMA系统中，多个用户共享相同的频带资源，通过扩频码的独特性来实现多用户检测。
上下行链路是CDMA系统中的重要组成部分，上行链路指从移动台到基站的方向，下行链路指从基站到移动台的方向。
三、多用户检测算法原理及优势多用户检测算法是CDMA系统中的关键技术，它能够在接收端对多个用户的信号进行联合处理，提高系统的性能。
多用户检测算法的原理是通过利用扩频码的独特性，对接收到的信号进行解码和干扰消除。
其优势在于能够提高系统的容量、降低误码率、提高抗干扰能力等。
四、上下行链路多用户检测算法研究1. 上行链路多用户检测算法上行链路多用户检测算法主要涉及到信号的接收和解码过程。
常见的算法包括匹配滤波器算法、RAKE接收机算法等。
这些算法能够有效地对接收到的信号进行解码和干扰消除，提高系统的性能。
然而，在用户数量较多、信道条件较差的情况下，这些算法的性能会受到一定的影响。
2. 下行链路多用户检测算法下行链路多用户检测算法主要涉及到基站对多个用户的信号进行发送和处理。
常见的算法包括干扰对齐算法、联合检测算法等。
这些算法能够在发送端对多个用户的信号进行预处理，以减小干扰和提高系统的性能。
然而，这些算法的计算复杂度较高，需要较高的硬件设备支持。
五、存在的问题及解决方案在CDMA移动通信系统中，多用户检测算法虽然能够提高系统的性能，但仍存在一些问题。
首先，随着用户数量的增加，计算复杂度也会增加，导致系统处理速度下降。
误码率测试方法
误码率测试方法误码率（Bit Error Rate，简称BER）是衡量数字通信系统传输质量的重要指标之一。
它表示在传输过程中，接收端接收到的错误比特的比例。
误码率测试方法是对数字通信系统进行性能评估和优化的重要手段之一。
本文将介绍几种常用的误码率测试方法。
一、理论计算法理论计算法是通过数学模型推导出误码率的解析表达式，从而计算出预期的误码率。
这种方法适用于简单的数字调制解调技术，比如二进制调制，高斯噪声信道等。
通过对系统的数学建模和分析，可以得到误码率与信噪比、调制方式等参数之间的关系。
然后通过计算得到误码率的数值结果。
理论计算法具有计算简单、结果准确的优点，但前提是需要准确的信道模型和参数。
二、比特比较法比特比较法是一种实验测量误码率的方法。
它通过将发送的比特序列与接收的比特序列进行比较，统计不一致的比特个数来计算误码率。
比特比较法可以直接测量出实际的误码率，不需要做过多的假设和推导。
但是由于需要比较每个比特，所以对测试设备和算法的要求较高，且测试时间较长。
三、符号比较法符号比较法是一种实验测量误码率的方法。
它与比特比较法类似，不同之处在于它是将发送的符号序列与接收的符号序列进行比较，统计不一致的符号个数来计算误码率。
符号比较法相对于比特比较法来说，可以减少测试时间和计算量，但需要对调制解调器进行符号同步和时钟恢复等处理。
四、码型分析法码型分析法是一种实验测量误码率的方法。
它通过对接收到的信号进行波形分析和解调，得到码型的特征参数，比如峰值、峰峰值、均值等。
然后与理论值进行比较，根据差异来判定误码率。
码型分析法适用于调制方式复杂、信号幅度变化较大的系统。
但是对测试设备和算法的要求较高，且测试时间较长。
五、协议分析法协议分析法是一种实验测量误码率的方法。
它通过对接收到的数据包进行协议解析和统计，得到错误数据包的个数，从而计算出误码率。
协议分析法适用于数字通信系统中采用数据包交换的情况。
相对于比特比较法和符号比较法来说，协议分析法可以减少测试时间和计算量，但需要对协议格式和数据包结构有一定的了解。
移动通信系统中的误码率分析与优化
移动通信系统中的误码率分析与优化第一章：引言随着移动通信技术的不断发展和普及，人们对网络性能的要求越来越高，其中误码率作为网络性能中的一个重要指标，在移动通信系统中具有至关重要的地位。
本文将围绕误码率分析与优化展开探讨，分析误码率对系统性能的影响，并提出相应的优化方法。
第二章：误码率概述误码率是指在传输过程中出现传输错误的概率，通常以比特误码率（BER）来衡量。
BER是指在传输的比特流中有多少比特出现错误的概率。
误码率是衡量数据传输的可靠性与性能的重要指标，对于移动通信系统来说，误码率的影响因素主要包括信道噪声、多径干扰和调制方式等。
误码率的值越小，代表数据传输的可靠性越高，网络的性能也就越好。
第三章：误码率分析方法误码率的分析方法主要分为解析法、推导法和蒙特卡罗模拟法三种。
解析法一般适用于简单的误码率分析，通过数学推导来计算误码率；推导法适用于一些需要通过一定的近似假设来简化误码率计算的情况；蒙特卡罗模拟法则是通过大量的随机样本来计算误码率，适用于复杂的误码率计算场景。
选择合适的误码率分析方法，可以更加准确地预测网络性能并制定相应的优化措施。
第四章：误码率优化方法误码率的优化方法通常有：改进信道编码和调制方式、提高传输信号的信噪比、优化系统中的参数设置和部署等。
改进信道编码和调制方式，可以通过增加纠错码和调制方式的改变使误码率降低；提高传输信号的信噪比，可以通过调整传输功率、增加天线数量、改善信道质量等方式来实现；优化系统中的参数设置和部署，可以通过选择合适的信道资源分配策略、适当调整网络拓扑结构等方式来改善误码率。
第五章：误码率实验研究通过误码率的实验研究，可以有效地验证误码率的影响因素并探索相应的优化方法。
例如，在实验室环境中，我们可以通过改变调制方式、调整传输功率、调整信道编码等方式来比较测试不同情况下的误码率，找到优化目标并确定相应的优化手段。
在实际网络中，我们可以通过对不同地理环境、不同用户场景下的误码率进行分析，确定相应的优化方案。
CDMA通信系统中多用户检测技术的研究的开题报告
CDMA通信系统中多用户检测技术的研究的开题报告1. 研究背景CDMA（Code Division Multiple Access）是一种多用户接入技术，它可以实现多个用户同时使用一个频段进行通信，且互不干扰。
CDMA通信系统由于其高容量、强抗干扰性、低误码率等优点，已经成为第二代和第三代移动通信系统中的一种主要技术。
在CDMA通信系统中，多个用户使用相同的频率和时间资源传输数据，这就需要对用户之间的干扰进行有效的抑制，从而实现多用户之间的区分。
多用户检测技术是CDMA通信系统中解决干扰问题的关键技术，其研究具有重要意义。
2. 研究内容本研究的主要内容是CDMA通信系统中的多用户检测技术及其应用。
具体研究内容包括：（1）CDMA系统架构及其工作原理介绍CDMA系统的基本结构、信号传输原理和码片的生成方法等基础知识，为后续研究打下基础。
（2）多用户检测技术的分类和研究现状对多用户检测技术进行分类，包括基于传统滤波器的线性检测技术、基于非线性检测技术、基于波束形成的检测技术以及基于机器学习的检测技术等，并对各种技术的优缺点进行比较分析。
同时，对多用户检测技术在CDMA通信系统中的应用进行调研，总结国内外研究现状。
（3）基于机器学习的多用户检测算法研究针对基于机器学习的检测技术，研究其算法原理、特征提取方法和优化策略等关键技术，探究如何将其应用到CDMA通信系统中进行多用户检测。
（4）基于多用户检测技术的CDMA通信系统性能分析对比不同的多用户检测技术在CDMA系统中的性能，包括误码率、吞吐量和系统容量等，并对其优化策略进行研究。
3. 研究意义本研究的意义在于：（1）对CDMA通信系统中多用户检测技术进行全面深刻的研究，探究其在理论和实践中的应用。
（2）针对机器学习技术在CDMA系统中的应用，为其在通信领域中的发展提供参考。
（3）提供优化CDMA通信系统性能的支撑和基础，为未来移动通信领域的发展做出贡献。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》一、引言随着移动通信技术的飞速发展，CDMA（码分多址）作为一种关键的无线通信技术，已经成为现代无线通信网络的重要组成部分。
在CDMA系统中，多用户检测技术是提高系统性能的关键手段之一，尤其是在上下行链路中，多用户检测算法的研究显得尤为重要。
本文旨在探讨CDMA移动通信系统上下行链路中多用户检测算法的研究进展及现状。
二、CDMA移动通信系统概述CDMA是一种扩频通信技术，通过扩频码区分不同用户。
在CDMA移动通信系统中，多个用户共享相同的频段和时隙资源，利用扩频码进行复用，提高了系统的频谱利用率和通信容量。
然而，这也导致上行链路中不同用户的信号相互干扰，以及下行链路中基站的信号对其他用户的干扰。
因此，多用户检测算法在CDMA系统中具有重要意义。
三、上行链路多用户检测算法研究在上行链路中，由于不同用户的信号在同一频段内传输，会相互干扰。
为了提高上行链路的性能，需要采用多用户检测算法来抑制多用户干扰。
目前，常见的上行链路多用户检测算法包括线性检测算法、非线性检测算法和基于智能计算的检测算法等。
1. 线性检测算法：如匹配滤波器算法和最小均方误差算法等。
这类算法计算复杂度较低，但性能相对较差。
2. 非线性检测算法：如干扰消除算法和干扰抑制算法等。
这类算法能够更好地抑制多用户干扰，提高系统性能。
然而，由于算法的复杂度较高，在实际应用中需考虑实时性和硬件限制等问题。
3. 基于智能计算的检测算法：如神经网络、深度学习和遗传算法等。
这类算法具有较高的性能和灵活性，但需要大量的训练数据和计算资源。
四、下行链路多用户检测算法研究在下行链路中，基站的信号对其他用户会产生干扰。
为了解决这一问题，同样需要采用多用户检测算法。
目前常见的下行链路多用户检测算法包括联合检测、切换器式检测等。
1. 联合检测：该算法综合考虑所有用户的信号信息，实现信号的联合解调与检测。
该方法具有较高的性能和较快的运算速度，但需要较大的计算资源和存储空间。
异步DS-CDMA系统 多址干扰的误码率分析
∑【 ， 怠（）ｓ＋ ｆ 。） ， 】 叩３ （＋ ｃ随 中 ＝Ｉ ｔａ （）ｏ（ ） 高 型
ｎ
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由此可得平均信噪比 Ｓ ＮＲ为
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机变量 ， 均值为 ０方 差 为 ＮＴ４ 为 ｏ ３ Ｏ ／； 前 的 数据比特， 】 ｔ Ｔ时的数据 比 ； ） 鱼 （ 为 ＝ｋ 特 Ｒ （和 ） ｒ ｒ 则 率 Ｏ，Ｎ（ １ 。 双 率 误码 （ ／ ） 若 边功 ／ Ｋ Ｊ ３ 为连续时间部分互相关函数 。 谱密度为 Ｎ ２的加性高斯 白噪声存在，则误码率 ｆ ２标准高斯近似法 蛾 首先 只考虑多址干扰的影响（ Ｎ＝ ） 即 ｏ ， ０ 并假 Ｑ ＋ 设发射信号功率 Ｐ ２ ＝ 。将式（） ３两端同除以 ， 得到 标准高斯近似法基于中心极限定理 ， 适用于 Ｚ＝ ＋ １ Ｎ ∑ ｃ ０ ， ｏｅ ｓ 【 用 户数 很大 的情 况 。但 是 当用户 数较小 时 ， 种方 ４ Ｊ 这 ｋ＝ ２ １ 式中ｚ ＝Ｚ／ Ｉ ； ［ ６ （ ＋ ｔＤ， 法计算 误码率就不准确了。 ） ” Ｏ ］ 在这里 不失一 股 陛设 ”＝１ 。 ３特征函数法 根据文献『１ 可以表示为 ７， Ｗ 特征函数法虽然求解精度高 ， 但是计算过程 只（ １ ） ＋Ｘ ＋ （—２ （ ） 十分繁琐， ＋Ｑ １ ） ５ 需要进行复杂的积分运算， 只有对准确 式中 ， ＝ ， ＿『 ／ ， 代表取整运 性要求很高时 ， 】 才会使用这种方法计算误码率。 算。由 在 【，）内均匀分布可知 ，Ｓ在 ［， 内 ０７ １ ０１ ） ４简化改进高斯近似法 标准高斯近似法求出的误码 率在用户数很 均 分布。 设已 随机 量 ｃ ∑ ａ ， 匀 假 知 变 一 则 ， 满 足 尸 一＋１…Ｐ（ １＝１２ 和 少时与实际误码率偏差很大，而特征函数法虽然 （ ） ５ ） ／ ＋１ 【 Ｊ 一１ １２ Ｘｋ Ｙ 的分 布列 为 精度很高， ） ／ｏ 和 ｋ 但是计算起来又过于复杂。 找到一种精 度高且计算简便的方法就成为了研究的热点 。而 简化改进高斯近似法正好满足了这种要求。 简化改进高斯近似法 的思想源于改进高斯 近似法旧， 改进高斯近似法利用多址干扰 （ Ｉ方 ＭＡ ） 川 ， ｚ ， 差、的概率密度来求误码率 ，而简化改进高斯近 Ｉ ｒ 户， ｋ 第 个用户的发送信号为 Ｓ （ ＝√ 尸 ｆ ｆＣ Ｓ Ｊ ＋ ） ｆ ） ２ ｄ （ （）Ｏ （ ） ￣ｒ （） １ 其中ＡＢ ，分别表示集合 Ｉ ｌ” ＝ 似法只利用 的期望和方差来求近似解。改进高 ＝ ⅡⅡ ＋ Ｏ： 其中 Ｐ为信号功率 ， 为简化分析 ， 假定各用 １ ＜＜ — 和Ｉ ｌ ” ＝１ ￣ ＜ —Ｉ ， ｊ ｌ Ｉ ｌ ｄ －， ｊＮ Ｉ ０ Ｎ 】 ＝ ｊ Ｏ 中元素 斯近似法需要进行多次卷积运算 ，特别是当用户 且 ＋ ＝ 一 ，－ ： 。 数 Ｋ很大时 ， 所需的运算量是十分庞大的。 但是它 户的信号功率是相等的； ｒ （ 是第 ｋ ） 个用户的数 的个 数 ， Ａ Ｂ Ｎ １Ａ Ｂ Ｃ 据信号 ，码元间隔为 Ｔ （ 是第 ｋ ； ｒ ） 个用户的扩 在通 信 系统 中 ． 果仅 考 虑 加性 噪 声 ． 当 提出了一种新的思路， 如 则 即通过求 Ｑ（ √ ） Ｎ／ Ⅲ 的数 频 波 形 ， 片 间隔 为 ， 长 Ｎ 码 码 ；． ｔ 为载 波 频 噪声的积分值超过有用信号的积分值时，就会造 学期望来求解误码率，简化改进高斯近似法也采 ｏ 成误码。 如果这个噪声是零均值高斯噪声， 那么误 用 了这 种思路 。 率 ； 为载波相位 ０ 若定义矩形脉冲为 Ｐ（ ＝１ｏ ＜ｒ ， ｆ （ ≤ｔ ） 则 码率可 以用 Ｑ（Ｎ 来计算 ， ） Ｓ Ｒ） Ｑ函数的定 义为１ ２ １ 数 值计 算实例 ＝ｒ ／ 。标准高斯近似法 的基本思想 在这里取 Ｋ ３Ｎ ３ 。用标准高斯近似法、 ＝ ，＝ １ 简 ６（ ＝∑ ６ ｒ ｉ） ） Ｐ（ Ｔ ，其 中序列 （ ） ’代表第 ｋ ∞０ 就是将多址干扰（ ） ＭＡＩ 近似为一个零均值加性高 化改进高斯近似法和特征函数法分别计算不同信 个用户的数据序列， 且 ∈｛ ） 段定码片波形 士１。ｆ 噪比情况下的误码率值并将结果进行比较。 斯噪声， 再利用 Ｑ函数来计算误码率。 为矩形脉冲， 则 ） ；∑ 髓ｌ 其 中序列 （ ） 一 ｊ ｎ 南于各干扰用户的干扰信号之间相互独立 ， 表 １三种方法得 出的 Ｄ － Ｄ ＳＣ ＭＡ系统的误码率 代表第 ｋ个用户的特征序列 ， ∈｛－ 且ｎ ４１ ）。 这些干扰信号的和（ ＭＡ ） 即 Ｉ的方差 就等于它 们 经过 Ａ Ａ信道传输后， ＷＧ 接收信号 ｒｔ可以 （） 方差的和。在已知随机变量 Ｂ 即已知 ｃ）向量 （ ， 表 示为 ， Ｓ＝（ Ｓ， ） 中 ＝（ ， ， ）的情 Ｓ， …， 和 …， ｒ） ∑ √Ｐ 一 ｔ — ０ ， ｏ ＋ （（） （＝ ｆ ２“， Ｔ ｂｔ Ｔ ｃｓ ＋ ｎ）２ （ ）（ ） （ ） ｆ 况下 ， 的条件方差 可以表示为 ＭＡＩ 其中 ｒ 目代表时延 ，是由于传播延迟 和各用户发射机问缺少同步而引起的； 一 ； 皿 ∑皿 ＝ ＝ ∑ ｒ ｏ （ ｓ ｃ ， 口 ） ２ ｋ ２ ＝ Ｈｆ是双边功率谱密度为 Ｎ。 ２ （） ，的高斯噪声。 ｗｋ 和 相互 独立 ， 此 ￡ ｃ ０； ＝￡ Ｂ ｏ￣） （ ） ｓ Ｂ 在的分析中， 设所有特征序列都是随机产生 Ｅｃｓ 曰 ＝０由此可知 （ 晚ｌ） ， ｏ 的， 且各用户的特征序列之间相互独立 。 根据 Ｄ ＿ Ｓ Ｃ ＭＡ系统模型的对称 性，可以只对第 １ Ｄ 个用户 计算中采用文 ３中介绍的方法来近似计算 】 的接收机进行分析。在只考虑相对时延和相对相 由 ｓ 和 啦 分别在 ［ １ ［ ２ ） ０ ） ０ ７ 内均匀分 式（８ 中的无穷积分， 以认为用特征函数法得 ， 和 ，ｒ １） 可 位时， 设 ｒ ＝ ＝０ 可以 。对于ｋ １ ｅ ， 和 分别 布可得 ， （ ｓ 一 １ ， ［ ｓ ） ＥＳ ） ／ Ｅｃ （ 】 ６ ｏ ２ ＝０。 １ 出的误码率 是相当精确的，将其作为比较的 第 在 ［ ） ［， 内均匀分布 。 ｏ 和 Ｏ２ ， ） 个用户的特征序列是随机序列， 因此 Ｅ Ｃ ＝ 。又 基准值。从表 １ （ ）０ 中可以看ｍ， 虽然用户数 Ｋ很小， 第 １ 用户接收端相关器的输 出 （ 个 判决变 由 Ｂ （ 一－ 可知， （ ）（一 。因此 ＝Ｎ １ｃ Ｅ Ｂ＝ Ｎ １ 但是当 ／ 较小时 ，由于影响误码率的�
现代中国移动通信中的多用户检测算法研究
现代中国移动通信中的多用户检测算法研究
臧爱军
【期刊名称】《煤炭技术》
【年(卷),期】2010(0)2
【摘要】对CDMA系统的不同多用户检测技术进行了探讨。
重点对最小均方误差(MMSE)多用户检测算法就误码率方面做了研究和仿真。
仿真结果表明MMSE多用户检测算法系统误码的性能可得到显著提高,MMSE多用户检测器兼顾了减小背景噪声和消除多址干扰两方面的要求,具有较好的性能。
【总页数】3页(P157-159)
【关键词】CDMA;最小均方误差;多用户检测;(MMSE)多用户检测
【作者】臧爱军
【作者单位】石家庄学院计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.超宽带通信中的多用户检测技术 [J], 欧林晖
2.水声协作通信中的多分支变抽头长度多用户检测器 [J], 刘志勇;汪引引
3.多用户检测在移动通信中的应用探讨 [J], 舒鹏
4.第三代移动通信中的多用户检测技术浅析 [J], 杨文军;陈航宇
5.5G通信中基于混合波束成型的多用户MIMO调度算法研究 [J], 徐顺清;石晶林;张宗帅;龙隆;任俊威
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8960-GSM-CDMA手机误码率测试方法
8960，GSM，CDMA手机误码率的测试方法2009-12-20 19:43一、手机误码率的测试方法在谈测试方法之前，首先让我们简单回顾GSM和cdma2000。
GSM是时分、频分多址系统，它属于窄带调制，带宽200kHz。
GSM的传输信道是物理信道，其他逻辑信道是共用一个物理信道。
GSM采用RPE-LTP对语音进行编码，把语音数据分成了三类，非常重要的语音数据（Type Ia），重要的语音数据（Type Ib）和其他的语音数据（Type II），其中非常重要的语音数据和重要的语音数据都加了校验码，而其他语音数据没有加任何校验码。
GSM是第二代无线通讯的标准，后来发展到2.5代GPRS系统，数据通信能力有所提高。
cdma2000是码分、频分多址系统，因此也是一个自干扰系统，同时码分技术的基础是扩频技术，其重要应用就是解决在出现有强烈干扰下的可靠通信问题。
它是宽带调制，带宽1.25MHz，能有效抑制一些窄带干扰，采用了RAKE 接收机技术，能把部分多径干扰变成有益的，它是第三代无线通讯的标准，其不仅可以进行语音通讯，而且很重视数据通讯，它比GSM标准有更多的逻辑信道。
从前文中我们知道，衡量数字通信的方法就是把发出的和收到的数据流进行比对，计算误码率，那么在具体测试过程中是如何实现这个过程哪？GSM标准规定GSM手机要有“环回模式（loop-back mode）”，其思想是手机要把接收到的数据流再调制后发回来，以便仪表比对数据流，计算误码率。
GSM手机只要安转了测试SIM卡，GSM手机的“环回模式”就会被激活，测试设备可以通过下行的SACCH给手机发出命令，使之进入“环回模式”。
cdma2000的标准也规定手机要有“环回模式”，但不是所有误码率都是用环回模式来测量，测试SCH的TDSO(Test Data Service Option)就不是用的环回模式，标准规定在这种模式下，测试仪表要发出已知格式和内容的数据流，手机将这些数据解调后也不再调制发出，而是直接对这些数据进行比对，计算误祯率，另外对F-BCCH、F-CCCH等信道测试也不是采用环回模式，而是用cdma2000中一祯数据中的CRC (Cyclic Redundancy Check)位来确定误祯率，cdma2000为什么采用这么多方法来测试误祯率，这点主要是不同逻辑信道的特点决定的，由于篇幅所限，笔者在此不再展开讨论。
DS-CDMA卫星通信系统线性多用户检测算法性能比较
DS-CDMA卫星通信系统线性多用户检测算法性能比较贺欢;李文元;郑安卡;何雯【摘要】CDMA是新一代移动通信系统的关键技术,现代卫星移动通信也采用CDMA技术.多址干扰(MAI)的存在严重影响了CDMA系统的性能,需要采用多用户检测技术进行抑制.本文分析了卫星移动通信系统的模型,将线性多用户检测算法用于卫星移动通信系统,并对传统检测器、解相关检测器、MMSE检测器等线性检测器进行了性能比较.计算机仿真结果表明采用线性多用户检测技术使卫星移动通信系统的性能得到了明显的改善.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)003【总页数】3页(P46-48)【关键词】卫星移动通信系统;多用户检测;多址干扰抑制;码分多址【作者】贺欢;李文元;郑安卡;何雯【作者单位】西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106【正文语种】中文【中图分类】TN9271 引言卫星移动通信(如低轨道卫星Low Earth Orbit,LEO)是个人通信与地面移动通信网相结合的一种通信手段，对于实现未来个人通信具有重要的作用，尤其是在人口密度低的地区，卫星移动通信比地面移动通信更为适合。
当卫星通信采用码分多址时，各个地球站被分配一个特殊的地址码，用以扩展频谱带宽，这时各个地球站所发送的信号可以同时占用转发器的全部频带，而且没有发射时间和频率的限制。
在接收站，只有用相同的地址码才能解扩，才能还原成为原始信号,其他各路信号检测后只呈现出类似高斯过程的带宽噪声。
而CDMA方式中区分不同的地址信号的方法是利用不同的相互正交或准正交的扩频序列作为地址信息(称为地址码)。
在接收端，由于多个用户共享一个信道，而不同用户的扩频码并非严格正交，非零的相关系数会引起各用户间的相互干扰，通常称为多址干扰(Multi-Access Interference，MAI)。
通信技术中的误码率与容错机制
通信技术中的误码率与容错机制随着科技的不断发展，通信技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
而误码率和容错机制，作为通信技术中的两个关键概念，不仅在保证通信质量方面起到了重要作用，还对通信系统的稳定性和可靠性起到了至关重要的作用。
本文将详细介绍误码率和容错机制，并探讨其在通信技术中的应用。
一、误码率的概念与计算方法误码率是指在数字通信过程中，数据传输过程中出现误码的概率。
通俗地讲，误码率就是接收端接收到的比特中出现错误的比特的比例。
误码率的计算方法主要有：1.误码模型法，通过建立数学模型来计算误码率。
2.试探法，通过多次试探实验，观察出现误码比特的概率。
3.代数方法，通过数学运算和公式计算误码率。
二、误码率的影响因素误码率的大小受到多种因素的影响。
以下是常见的几个影响因素：1.信号传输距离：信号传输的距离越长，误码率越容易增大；2.信号强度：信号越强，误码率越低；3.信道干扰：信道干扰包括信号与背景噪声的干扰、多径效应、多路传播等，都会增大误码率；4.信号传输速率：信号传输速率越快，所需的传输功率就越大，由于噪声等原因误码率也越大。
三、容错机制的概念与分类容错机制是指在通信系统中在错误传输的情况下保留传输数据完整性的一种技术手段。
根据实现方式的不同，容错机制可以分为以下几种分类：1.冗余编码：通过增加冗余位，提高传输数据的可靠性，可以校验和纠错传输过程中产生的误码；2.差错检测：通过校验和检验等方法，检测出错误的传输数据，但不包括纠错功能；3.自动重传请求(ARQ)：当数据传输出错时，通信系统会自动重发数据，并且在重发的过程中设定一定的时间间隔，以确保数据的正确传输。
四、容错机制的应用容错机制在通信技术中起到了至关重要的作用。
以下是容错机制在通信技术中的几个应用：1.海底光缆通信系统：通过引入冗余码和纠错码，对传输的光信号进行纠错，从而提高通信信号的传输质量和稳定性；2.无线通信系统：无线信号传输容易受到干扰，通过差错检测和自动重传请求等容错机制，可以提高无线通信系统的可靠性和稳定性；3.计算机网络通信：计算机网络通信过程中也需要应用容错机制，以保证数据传输的可靠性和完整性。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》范文
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的快速发展，CDMA（码分多址）作为一种广泛应用的无线通信技术，正面临越来越高的系统容量和数据传输速率的要求。
在这样的背景下，上下行链路多用户检测算法的研究成为了提高系统性能的关键。
本文旨在深入探讨CDMA移动通信系统的上下行链路多用户检测算法，分析其原理、性能及优化方法。
二、CDMA移动通信系统概述CDMA是一种允许多个用户共享同一频带的技术，通过独特的扩频码来区分不同的用户。
在CDMA移动通信系统中，上下行链路的多用户检测算法对于提高系统容量、降低多用户干扰、提高信号质量具有重要意义。
三、上行链路多用户检测算法上行链路是指移动台向基站发送信号的链路。
在上行链路中，多个移动台同时向基站发送信号，由于信道衰落、多径效应等因素的影响，这些信号会发生叠加和干扰。
因此，需要采用多用户检测算法来消除或减小这种干扰。
常见的上行链路多用户检测算法包括线性检测算法和非线性检测算法。
线性检测算法具有较低的复杂度，但性能相对较差；非线性检测算法虽然复杂度较高，但能够更好地抑制多用户干扰，提高系统性能。
在实际应用中，需要根据系统需求和硬件条件选择合适的算法。
四、下行链路多用户检测算法下行链路是指基站向移动台发送信号的链路。
在CDMA系统中，基站需要同时向多个移动台发送数据，因此也需要采用多用户检测算法来消除或减小多用户干扰。
下行链路多用户检测算法主要包括干扰消除和多用户接收两种类型。
干扰消除算法通过在接收端对其他用户的信号进行估计和消除，从而减小对目标用户的干扰；多用户接收算法则通过联合检测多个用户的信号，提高信号的信噪比和可靠性。
五、算法性能分析与优化对于CDMA移动通信系统的上下行链路多用户检测算法，其性能受到多种因素的影响，如信道条件、用户数量、扩频码的选择等。
因此，需要对算法进行性能分析和优化。
性能分析主要包括对算法的误码率、信噪比、系统容量等指标进行评估。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，CDMA（码分多址）移动通信系统已经成为现代通信网络的重要组成部分。
在CDMA系统中，多用户检测算法是提高系统性能和减少多用户干扰的关键技术。
本文将重点研究CDMA移动通信系统上下行链路的多用户检测算法，分析其原理、性能及优化方法。
二、CDMA系统概述CDMA是一种多址接入技术，允许多个用户共享同一频带进行通信。
在CDMA系统中，每个用户被分配一个唯一的扩频码，用于在接收端区分不同用户的信号。
上下行链路是指移动通信系统中基站与移动终端之间的通信链路。
上行链路指从移动终端到基站的信号传输，下行链路指从基站到移动终端的信号传输。
三、多用户检测算法原理多用户检测算法的核心思想是在接收端采用一定的算法，对多个用户的信号进行联合处理，以消除或减少多用户干扰。
根据不同的处理方式，多用户检测算法可分为线性检测算法和非线性检测算法。
线性检测算法包括最小均方误差检测、迫零检测等，其优点是计算复杂度低，但可能存在性能损失。
非线性检测算法如干扰抵消算法、并行干扰抵消算法等，通过消除已知的干扰信号来提高性能，但计算复杂度较高。
四、上下行链路多用户检测算法研究4.1 上行链路多用户检测算法上行链路中，由于多个移动终端同时发送信号，基站接收到的信号会受到严重的多址干扰。
针对这一问题，研究人员提出了多种上行链路多用户检测算法，如联合检测算法、迭代检测算法等。
这些算法能够在一定程度上消除多址干扰，提高系统的性能。
4.2 下行链路多用户检测算法在下行链路中，基站向多个移动终端发送信号。
由于不同用户的信号在信道中传播时会产生相互干扰，因此需要在下行链路中采用多用户检测算法。
常见的下行链路多用户检测算法包括基于码片匹配的检测算法、基于特征分解的检测算法等。
这些算法能够有效地消除多用户干扰，提高系统的频谱效率和传输速率。
五、性能分析及优化方法5.1 性能分析多用户检测算法的性能受到多种因素的影响，如扩频码的选取、信道条件、噪声等。
移动通信论文集-CDMA中的多用户检测技术
CDMA中的多用户检测技术[摘要]：本文研究了应用于CDMA移动通信系统中的各种多用户检测技术的原理和优缺点。
指出多用户检测技术主要分为线性多用户检测和干扰消除多用户检测两类，前者包括解相关检测、最小均方误差检测、子空间斜投影检测和相关矩阵多项式扩展检测，后者包括串行、并行干扰消除和判决反馈多用户检测，同时对各种多用户检测技术的特点进行了分析比较。
[关键词]：移动通信；码分多址(CDMA)；抗干扰；多用户检测1 简介第三代移动通信系统是能够满足国际电联提出的IMT－2000／FPLMTS系统标准的新一代移动通信系统，要求具有很好的网络兼容性，能够实现全球范围内多个不同系统间的漫游，不仅要为移动用户提供话音及低速率数据业务，而且要提供广泛的多媒体业务。
ITU已对IMT－2000的测试环境提出了具体标准，给出了表征IMT－2000系统的最低限度的参数，包括支持的数据速率范围、误码率标准、单向的时延标准、激活因子和业务量模型。
根据ITU的标准，世界各大电信公司联盟均已提出了自己的第三代移动通信系统方案，主要有以日本DoCoMo公司为首提出的W－CDMA、美国Lucent和Motorola等公司提出的Cdma2000、欧洲西门子和阿尔卡特等公司提出的TD－CDMA以及我国提出的拥有自主知识产权的TD－SCDMA。
总体来说，虽然这些方案不甚相同，但是全世界在第三代移动通信系统中采用宽带码分多址(CDMA)技术已经达成共识。
我国现在已经具备了第二代移动通信系统的整体开发能力，但在第三代移动通信系统的研究开发方面还刚刚起步。
当前最为迫切的任务是进行宽带CDMA通信系统的关键技术的研究工作，要努力形成自己的专利技术，提高中国电信业的独立性和与外国电信厂商竞争的能力。
宽带CDMA通信系统的关键技术包括抗干扰(多用户检测)、抗多径衰落(天线分集和RAKE接收)、抗远近效应(功率控制)等，而它们之间又是相辅相成、互相补充的，均为当前研究的热点。
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》
《CDMA移动通信系统上下行链路多用户检测算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的飞速发展，CDMA（码分多址）作为一种主要的无线通信技术，广泛应用于现代通信网络中。
然而，由于多个用户共享相同的频谱资源，CDMA系统中存在的多用户干扰（MUI）成为了一个关键问题。
为了解决这个问题，多用户检测（MUD）算法得到了广泛的研究和应用。
本文将重点研究CDMA移动通信系统上下行链路中的多用户检测算法。
二、CDMA移动通信系统概述CDMA是一种通过分配独特的码序列来区分不同用户的无线通信技术。
在CDMA系统中，所有用户在同一频带上传输信号，因此存在多用户干扰的问题。
为了解决这个问题，需要采用多用户检测算法来提高系统的性能和容量。
三、上下行链路多用户检测算法研究1. 上行链路多用户检测算法上行链路中，多个用户的信号同时到达基站，相互干扰。
传统的检测方法往往忽略或简化多用户干扰的影响，导致性能下降。
因此，研究人员提出了多种多用户检测算法，如联合检测、干扰消除等。
这些算法通过利用不同用户的码序列的差异性和相关性，对接收到的信号进行联合处理，从而消除多用户干扰。
其中，联合检测算法具有较高的性能，但计算复杂度较高；干扰消除算法则可以在较低的复杂度下实现较好的性能。
2. 下行链路多用户检测算法在下行链路中，基站向多个用户发送信号，同样存在多用户干扰的问题。
针对下行链路的多用户检测算法，研究人员提出了基于干扰对齐、波束成形等技术的算法。
这些算法通过调整基站的发送信号，使得不同用户的信号在接收端相互正交或近似正交，从而消除多用户干扰。
其中，干扰对齐技术可以在有限的资源下实现较高的频谱效率；波束成形技术则可以提高信号的信噪比，降低干扰。
四、多用户检测算法的优化与挑战在实际应用中，多用户检测算法需要考虑到多种因素，如计算复杂度、系统开销、误码率等。
为了优化这些因素，研究人员不断对算法进行改进和优化。
一方面，可以通过降低算法的计算复杂度来提高其实时性；另一方面，可以通过改进算法的抗干扰能力来提高系统的性能。
CDMA蜂窝移动通信终端的误码率
CDMA蜂窝移动通信终端的误码率
陶亚雄
【期刊名称】《重庆电子工程职业学院学报》
【年(卷),期】2004(013)003
【摘要】IS-95CDMA蜂窝移动通信系统具有频带利用率高、系统容量大、误码率低、抗干扰力强等特点,但其终端设备的误码率指标并未完全达到理论设计值.本文分析影响误码率指标的几个主要因素,如射频系统的参数设计差距、传播损耗和干扰等,提出相应的解决措施并通过实验测试对此进行了验证.
【总页数】4页(P101-104)
【作者】陶亚雄
【作者单位】同济大学,上海,200092
【正文语种】中文
【中图分类】TN22
【相关文献】
1.7CDMA解相关多用户检测的快速处理方法摘要]针对CDMA多用户检测的解相关方法运算过程的复杂度较高、异步情况下难以实现等问题进行了研究,提出了一种解相关多用户检测的快速处理方法,从而便于实现及快速软件处理.仿真结果表明,该方法使运算复杂度大大降低,同时又使误码率较传统 [J], 胡艳军;朱近康
2.智能天线在宏蜂窝/微蜂窝分层CDMA网络中的应用 [J], 李开军;孔玲;周杰
3.三星电子：世界CDMA手机第一名——专访三星移动通信终端产品部总经理周晓阳 [J], 晓雯
4.从智能天线与传统蜂窝基站天线比较谈TD-SCDMA组大网(宏蜂窝)的可能性[J], 肖良勇;卜安涛
5.“cdma2000（1X＆HRPD）／WCDMA（GSM）双模手动单待数字移动通信终端技术要求与测试方法”行标草案审查通过 [J],
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第四章仿真环境介绍及模型的建立4.1 MATLAB & Simulink简介MATLAB软件系列产品是一套高效强大的工程技术数值运算和系统仿真软件，广泛应用于当今的航空航天、汽车制造、半导体制造、电子通信、医学研究、财经研究和高等教育等领域，被誉为“巨人肩膀上的工具”。
研发人员借助MATLAB软件能迅速测试设计构想，综合评测系统性能，快速设计更好方案来确保更高技术要求。
同时，MATLAB 也是国家教委重点提倡的一种计算工具。
综合起来，MATLAB有编程效率高、使用方便、扩充能力强、语句简单，内涵丰富、高效方便的矩阵和数组运算、方便的绘图功能等特点。
动态系统是输出信号随时间变化的系统。
要描述这种系统的特性，传统的建模方法是先对系统的输入信号和输出信号进行分析，得到它们的系统方程，然后编写程序进行仿真。
这种仿真方法有两个缺点。
首先是不够直观，缺乏足够的人机交互。
由于所有的输入信号和输出信号都被抽象成数值之间的关系，仿真表现为一种计算过程，因此难以对仿真的过程进行控制，也难以对仿真的输出数据进行直观的描述和分析。
另外，这种方法缺乏系统性，尤其是在对复杂系统的处理过程中，难以采用模块化方法，从而降低了仿真程序的可读性和可扩展性。
Simulink 是MATLAB 提供的用于对动态系统进行建模、仿真和分析的工具包。
Simulink提供了专门用于显示输出信号的模块，可以在仿真过程中随时观察仿真结果。
同时，通过Simulink 的存储模块，仿真数据可以方便地以各种形式保存到工作区或文件中，供用户在仿真结束之后对数据进行分析和处理。
另外，Simulink 把具有特定功能的代码组织成模块的方式，并且这些模块可以组织成具有等级结构的子系统，因此具有内在的模块化设计要求。
基于上述优点，Simulink 称为一种通用的仿真建模工具，广泛应用于通信仿真、数字信号处理、模糊逻辑、神经网络、机械控制和虚拟现实等领域。
根据输出信号与输入信号的关系，Simulink 提供 3 种类型的模块：连续模块、离散模块和混合模块。
连续模块是指输出信号随着输入信号发生连续变化的模块，离散模块则是输出信号以固定间隔变化的模块。
对于连续模块，Simulink 采用积分方式计算输出信号的数值，因此，连续模块主要涉及导数的计算及其积分。
离散模块的输出信号在下一个抽样时刻到来之前保持恒定，这时候Simulink只需以一定的间隔计算输出信号的数值。
混合模块是根据输入信号的类型来确定输出信号类型的，它既能够产生连续输出信号，也能够产生离散输出信号。
如果一个仿真模型中只包含离散模块，这时候Simulink 采用固定步长方式进行仿真（即每个一定的间隔计算一次输出信号）。
当所有的离散模块都有相同的抽样间隔时，Simulink只需要按照这个间隔实施仿真；否则，Simulink 采用多速率方式进行仿真。
多速率仿真模式的一种方案是选取一个最大可用间隔，使之适用于所有的离散模块。
这个间隔一般是各个离散模块抽样间隔的最大公约数。
对于可变步长方式，多速率仿真模式按照各个模块的抽样间隔列出系统可能的仿真时刻，在仿真时刻到来的时候只对相应的离散模块实施仿真，从而在一定程度上提高了仿真的效率。
如果仿真模型中包含了连续模块，Simulink 将采用连续方式对模块进行仿真。
如果模块中既包含了连续模块，又包含了离散模块，Simulink 采用两种仿真步长进行仿真。
对于其中的离散模块，Simulink 可以按照离散模块的方式进行仿真，这个仿真步长称为主步长（major step size）。
在每个主步长仿真中，Simulink 使用小步长间隔（minor step size），通过积分运算得到连续状态的当前输出信号。
S-函数是系统函数（System-functions）的简称。
多情况下，Simulink 模型库（Simulink Library）中的模块不能完全满足用户的要求，这时候需要由用户自己来编写相应的代码。
M文件虽然能够用来编写MATLAB 函数代码，但是它不具备与Simulink 的接口，因此难以与Simulink 其他模块一起使用。
S-函数则提供了函数代码与Simulink 之间的接口，使得用户编写的代码既能够像Simulink 模型库中的模块那样具有统一的仿真接口，同时能够实现各种灵活的控制和计算功能。
从这个意义上说，S-函数是对Simulink 模块库功能的扩展。
S-函数的代码既可以用MATLAB 语言编写，也可以用其他通用的编程语言（如C、C++、Ada或Fortran等）编写，后者具有更强的控制能力，它们被编译成MEX（MATLAB EXecutable）文件，并且在仿真过程中动态装载。
4.2 仿真模型的建立本文利用Simulink 平台，模拟了一个小区内十个用户的码元发送，扩频，接收，解扩，判决的CDMA 通信基本过程，仿真基本流程如图4-1所示：图4-1 Simulink 仿真基本流程在每一个仿真步长(1秒)内，每个用户发送一个信息码元，10个用户则对应发送10个用户信息码元，然后用10个P=31的m 序列分别对这10个用户的信息码元进行扩频(相乘)处理，然后合路相加并加入高斯白噪声。
在接收端用和发送端相同的10个m 序列分别对信息码元进行解扩(相乘)处理，最后进行积分，判决，完成了对这10个用户的信息码元的恢复，即对于这10个用户中的每一个用户，一个仿真步长(1秒)内完成了一个信息码元的恢复，若要发送5000个码元，仿真时间设置为5000秒即可，这是传统单用户检测的情况。
对于线性解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测，只需在传统单用户检测输出的基础上乘以相应算法的线性算子即可，如线性解相关多用户检测的线性算子1dec L R -=，最小均方误差多用户检测的线性算子121MMSE L R A σ--⎡⎤=+⎣⎦。
最后，分别计算这三种检测方法的误码率，比较它们的性能。
下面详细介绍一下仿真模型中各个主要的模块：(1)用户信号生成模块用户信号生成模块是利用S-函数编写了一个自定义模块，它的功能是生成随机±1序列，在S-函数的主程序中调用mdlInitializeSizes 例程进行初始化，设sizes.NumContStates=0;sizes.NumDiscStates=0;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs =0;sizes.DirFeedthrough=0;sizes.NumSampleTimes=1;x0=[];ts=[1 0];调用mdlOutputs 例程进行输出，sys=2*randint-1即可生成随机±1序列。
紧跟在用户信号生成模块之后，是一个gain 模块，设置相应的增益参数即可对各个用户的功率进行控制。
(2) m 序列发生器模块运用Embedded MATLAB Function block 编写了一个m 序列发生器模块，模块有一个输入，一个输出，输入为对应的5级左移移位寄存器的反馈系数,输出为一个P=31的m 序列。
(3)信号合路用了一个Add 模块，加入一个Random Number 模块，生成均值是0，方差为1的高斯正态分布随机信号做为噪声。
(4)积分判决由于解扩后的输出后的信号是一个离散量，因此用一个求均值功能的模块，相当于在连续域的时间上求积分平均，判决输出用sign 模块完成。
(5)解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测的线性算子用自定义模块或和其它一些模块组合完成，如图4-2所示。
(a)解相关检测器线性算子1dec L R -=(b)最小均方误差检测器线性算子211[]MMSE L R A σ--=+图4-2 线性算子模块(6)误码率求解模块直接运用Error Rate Calculation 模块。
实际仿真模型图4-3所示：图4-3 CDMA多用检测的Simulink仿真模型第五章仿真测试报告本章中给出了仿真测试报告，5.1节中用编写好的MATLAB程序给出仿真结果，分析比较了传统单用户检测、线性解相关多用户检测和最小均方误差多用检测之间的误码率性能；5.2节中根据编写好的Simulink仿真模型，设置好相应的仿真参数，对比了这几种不同检测方法的误码率，以达到分析它们之间性能差异的目的。
5.1 MATLAB仿真5.1.1测试传码5000个情况下10个用户的误码率mud.m是一个比较传统单用户检测，线性解相关多用户检测，最小均方误差多用户检测之间的误码率性能的程序，运行本程序首先出现一个对话框，等待输入相应的仿真参数，如图5-1所示：图5-1 仿真界面其中第一行为用户数，第二行为用户信息码元个数，第三行为各个用户对应的信号功率，第四行为噪声功率，第五行为要观察的用户，默认值如图中所示。
设置用户信号功率依次为1，2，3，4，5，6，7，8，9，10是由于用户距离基站的远近不同，故信号功率有差别，用此来模拟远近效应。
信噪比的计算拿第一个用户作为基准，当噪声功率设置为10时，信噪比s/n=20lg(1/10)=-20dB。
第五行设置为1表示要观察第一个用户。
按照默认值点OK后，程序将计算第一个用户的误码率。
分别设置要检测的用户为1到10，将得到的数据整理成表格如下：表5-1三种检测方法的误码率比较（SNR=-20dB）5.1.2测试传码100000个情况下各用户误码率为了更精确的测试这三种检测方法的优劣，以及由于远近效应引起的各用户误码率的变化，我们把用户信息码元长度设为100000，其他参数不变，得到的误码率情况如表5-2所示：表5-2三种检测方法的误码率比较(信噪比SNR=-20dB)通过表5-1和表5-2的统计数据，可以发现：(1)在信噪比一定的条件下，总体上，线性解相关多用户检测要优于传统单用户检测，最小均方误差多用户检测要优于线性解相关多用户检测。
(2)信号功率较大的用户的误码率明显低于信号功率较小的用户。
5.1.3 测试误码率随信噪比变化情况（考虑远近效应）mud_plot.m是一个比较传统单用户检测，线性解相关多用户检测，最小均方误差多用户检测之间的误码率性能的程序，并做出了误码率-信噪比曲线。
程序设置为：传码5000个，保持噪声功率30不变，10个用户初始功率为[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]，改变用户的功率值，每次增加用户功率的10%，计算1000次，这样误码率从-30dB到10dB变化，做出三种检测方法误码率随信噪比变换的曲线，如图5-2所示：图5-2 误码率-信噪比曲线从图5-2可以看出：(1)不论是传统单用户检测，线性解相关多用户检测，还是最小均方误差多用户检测，其误码率都随着信噪比的增大而减少。