[发明专利]一种用于MUSA系统的误差补偿多用户检测方法及装置

权利要求书

1.一种用于MUSA系统的误差补偿多用户检测方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、发射端的多个用户数据进行调制后，随机选择复数扩展序列对各自的调制符号进行扩展，并从相同的时频资源上发送；

S2、接收端对接收到的信号y通过MMSE检测器进行并行干扰消除检测，计算出权重矩阵ω_MMSE，获得发射端的用户信号的调制符号估计值

S3、对权重矩阵中的特征矩阵进行特征值分解，分解出特征值λ_l、对应的特征向量v_l，以及将特征向量的厄米特Hermitian矩阵和噪声构建出等价噪声a_l；l＝{1,2,...,M}，M表示发射端的用户数目；

S4、选取前N个较大的特征值λ_k、对应的特征向量v_k以及等价噪声a_k计算出发射端的用户信号对应的每种调制符号分别与估计出的调制符号估计值之间的误差e_l(m)；k＝{1,2,...,N}；

S5、采用拉格朗日乘数法让等价噪声矩阵a^Ha最小化，利用计算出的误差以及特征值λ_k和特征向量v_k，计算出每种调制符号对应的等价噪声矩阵的估计值

S6、采用最大似然估计的方式根据等价噪声矩阵的估计值重新调整误差e_l(m)，并利用其对检测算法形成的误差进行补偿，从而计算出实际的用户信号估计值并选择其中误差最小的实际的用户信号估计值作为最终输出；

上标H表示Hermitian矩阵；m表示调制方式对应的符号数。

2.根据权利要求1所述的一种用于MUSA系统的误差补偿多用户检测方法，其特征在于，所述步骤S3中对权重矩阵中的特征矩阵进行特征值分解包括权重矩阵为ω_MMSE＝(H^HH+σ²I)^-1H^H，令特征矩阵R＝(H^HH+σ²I)^-1，将特征矩阵R进行特征值特征向量分解，得到R＝VDV^H；H为发射端的用户的信道矩阵；H^H为信道矩阵H的Hermitian矩阵；σ²表示噪声方差；I表示单位矩阵；V表示特征向量矩阵包括M个相互正交的M×1维列特征向量组成的M×M维酉矩阵；D表示特征值矩阵包括M个特征值组成的M×M对角阵；V^H表示特征向量矩阵的Hermitian矩阵，令包括M维等价噪声的等价噪声矩阵为a＝V^Hn'，n'＝(n'₁,n'₂,...,n'_l,...,n'_M)^H，n'_l表示假设的第l个发射端用户带有的噪声信号，上标H表示Hermitian矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种用于MUSA系统的误差补偿多用户检测方法，其特征在于，发射端的用户信号对应的每种调制符号分别与估计出的调制符号估计值之间的误差表示为e_l(m)表示第l个发射端用户发送的第m个符号时，与对应估计出的调制符号估计值之间的误差；b_l(m)表示第l个发射端用户可能发送的第m个符号；表示第l个发射端用户发送的调制符号估计值；(v_k)_l表示特征向量v_k的第l个元素。