为了克服CDMA在MAI方面的弱点，作为这个问题自然的解决方法的MUD（见参考文献［KoAg00］）倍受关注。这种接收机利用干扰作为额外的信息来源。然而，它们通常具有很高的复杂度。

首先，多用户检测的研究都集中在未编码系统和次优多用户检测方法。最有前途的解决方案之一是干扰消除（Interference Cancellation，IC）技术，是指在做出数据判决之前从接收信号中去除干扰用户。

然而，实际的CDMA通信取决于差错控制编码和交织的应用，所以，近来对编码系统有了越来越多的关注。最佳联合解码/检测是一种解决多址干扰的很好的方法（见参考文献［GiWi96］）。但是，在此方法的实现中计算复杂度再次成为一大难点。因此，把符号检测和信道解码分开进行的次佳的解决方案似乎在实际应用中更具吸引力。

特别地，Turbo码的成功提议（见参考文献［BeGT93］）自然导致了研究MUD设计中迭代（Turbo）处理技术的可行性。在迭代MUD中，每个检测和解码阶段的外赋信息已经确定，并作为下一次迭代的先验信息来使用。这种检测方法定义为是TurboMUD，即使对重负载系统引入这个方法的优点也是显著的。

在本节中，对有前途的MUD技术在未编码和编码时延扩展（DS）CDMA系统中的应用做了介绍。

1.未编码系统

在本文中，IC一般是通过选择性干扰消除（Selective Interference Cancellation，SIC）或并行干扰消除（Parallel Interference Cancellation，PIC）的方法来完成的:前一个解决方案的目的是成功地去除最强的冗余信号，而在所有用户的干扰下，后一个方案是同时去除所有其他的用户的干扰（见参考文献［KoAg00］）。一个可选的PIC方案是所谓的选择性并行干扰消除（Selective Parallel Interference Cancellation，SPIC）接收机:这种技术是基于SPIC，即根据接收信号判决变量和一个比较合适的阈值的比较结果，划分用户的信号为可靠的和不可靠。可靠的信号直接从接收信号中检测和（重建后）取消。不可靠的信号是在消除可靠信号的MAI影响之后被检测（见参考文献［RFMM01］）。在下面将会讲述如何使用SPIC策略结合天线阵列来提高系统容量。随后，一个基于递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构的非线性的MUD被提出（见参考文献［TeRe01］）。该算法的性能通常接近选择性MUD的性能，同时保持较低的计算复杂度。

2.空时选择性PIC接收机

在参考文献［RFMM01］中，突出讲述了WCDMA通信天线阵列系统和IC方案联合使用的优势。其重点是接收机方案，是基于在WCDMA系统中SPIC方法与自适应天线阵列的结合的应用。命名为ST-SPIC检测器，利用信息的到达角来获得最佳的空时IC。在所考虑的传播环境中，解析路径的数量假设为4个。在仿真中，考虑采用QPSK调制技术，并应用了两个编码层次（正交可变扩频因子（Orthogonal Variable SpreadingFactor，OVSF）和扰码序列）。

图3.32显示了在16个并发用户的情况下，与Rake接收机相比较，单传感器的ST-SPIC接收机的性能。这些曲线是在60kbit/s的同相数据流和在15kbit/s的正交控制序列。我们可以看到，从这个图中，ST-SPIC接收机优于Rake接受，而增加的复杂度较低。大量几乎独立于参数E_b/N₀的一个最佳阈值结果已经得到（见参考文献［RFMM01］）。

3.递归神经网络MUD接收机

在参考文献［TeRe01］中，TD-同步码分多址接入（Synchronous Code Division Mul-tiplex Access，SCDMA）的系统被考虑。为了提高系统的容量，在BS多重天线和在上行链路中更精确的时间同步已列入标准。在这个系统中，一个线性解相关检测器（见参考文献［KoAg00］）完全消除了信道间干扰及ISI，但是大量的噪声增加会导致性能的下降。

图3.32 ST-SPIC和Rake接收机之间的BER比较

在参考文献［TeRe01］中，基于RNN的一个非线性的MUD被提出:它已经指出，为RNN结构定义的能量函数需要与MUD的最大似然函数有相同的结构。基于RNN的MUD的原则是一个迭代的非线性初步判决反馈:对符号级上的部分干扰在软判决变量反馈的时候被去除。在较好的信道情况下，线性和非线性的MUD显示出类似的性能，而在恶劣的信道条件下，基于RNN结构的非线性MUD优于线性MUD。在这种情况下，软反馈的正确选择对于非线性MUD的性能是至关重要的。

4.编码系统

在参考文献［RSAA98］中，可以得到接近最优性能的迭代接收机已被研究，但一个主要缺点是它的复杂度，仍然是用户数量的指数。因此，重点集中于迭代IC方案（见参考文献［KoBC01］，［WuWa01］，［QiTe00］，［HsWa01］）。众所周知，随着译码迭代次数的增加，由Turbo译码器提供的编码增益变大。但是，由Turbo码得到的性能的提升在第一次迭代中很显著，而且在连续的迭代中，性能的改进越来越不明显。因此，最好是在第一个迭代中集中进行干扰消除:由于同样的原因，许多带有第一个线性阶段的基于IC的迭代接收机已经被提出（见参考文献［QiTe00］，［HsWa01］，［TaMB01］，［WaPo99］）。然而，线性MUD具有极高的计算复杂度的缺点。

此外，在频率选择性信道的情况下，一个典型的CDMA方案可以和多发射和接收天线及空时格码（Space-Time Trellis Code，STTC）结合。然而，传统的MMSE检测器，广义上容纳多天线和多条路径（见参考文献［MaVU01］，［PaHu01］），是不足以应对MAI、ISI和网络天线干扰（Inter Antenna Interference，IAI），在高负荷系统中也不能利用多径分集技术。相反，使用Turbo码原理的接收机可以实现一个完全消除MAI、ISI和IAI的迭代多用户的MMSE检测器，即使在满载系统中，也能够以较高的计算复杂度为代价，达到单用户的性能。

一些使用Turbo码的迭代方案、多天线方案的优点及MMSE接收机和MF之间的选择都将在下一节中讨论。

5.MAP解码辅助PIC接收机

在参考文献［MRFB03］，［MBRF03］中，提出了基于利用PIC和一系列Tutbo译码器的一种新的迭代MUD。在提议的结构中，分割了PIC检测器，以便在每个卷积译码之后，可以执行IC。由于提议的接收机和MAP解码器紧密联系，它被定义为辅助PIC的MAP解码器（MPIC）:此解决方案旨在通过从第一次迭代引入IC来得到优化。此外，噪声加（剩余）干扰的方差是由一种新的算法得到的:特别地，只有最可靠的符号被用在方差判决中，忽略所有其他的符号。这种方案对所有考虑的系统的性能改进起到了作用。

在同步AWGN信道中，与基本的估计器相比，使用方差增强估计器的量化log-MAP算法能够实现一个重要的性能改进。在20个用户和理想功率控制的情况下我们用图3.33来说明在异步三径衰落信道中拟议的接收机的性能:当相对衰减等于0dB、-1dB，-9dB时，复制振幅被认为服从瑞利分布。传播操作是由一系列的伪噪声短码和G=15的处理增益实现的。帧长度为500，最大比合并Rake接收机被用作路径合成器，最大log-MAP算法被用来解码。该信道有一个规范化的多普勒频移f_dT_b=0.0002，并且进行了两次接收机迭代。我们比较了提议的迭代MPIC与传统的PIC（见参考文献［WuWa01］）。随着系统负载β=N/G=1.33多于一个时，MPIC优于传统的PIC:在BER=10^-3时，与传统的PIC相比MPIC有3.5dB的增益的增加。我们还可以看到通过对噪声加干扰方差的正确估计，而不是用它的环境噪声来近似地表示，两个接收机获得巨大的性能提升，这在参考文献［WuWa01］中做了极好的假设。

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图3.33 在多径衰落信道中20个能量相等的用户的迭代IC接收机的性能

6.迭代MMSE-PIC接收机

基于IC方案的线性MMSE块和IC方案的合并的迭代MUD在参考文献［MRFC05］中被提出。首先，MMSE的输出用于重建从接收到的信号中减去的干扰:由于MMSE滤波器的噪声增强造成的负面影响，本解决方案不是最佳的。因此，经过一番取消迭代，检测器开始考虑MF输出:该解决方案允许保留第一个迭代MMSE的积极作用。

图3.34显示了使用MMSE滤波器和PIC接收机的MMSE检测器检测到的不同的迭代次数对应的误比特率性能:该参数的最佳值随着用户数量的增大而增加。这种表现可以被解释，因为带有较多的活跃用户系统是由一个更大的MAI来描述。需要较多次的MMSE迭代才能执行的有效的IC。相反地，低负载系统不需要太多的MMSE迭代:特别地，由于引入一次MMSE迭代，性能的增加减少，而更多次的迭代造成噪声的增强和性能的损失。

图3.34 使用不同迭代次数的MMSE滤波器误码率性能

虽然对所有考虑的系统该接收机都能提供更好的性能，但在切换到普通IC之前很难找出MMSE迭代的最佳数量。由于被提议的接收机的错误概率非常低，通过MonteCarlo模拟最佳结构的定义需要很长的处理时间。

因此，提议的接收机研究已经通过密度进化（Density Evolution，DE）的技术手段进行了（见参考文献［RiSU01］，［DiDP01］）:虽然DE的分析结果认为是渐近方法，即经过一番Turbo MUD迭代，允许比较不同的MUD方法，并得出了有关线性MMSE迭代的最佳次数一般性的结论。我们需要评估SISO解码器和SOSI MUD的SNR_in-SNR_out之间的关系。对于SISO解码器，这种关系可以得出通过假设均值为_μ=E（λ）in=2SNRin和方差为σ²=Var（λ）in=4SNR_in的高斯分布和通过平均软输出来得到SNR_out估计。另一方面，SISO MUD的关系取决于E_b/N₀，因此，我们必须生成一个适当的高斯分布N（c_i∗2SNR_2in，4SNR_2in），其中c_i∈｛±1｝是编码位，。

从图3.35中接收机的一些特性可以推断出。当SNR_in较低时，DE分析证明MMSE的引入是有用的:特别地，MMSE最终达到迭代检测和译码的收敛。然而，MF方案的特点是较高的SNR_out渐近值，因此确认在一些迭代之后转换成MF IC是有益的。

7.多天线系统的Turbo PIC接收机

在参考文献［ShBu02］中，基于MMSE的PIC检测方法被提出。不像在参考文献［WaPo99］结构中，线性MMSE滤波器只用于第一次循环，因为匹配滤波器的欠佳的性能，这被看作是整个检测过程中最薄弱的环节。这种结构被用在慢、平坦的瑞利衰落信道中，由于单用户有限造成相对较差的性能。因此，可用在多根接收天线系统中改进的Turbo MUD已被提议。仿真结果表明，即使是在严重的多径衰落的存在下，这种分集技术仍允许tubro PIC接收机恢复其能力，以提高系统性能。

联合Turbo解码和基于MMSE的PIC检测方法的性能通过单天线一些模拟的和接收分集的一些模拟的例子进行了分析。10个同等功率用户的上行链路的CDMA系统被考虑。假定所有用户都是1024位，1/2编码率，16个状态Turbo码（发生器23或37）。而BS使用4根独立的天线来接收用户的信号。在慢瑞利衰落信道中使用空间分集而不是单天线系统Turbo接收机的性能有明显的提高，如图3.36所示。在可接受的SNR的值下可以得到10^-6的误码率。但要注意的是，5次内的迭代情况下接收机就达到了极限性能。这表明，多径衰落的进一步抑制可能发掘Turbo PIC检测器的更大潜力。

图3.35 一个32个用户的系统中E_b/N₀=9dB时MMSE+PIC和MF+PIC的性能比较

图3.36 在慢平坦衰落信道中多样化的基于MMSE Turbo PIC接收机的性能

8.空时网格编码CDMA系统的迭代多用户MMSE接收机

在多径衰落信道中，对STTC CDMA系统次优多用户迭代MMSE接收机得到了（SO-MMSE）（见参考文献［OsNA05］）:它代表了计算复杂度和性能之间的折中，它与最佳迭代和非迭代多用户方案进行了比较。

仿真结果已经得到，假设条件是:QPSK调制，OVSF扩频码，gold干扰码（对每根发射天线都不同），L径瑞利慢衰落信道，每个子信道独立的解析路径，最大时延扩展等于扩频因子，两根发射天线和两根接收天线，n个活跃用户，帧长度等于260个信息位（130个QPSK调制符号）和在接收端完善的信道状态信息。

所提出的接收机在高负荷系统中受到ISI、MAI和内部天线干扰的影响，如图3.37所示。当活动用户数增大，SO-MMSE的性能高度退化，并且最佳接收机的性能比较好。但是，复杂度与发射天线的数量，用户和迭代的数量呈线性关系，并且它始终优于传统的非迭代单用户MMSE接收机，并十分接近传统的非迭代多用户MMSE检测器。

图3.37 不同数量的用户和路径参数为双天线16个状态STTC，E_b/N₀=6dB，N_S=32和n_R=2，最佳迭代多用户MMSE和非迭代最佳MUD和SO-MMSE之间的性能比较