[发明专利]一种DS/CDMA系统中的盲多址干扰抑制方法有效
| 申请号: | 200910183004.7 | 申请日: | 2009-08-04 | 
| 公开(公告)号: | CN101989864A | 公开(公告)日: | 2011-03-23 | 
| 发明(设计)人: | 魏昕;赵力;王青云;奚吉 | 申请(专利权)人: | 魏昕 | 
| 主分类号: | H04B1/7103 | 分类号: | H04B1/7103 | 
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 | 
| 地址: | 210096 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 ds cdma 系统 中的 盲多址 干扰 抑制 方法 | ||
技术领域
本发明涉及通信技术领域中信号干扰的处理方法,特别是涉及一种DS/CDMA系统中的盲多址干扰抑制方法。
背景技术
在直接序列码分多址(DS/CDMA)通信系统中,每个用户拥有自己的扩频码,在接收端通过将输入信号和事先已知的用户扩频码做相关,从而恢复出信息。它的一个显著的优点是具有不同扩频码的多个用户可以在同一个信道上同时传输信号,换句话说,可以共享时间和频率资源而无须复杂的频率分配和管理机制。此外该系统还具有抗窄带干扰、抗多径衰落和保密性好等特点。但同时也存在着一些问题,除了接收端存在噪声以外,传播时延和接收功率等因素容易导致不同用户的扩频码不完全正交,从而使CDMA接收机常常受到来自于其它用户发送信号的影响。即便互相关值影响不那么明显,传统的匹配滤波器也会因为期望用户的信号弱于干扰用户信号而无法恢复得到期望信息,这种现象称之为多址干扰(MAI),多址干扰的存在降低了系统容量。因此,在接收端必须采取措施抑制MAI。
在高吞吐量的DS/CDMA通信系统中,通常采用盲多址干扰抑制方法。由于无需训练序列,对于盲多址干扰抑制方法的研究和应用越来越广泛。例如文献《Generalized projection algorithm for blind interferencesuppression in DS/CDMA communications》(IEEE Transactions on Circuits and Systems II,vol.44,no.6,pp.271-275)中,提出了一种简单的集合论方法称之为空间交替广义投影(SAGP)方法,用其来抑制多址干扰。SAGP方法在稳定状态下的性能很好,但是不足之处是收敛速度慢。文献《Constrained normalizedadaptive filters for CDMA mobile communications》(EUSIPCO-European signal processing conference.pp.1-5)中提出了带限归一化最小均方误差(CNLMS)方法,将自适应多用户检测方法中的限制条件加入到干扰抑制滤波器的更新方向中,但是CNLMS方法由于每次迭代中只考虑一个数据,因而不能产生足够快的收敛速度。
近年来,在图像恢复、自适应信号处理、声学回波抵消和数字助听器等研究领域中次梯度投影方法广受关注。该方法能够有效地控制收敛速率、运算量和系统性能等因素,使得所应用领域的系统的整体性能大大提升。在CDMA系统中,文献《Efficient blind MAI suppression in DS/CDMA systems by embeddedconstraint parallel projection techniques》(IEICE Transactions on Fundamental,vol.E88-A,no.8,pp.2062-2071)提出了一种并行投影多址干扰消除方法(ECPP),相比之前的方法,该方法在系统的收敛速度和收敛性上有了一定的提高,但是仍然存在着两个局限性:一是每次迭代时需要向每一个并行处理的凸集和限定集合的交集投影再加权,由于该交集与并行处理的凸集相比更为严格,在一定程度上影响了该方法的收敛性能,导致方法的计算复杂度较高。二是影响系统收敛速度和稳定状态下系统输出信号一干扰加噪声比率(SINR)的膨胀系数在迭代更新过程中固定不变,无法根据具体迭代情况自适应调节,从而无法保证在任何情况下获得最优的系统性能。
发明内容
本发明的目的就在于解决现有技术的缺陷,设计一种DS/CDMA系统中的盲多址干扰抑制方法。
本发明的技术方案是:
一种DS/CDMA系统中的盲多址干扰抑制方法,其包括以下步骤:
(1)初始化:
在初始化过程中,设定各参数的初始值:迭代次数n=1;h1=s1,q,w1,γ和膨胀系数调节相关的参数ρstart,ρstop,Δ,其中ρstop必须小于ρstart,总的迭代次数N;
(2)建立凸集和对应的凸函数gi(hn):
(2-1)采用如下的更新公式估计A1和b1[i]:
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