一种提高并行干扰消除算法性能的方法

2018-07-04 02:53刘松柏
兵器装备工程学报 2018年6期
关键词:干扰信号插值载波

刘松柏

(中国电子科技集团公司第十研究所, 成都 610036)

直接序列扩频(DS-CDMA)码分多址系统中,码分多址干扰(MAI)是制约系统容量及性能的主要因素。为减小码分多址系统的多址干扰,扩大系统容量发展了多用户检测和干扰抑制技术。多用户检测有很高的计算复杂度,工程实现难度很大。干扰消除技术无需各用户信号的先验信息,实现结构简单,是目前实用性较强的一种干扰抑制技术[1-3]。本文首先给出了直接序列扩频(DS-CDMA)码分多址系统的信号模型,描述了一种基于并行干扰消除技术的实现方案以及评价干扰消除性能的方法[4-6],然后把拉格朗日插值算法引入到干扰消除算法中,实现了对本地恢复的干扰信号的精确时延控制,减小干扰信号的估计偏差,最后进行Matlab仿真分析,仿真结果显示改进的干扰消除方案可提高干扰消除效果。

1 信号模型

假设码分多址系统中共有K个用户,其中用户i发射的信号记为si(t),考虑信号在加性高斯白噪声信道中传输,则接收信号可表示为

其中pi,di(t),ci(t),ωi,θi分别为第i个信号的发送功率,调制信息,扩频码,载波频率,载波初始相位;n(t)表示高斯白噪声。

传统的单用户匹配滤波器输出为

第1项为解调的有用信息,第2项为多址干扰,第3项为噪声。

2 干扰消除的实现方案

干扰消除的基本思想是对各用户信号进行估计并在本地重构出各用户信号,然后从接收信号中减去重构的多址干扰信号,以达到消除多址干扰的目的。干扰消除后的信号可表示为

考虑信号处理的时延,干扰消除的实现原理框图如图1所示。

干扰消除后的信号可表示为

ri(t)=r(t-Td)-rMAI-i(t)=

图1描述的干扰消除实现方案中,通过第一级的单用户解调单元可以得到各用户信号的发送功率、调制数据、扩频码、载波频率和载波相位的估计值。这些信息送到信号重构模块中可以在本地重构出接收信号中的各路用户信号,通过时延调整单元可以使本地重构信号与延迟后的接收信号在时间域上严格对齐,实现干扰消除[7-8]。最后由一组单用户解调器来接收解调干扰消除后的各路信号。

干扰消除的性能不但与本地重构的各用户信号的发送功率、调制数据、扩频码、载波频率、载波相位的估计值有关还与时延单元的时间控制精度有关。时延控制模块一般是基于高速的存储单元实现对信号的延时控制,时延控制的精度为系统的运行时钟周期。在图1描述的干扰消除实现原理框图中,假设第一级解调器和重构单元的总时延为Tg,接收信号总的延迟时间为Td(Td>Tg),因此需要增加延时单元来调整本地重构信号的时延,使调整后的重构信号在时域上与r(t-Td)信号波形严格对齐。一般来说Td-Tg不是系统时钟的整数倍,因此传统的延时单元无法实现小于系统时钟周期的精确时延控制。

3 改进的干扰消除实现方案

针对非整数倍时钟周期的时延控制问题,引入拉格朗日插值算法模块到延迟控制单元,可实现小于1个系统时钟时延的的任意精度的时延控制,提高了本地重建的干扰信号与接收信号波形对齐的准确度。估计的干扰信号的延时分成两部分,整数倍系统时钟周期的延时(Tn)由高速存储延时模块实现,小于1个系统时钟周期的时延Tint由插值模块实现,Td=Tg+Tn+Tint。改进的时延控制实现如图2所示。

拉格朗日插值算法的多项式逼近值定义为

其中,pk(t)为拉格朗日多项式:

在任意的t′=t0+αTclk值可表示为

采用改进的时间延迟控制方案后,对重构干扰信号的时间延迟控制分成两部分实现,插值模块实现小于1个系统时钟周期的延迟控制,基于存储器单元的模块实现整数倍系统时钟周期的延迟控制。

4 计算机仿真实现

仿真条件如下:

用户数量为30;调制方式为BPSK+扩频;各路信号电平相等;扩频码速率为9.6 MHz;扩频码长为2 047;信息速率为87.5 kbps;信道编码方式为LDPC_2_3(1536,1024)。仿真结果如图3所示。

5 结论

针对传统时延控制方案无法实现小于系统时钟周期的精确时延控制,本文把拉格朗日插值算法引入到并行干扰消除算法中,实现了对估计的干扰信号的精确时延控制,仿真结果显示,改进的并行干扰消除实现方案可显著提高干扰消除性能,具有较高的实用价值。

[1] 赵星.同步DS-CDMA系统中基于信号重构的并行干扰消除算法的设计与实现[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2016,36(1):64-70.

[2] 李翠然,李承恕.一种改进的部分并行干扰消除算法[J].铁道学报,2001,23(5):46-49.

[3] 刘伟,诸昌玲.一种新的硬判决并行干扰消除算法[J].西南交通大学学报,2002,37(3):286-289.

[4] VERDURE S.Minimum Probability of Error for Asynchronous Gaussian Multiple Access Channels [J].IEEE Trans.IT,1986,32(1):85-96.

[5] VERDURE S.Optimum Multiuser Asymptotic Efficiency [J].IEEE Trans Commun,1986,34(10):890-897.

[6] DUEL H.Decorrelating Decision Feedback Multiuser Detector for Synchronous Code Division Multipleccess Ahannel [J].IEEE Trans.Commun,1993,41(2):285-290.

[7] 郭梯云,杨家伟,李建东.数字移动通信[M].北京:人民邮电出版社,1995.

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