码分多址系统中基于错误概率门限的干扰对消方法

技术领域

本发明涉及码分多址移动通信系统中的干扰对消方法，特别涉及码分多址系统中基于错误概率门限的干扰对消方法。

背景技术

第三代移动通信系统是能够满足国际电信联盟提出的国际移动通信(International Mobile Telecommunication 2000，简称“IMT-2000”)/未来公众陆地移动电话系统(Future Public Land Mobile Telephone Systems，简称“FPLMTS”)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。根据这一标准，目前世界上已提出了宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称“WCDMA”)  、码分多址(Code Division Multiple Access，简称“CDMA”)2000、时分码分多址(Time Division Code Division Multiple Access，简称“TD-CDMA”)、时分同步码分多址(Time Division Synchronous CodeDivision Multiple Access，简称“TD-SCDMA”)第三代移动通信系统方案。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CDMA技术已经达成共识。

CDMA移动通信系统具有高容量、高服务质量和保密性好等优点。但是相应的也存在许多缺点，比如多址干扰(Mutiple Access Interference，简称“MAI”)。在实际的CDMA通信系统中，各个用户信号之间存在一定的相关性，这就是多址干扰存在的根源。由个别用户产生的MAI固然很小，可是随着用户数的增加或信号功率的增大，MAI就成为CDMA通信系统的一个主要干扰，直接限制了CDMA系统容量、覆盖范围和性能的提高。

多用户检测技术(Multi-user Detection，简称“MUD”)是CDMA系统中克服干扰的关键技术，是提高CDMA系统容量、覆盖范围和性能的一种增强型技术。传统的检测技术完全按照经典直接序列扩频理论对每个用户的信号分别进行扩频码匹配处理，因而抗MAI干扰能力较差；多用户检测技术在传统检测技术的基础上，充分利用造成MAI干扰的所有用户信号信息对单个用户的信号进行检测，从而具有优良的抗干扰性能，解决了远近效应问题，降低了系统对功率控制精度的要求，因此可以更加有效地利用上行链路频谱资源，显著提高系统容量。

1986年Verdu提出以匹配滤波器加维特比算法来实现最大似然序列检测(Maxinum-Likelihood Sequence Detection，简称“MLS检测”)，适用于受符号间干扰(Inter Symbol Interference，简称“ISI”)影响的信道。不过维特比算法的复杂度仍然是用户数的指数幂级，即2^k，而且MLS检测器需要知道接收信号的幅度和相位，这要通过估计来得到。MLS检测过于复杂，不实用，大家都在寻找易于实现的次优多用户检测技术。次优多用户检测技术分为两类，即线性多用户检测和非线性多用户检测。前者对传统检测器的输出进行解相关或其它的线性变换以利于接收判决，包含解相关检测、最小均方误差检测、子空间斜投影检测和多项式扩展检测等方法；后者区别于前者，包含干扰对消(Interference Cancellation，简称“IC”)检测方法，干扰对消方法将期望用户的信号视为有用信号，将其他用户的信号视为干扰信号，先从接收信号中消除其他用户的干扰，得到期望用户的信号，然后对期望用户的信号进行检测，从而提高系统的性能。

干扰对消多用户检测方法又分为：串行干扰对消(Serial InterferenceCancellation，简称“SIC”)和并行干扰对消(Parallel Interference Cancellation，简称“PIC”)。SIC由多级组成，一级对一个用户序列信号进行判决、再造、消除，以给下面的各级减轻MAI，各用户的操作顺序是根据信号功率的下降顺序来确定的。以第一级为例，它的输出是信号最强用户的数据判决和去除该用户造成的MAI以后的接收信号。随后的各级同理而为之。最后的结果是信号越弱得益越多。SIC在性能上比传统检测器有较大提高，而且在硬件上改变不大，易于实现，但是SIC延时较大，需要进行功率排序，计算量较大，对初始信号估计敏感。PIC具有多级结构，区别于SIC的是其每一级并行估计和去除各个用户造成的MAI干扰，然后进行数据判决。PIC的设计思想和SIC基本相同，但由于PIC是并行处理，克服了SIC大延时的缺点，而且无需在情况发生变化时进行重新排序，具有延时小，计算复杂性小的优点，在各种MUD中具有较高的实用价值，是目前最有可能实现的方法。

如上所述干扰对消方法，在对任一个用户的解调信号进行符号判决以后，都需要由该用户该符号的判决结果再生该用户信号，并且从接收信号中消除该用户的干扰，即减去该用户的再生信号，从而消除该用户信号对其他用户信号检测的影响。

目前的干扰对消方法采用的对用户的解调信号进行符号判决的方法有以下几种，如：硬判决方法，该方法直接根据接收端用户的解调信号的符号进行判决；再如：在美国专利说明书US5418814中提出的基于固定阈值的判决方法和软判决方法；又如：目前还有一种基于错误概率门限的判决方法，计算出两个门限值，如果判决结果值在这两个门限值之间，说明判决结果发生错误的可能性较大，则不参与对消处理。

这些方法的目的是：尽量减少错误的判决结果造成的噪声功率的增加。基于错误概率门限的判决方法可以使判决的错误概率超过给定的错误概率的判决结果不参加干扰对消，只有那些判决正确概率很高的判决结果才参与干扰对消。它假设符号的先验概率均匀分布，并根据错误概率门限进行计算和判决。它从错误概率的角度出发，减少错误判决造成的噪声功率的增加，相对于前两种方法，性能得到提高。

上述基于错误概率门限的方法包含以下步骤：

接收解调后的多用户信号；

用基于错误概率门限的判决方法分别再生各个用户信号；

在所述多用户信号中对所述再生用户信号进行对消处理。

在实际应用中，上述方案存在以下问题：由于实际情况中符号的先验概率并不均匀分布，导致计算得到的判决门限不够合理，方法性能不够理想，影响了系统性能的提高。

造成这种情况的主要原因在于，现有的基于错误概率门限的判决方法事先假设了符号的先验概率均匀分布，而未对其进行估计。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种码分多址系统中基于错误概率门限的干扰对消方法，使得基于错误概率门限的判决方法更加精确，从而提高干扰对消方法的性能和码分多址系统的性能。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种码分多址系统中基于错误概率门限的干扰对消方法，包含以下步骤：

A接收解调输出信号；

B计算两个判决用门限值；

C判断所述解调输出信号值是否处在两个所述判决用门限值之间，如果是，置判决结果为无效值，不参与对消处理，否则根据所述解调输出信号值分布情况置判决结果为相应的有效值，并参与对消处理；

所述步骤B还进一步包含以下子步骤：

根据本次解调之前的解调结果信息来确定本次解调的符号先验概率值；

根据所述符号先验概率值和给定的错误概率门限值计算两个判决用门限值。

其中，所述两个判决用门限值用公式表示为

$$ >>>T>1>>=>->sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>2>A>>(>m>,>k>)>>>>[>ln>>(>>1>T>>->1>)>>->ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>]>>$$

$$ >>>T>2>>=>sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>2>A>>(>m>,>k>)>>>>[>ln>>>(>>1>T>>->1>)>>+>>ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>]>>$$

其中，T₁为门限值一，用于判决符号是否为无效则取0值，或者有效则取-1值；T₂为门限值二，用于判决符号是否为无效则取0值，或者有效则取+1值；σ_m，k²为解调后的信号中噪声的方差；A(m，k)为传输第m个符号时，信道衰落对所述符号造成的失真系数；T为所述给定的错误概率门限值；P₁、P_-1分别为本次即第k次解调时所述符号取值+1、-1的先验概率值；ln(·)取自然对数运算。

所述确定符号先验概率值的方法为：取本次解调的符号先验概率值等于前一次解调结果的符号后验概率值，且所述符号后验概率值是通过假设前一次解调的符号先验概率均匀分布而计算所得的，第k次解调时所述符号先验概率值的比值的自然对数值用公式表示为：

其中，P₁、P_-1分别为本次即第k次解调时所述符号取值+1、-1的先验概率值，A(m，k-1)为第m个符号的第k-1解调中信道的乘性失真系数，Y(m，k-1)为第m个符号的第k-1解调输出信号值，σ_m，k-1为第m个符号的第k-1解调后的信号中噪声的方差，ln(·)表示取自然对数运算。

所述确定符号先验概率值的方法为本次解调所需符号先验概率值之比取为前一次解调结果的符号后验概率值之比，且所述后验概率值通过多次迭代计算所得，用公式表示为：

其中P₁、P_-1分别为本次即第k次解调时所述符号取值+1、-1的先验概率值，A(m，k-1)为第m个符号的第k-1解调中信道的乘性失真系数，Y(m，k-1)为第m个符号的第k-1解调输出信号值，σ_m，k-1为第m个符号的第k-1解调后的信号中噪声的方差，ln(·)表示取自然对数运算，∑·表示求和运算。

通过比较可以发现，本发明的技术方案与现有技术的区别在于，在基于错误概率门限的干扰对消方法基础上，本发明根据多次解调中本次解调之前的解调结果信息来确定本次解调的符号先验概率，比如根据二阶迭代或者更高阶迭代所得的前一次解调的符号后验概率值来近似估计本次解调的符号先验概率值，并根据先验概率值进行判决门限计算，用于符号判决。

这种技术方案上的区别，带来了较为明显的有益效果，即通过对符号先验概率的精确估计，提高判决用门限值的精确度和判决方法的可靠性，进一步提高干扰对消方法的有效性，从而提高了整个码分多址移动通信系统的性能。

附图说明

图1是根据本发明的一个实施例的干扰对消方法的判决方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

先描述本发明的一个实施例的基于错误概率门限的判决方法。

从接收端解调输出的某用户的信号用Y(m，k)表示，m表示是第m个符号的相应解调输出，k表示是第k次解调的输出结果，则Y(m，k)可以由下式表示：

式一  Y(m，k)＝A(m，k)a(m)+n(m，k)

其中，a(m)为该用户的第m个符号，取值为+1或-1；A(m，k)是信道衰落对符号造成的乘性失真系数，A(m，k)＞0；n(m，k)为加性高斯白噪声，服从正太分布N(0，σ_m，k²)，均值为0，σ_m，k²为方差。

这里，正态分布的n(m，k)的概率密度函数为：

式二$$ >>f>>(>x>)>>=>>1>\sqrt{>2>\pi >>>\sigma >>m>,>k>>>>>exp>>(>->>>x>2>>>2sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>>)>>>}$$

其中，f为概率密度值，x为取值变量，exp(·)代表自然常数e的指数运算。

式一可以物理解释为：当符号a(m)从发送端发出经过信道到达接收端，信道使得该符号产生信道衰落的乘性失真(第一项)和高斯白噪声的加性失真(第二项)。这是一个公用的信道模型。

用户信号的第一次解调是对基带信号进行解调，此后的每次解调都是在前一次解调的干扰对消处理以后进行的，也即对前一次干扰对消以后的基带信号进行解调。

在本发明的一个实施例中，先假设在接收端符号a(m)取值为+1和-1的先验概率分别表示为P{a(m)＝1}＝P₁，P{a(m)＝-1}＝P_-1，其中P{·}代表括号中情况发生的概率值。

本发明采用本次解调之前的解调结果信息来计算本次解调所要用到的符号取值的先验概率P₁、P_-1。在本发明的一个较佳实施例中，采用根据前一次解调结果计算得到的符号后验概率值，来确定本次解调中计算判决门限所需的符号先验概率值，即P₁、P_-1。本文将在描述完判决门限的计算方法之后，再具体阐述计算符号先验概率值的方法。

当第k次解调输出信号Y(m，k)经过硬判决后的结果信号为d(m，k)，则d(m，k)表示为：

式三

由于信道的失真，显然硬判决会产生错误，这里的错误是指判决结果d(m，k)与原符号a(m)不相符的情况。根据概率论，在已知硬判决结果的情况下，可以推算出硬判决出现错误的概率表达式，推理过程如下，错误概率表示为Pe：

当判决结果d(m，k)＝-1，即Y(m，k)＜0时，错误概率为：

$$ >>Pe>>(>m>,>k>)>>=>P>\{>a>>(>m>)>>=>+>1>|>d>>(>m>,>k>)>>=>->1>\}>>$$

$$ >>>>P>1>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>)>>)>>>>>>\{>P>>1>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>)>>)>>+>>P>>->1>>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>)>>)>>>>$$

当判决结果d(m，k)＝+1，即Y(m，k)≥0时，错误概率为：

$$ >>Pe>>(>m>,>k>)>>=>P>\{>a>>(>m>)>>=>->1>|>d>>(>m>,>k>)>>=>+>1>\}>>$$

$$ >>=>P>\{>a>>(>m>)>>=>->1>|>Y>>(>m>,>k>)>>\ge >0>\}>>$$

$$ >>=>>>P>\{>a>>(>m>)>>=>->1>,>Y>>(>m>,>k>)>>\ge >0>\}>>>P>\{>Y>>(>m>,>k>)>>\ge >0>\}>>>>$$

$$ >>=>>>P>\{>a>>(>m>)>>=>->1>,>Y>>(>m>,>k>)>>\ge >0>\}>>>P>\{>a>>(>m>)>>=>+>1>,>Y>>(>m>,>k>)>>\ge >0>\}>+>P>\{>a>>(>m>)>>=>->1>,>Y>>(>m>,>k>)>>\ge >0>\}>>>>$$

$$ >>>>P>>->1>>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>)>>)>>>>>>\{>P>>1>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>)>>)>>+>>P>>->1>>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>)>>)>>>>$$

根据Y(m，k)值的概率分布可以得到以上式中各项概率的表达式，其中函数f₁(y)和f_-1(y)表达式由式五、式六给出示，于是错误概率Pe(m，k)可以统一表示为：

式四

式五$$ >>>f>1>>>(>y>)>>=>>1>\sqrt{>2>\pi >>>\sigma >>m>,>k>>>>>exp>>(>->>>>(>y>->A>>(>m>,>k>)>>)>>2>>>2sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>>)>>>}$$

式六$$ >>>f>2>>>(>y>)>>=>>1>\sqrt{>2>\pi >>>\sigma >>m>,>k>>>>>exp>>(>->>>>(>y>+>A>>(>m>,>k>)>>)>>2>>>2sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>>)>>>}$$

根据式四计算所得硬判决结果的错误概率Pe(m，k)，给定一个错误概率门限值T，T取值0＜T＜1，并约定，当Pe(m，k)＞T，此时错误概率较大而判决结果不参与对消处理；当Pe(m，k)≤T，此时判决结果参与对消处理。

对于给定的T值和解调输出信号Y(m，k)，可以根据式四计算相对于Y(m，k)的上下两个判决用门限值T₁、T₂，表示为：

式七$$ >>>T>1>>=>->sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>2>A>>(>m>,>k>)>>>>[>ln>>(>>1>T>>->1>)>>->ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>]>>$$

式八$$ >>>T>2>>=>->sup>>\sigma >>m>,>k>>2sup>>>2>A>>(>m>,>k>)>>>>[>ln>>(>>1>T>>->1>)>>+>ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>]>>$$

其中ln(·)为取自然对数运算。

式七、式八中计算本次解调的判决用门限值时，还需要知道先验概率P₁、P_-1值，如前所述，在本发明的一个较佳实施例中，用前一次即第k-1次的解调结果的符号后验概率P₁′(k-1)、P_-1′(k-1)值来取代本次即第k次解调所需的先验概率P₁、P_-1值。这里用P′₁、P′_-1表示后验概率，用P₁、P_-1表示先验概率。

根据上面推导，第k-1次的解调结果的符号后验概率P₁′(k-1)、P_-1′(k-1)值表示为：

式九$$ >>>>P>\prime >>1>>>(>k>->1>)>>=>>sup>>P>1>0sup>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>sup>>P>1>0sup>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>+sup>>P>>->1>>0sup>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>$$

式十$$ >>>>P>\prime >>>->1>>>>(>k>->1>)>>=>>sup>>P>>->1>>0sup>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>sup>>P>1>0sup>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>+sup>>P>>->1>>0sup>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>$$

其中P₁⁰、P_-1⁰表示在计算第k-1次解调的后验概率时所设定的符号先验概率，区别于P₁、P_-1，也区别于第k-1次解调时即计算第k-1次判决用门限值时采用的符号先验概率，两者存在不同阶近似的关系。

在本发明的一个较佳实施例中，置第k次解调所需的先验概率P₁、P_-1值为第k-1次的解调结果的符号后验概率P₁′(k-1)、P_-1′(k-1)值，根据式九、式十可以得到：

式十一$$ >>ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>=>ln>>>>>P>>->1>>>\prime >>>(>k>->1>)>>>>>>P>\prime >>1>>>(>k>->1>)>>>>ln>sup>>P>>->1>>0sup>sup>>P>1>0sup>>>+>ln>>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>$$

其中P₁⁰、P_-1⁰值的确定方法可以根据实际应用情况的精度要求和实现复杂度限度来权衡处理。

在本发明的一个实施例中，考虑到实现复杂度不能太高，将P₁⁰、P_-1⁰直接近似为均匀分布的先验概率值，即P₁⁰＝P_-1⁰＝0.5，这样可以获得二阶迭代近似的精度，于是代入式十一可以得到下式，其中第一次解调的先验概率自动取均匀分布：

式十二$$ >>ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>=>ln>>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>=>->>>2>A>>(>m>,>k>->1>)>>Y>>(>m>,>k>->1>)>>sup>>\sigma >>m>,>k>->1>>2sup>>>>$$(当k＝1时，其值为0)

在本发明的另一个实施例中，先考虑精度要求，所以将P₁⁰、P_-1⁰取为第k-2次解调的后验概率值，这样可以获得k阶迭代近似的精度，于是代入式十一可以得到下式，其中第一次解调的先验概率自动取均匀分布：

$$ >>ln>>>P>>->1>>>>P>1>>>=>ln>>>>>P>>->1>>>\prime >>>(>k>->2>)>>>>>>P>\prime >>1>>>(>k>->2>)>>>>+>ln>>>>f>>->1>>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>f>1>>>(>Y>>(>m>,>k>->1>)>>)>>>>>$$

式十三$$ >>=>>\Sigma >>>k>\prime >>=>2>>k>>ln>>>f>>(>Y>>(>m>,>>k>\prime >>->1>)>>)>>>>f>>(>Y>>(>m>,>>k>\prime >>->1>)>>)>>>>>$$

$$ >>=>>\Sigma >>>k>\prime >>=>2>>k>>>>2>A>>(>m>,>>k>\prime >>->1>)>>Y>>(>m>,>>k>\prime >>->1>)>>sup>>\sigma >>m>,>>k>\prime >>->1>>2sup>>>>$$(当k＝1时，其值为0)

上两式中σ_m，k-1表示第m个符号的第k-1次解调时信道加性高斯噪声的均方差。

熟悉本领域的技术人员可以理解，所述先验概率的确定方法可以根据实际应用情况，在本发明揭示的本质上，适当修改，比如式十二、式十二可以增加一个可调修正系数、或者增加一项常量等，而不影响本发明的实质和范围。

将式十二或式十三代入式七和式八即可计算出两个判决用概率门限值T₁、T₂。

于是，所述判决条件等价的转换为Y(m，k)值的判决关系，并用d′(m，k)表示最终判决结果：

式十四

熟悉本领域的技术人员可以理解，所述判决方法中，述及的数学符号及数学公式的形式可以根据判决原理改变，而不影响本发明的实质和范围。

下面根据该判决方法，并参照图1，详细描述对应某用户信号的干扰对消方法的第k次解调的判决方法的步骤。

如图1所示，首先进入步骤101，接收本次解调输出信号Y(m，k)。所述解调输出信号的表达式即式一。

接着进入步骤102，根据本次解调之前的解调结果信息来确定本次解调的符号先验概率值，计算方法见式十二或式十三，两式代表的计算方法的区别前面已述及；这里计算先验概率值时，需要用到前一次解调结果参数，而第一次时则假设先验概率均匀分布。

接着进入步骤103，根据所述符号先验概率值和给定的错误概率门限值T计算判决用门限值T₁、T₂。所述门限值的计算方法见式七、式八，这里的错误概率门限值T可以根据实际情况事先设定，也可以根据信道好坏随时调整。

接着进入步骤104，判断Y(m，k)是否满足关系T₁＜Y(m，k)＜T₂，如果是，说明错误概率高，则进入步骤105，否则，进入步骤106。根据推理说明当Y(m，k)处在上下两个门限之间时，判决结果错误概率较高，不参与对消。

在步骤105中，置判决结果d(m，k)＝0。表示不参加对消处理，结束该用户信号的干扰对消处理。

在步骤106中，判决结果d(m，k)＝+1(当Y(m，k)≥T₂)或-1(当Y(m，k)≤T₁)，并进行相应的对消处理，接着结束该用户信号的干扰对消处理。所述对消处理的方法因不同的干扰对消方法而不同。

其中，第一次解调的时候，即k＝1时，符号先验概率取为均匀分布，在式十二、式十三中已说明。

所述判决方法的步骤可以适用于各种不同结构的干扰对消方法，如串行干扰对消方法、并行干扰对消方法等，而对应的包含在干扰对消方法中的其他步骤与目前已用的技术方案相同。

所述干扰对消方法的步骤中，所用到的对消处理方法和机制可以应用现有的技术中存在的可行方案。

虽然通过参照本发明的某些优选实施例，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。