基于TD-SCDMA系統的抗干擾聯合檢測研究

巢喜劍，陳盛云

(昆明理工大學信息工程與自動化學院，昆明650000)

1 引言

目前發達國家3G通信技術已經普及，甚至有些國家還采用了4G通信標準。在我國，3G通信技術正在普及和應用，然而TD-SCDMA是我國自主研發的，也難免存在很多問題，其中系統的干擾因素最常見，所以提出一種新的聯合檢測方案，以此來優化和完善TD-SCDMA技術，提高系統容量，從而解決3G系統中出現的抗干擾問題［1］。

TD-SCDMA系統是一種易受到干擾而迫使系統的整體性能下降的系統，其中受到的干擾主要有多徑干擾、細小空間的多用戶干擾和噪聲干擾等，在這里主要分析TD-SCDMA系統的多徑干擾問題，多徑是指信號從發送端經過多種途徑發送到接收端，而多徑所產生的干擾使信號減弱和頻移，導致3G系統不穩定。

現在消除多徑干擾的技術方法有傳統的濾波器窄相關技術，多徑信道延遲技術和智能天線技術等，這三種技術只能在干擾不嚴重時才能產生較好的抗干擾效果，其最大優點就是運算簡單，易于實現。當系統干擾強度嚴重時，特別是信噪比過高、系統性能惡化時，在TD-SCDMA系統中提出一種基于智能技術與聯合檢測的新技術來消除干擾和優化3G系統，顯得格外重要。

根據現有的硬件設備和系統軟件的更新及優化，提出一種新的抗干擾聯合檢測技術來消除或減弱多徑干擾，文中對自適應算法的LMS和RLS進行了比較和分析，最后根據TD-SCDMA 系統在信號傳輸、手機終端和物聯網傳感等領域中硬件和軟件的配置需求，選用適合的自適應算法來進行系統優化。

2 新的抗干擾聯合檢測技術的提出及其算法特性分析

2.1 傳統方法存在的困難及新解決方法的提出

智能天線技術是指由陣列天線通過改變每個陣列信號的幅度、相位、頻率來改變陣列的天線方位圖，從而消除或減弱干擾，提高信噪比和系統容量。智能天線技術通常大致可以分為多波束技術與自適應技術。在TD-SCDMA系統中由于無需互相匹配頻率，其工作類型大多運用TDD(時分雙工)來完成各信道中心對稱和解決天線內各波束形狀及抗干擾問題等［2］。但當傳送信號延遲通過主波束范圍時，多徑干擾將會很強，從而增加系統的復雜性和對設備要求過高，導致智能天線技術存在缺陷。

聯合檢測是指用于消除或減弱各種干擾來提高系統性能和容量的多用戶檢測方法。因此在其基礎上提出一種基于自適應算法相結合的新技術——抗干擾聯合檢測技術，這對消除多徑干擾，幫助優化和升級TD-SCDMA系統起著重要的作用［3］。

2.2 新的抗干擾聯合檢測模型

通過對傳統方法和新提出方法的比較和分析，結合自適應算法和單用戶聯合檢測模型，提出了多用戶同時輸入時新的抗干擾聯合檢測模型，如圖1所示。

圖1 抗干擾聯合檢測模型

在圖1中，s(k)(n)代表多用戶k的傳送信號，n指代信噪比，3G通信是非線性多變化的，例如對于多用戶k，階躍響應h(k)(τ，n)可以表示成信道正交性，所以當多用戶k通過信道傳送信號信道至接收端時，則接收端信號表示為:

在上述式子當中，1≤i≤k，而 h(k)(τ，n)則是多個傳輸信道階躍響應的累加。另外，接收端收到的多用戶k的總信號x(n)寫成:x(n)=v(n)+n

經過濾波器后的輸出信號:y(n)=x(n)wH(n)

系統估計誤差:e(n)=d(n)-y(n)

在上述式子中，x(n)為接收端接收的總信號，n是指加性噪聲，e(n)為系統估計誤差，y(n)為實際輸出信號，d(n)為期望輸出信號，w(n)為自適應調整權矢量。

從提出的新的抗干擾聯合檢測模型中可以看出，通過自適應濾波器和對自適應算法的應用來消除或者減弱多徑干擾，通過估計誤差公式證明一旦e(n)極限于零，表示消除多徑干擾效果越好，同時證明提出的新模型方案是有效、可行的。該模型之所以結合自適應算法，目的是使估計誤差e(n)趨近于零。

2.3 算法特性分析

自適應過程是一個不斷逼近目標的過程，它所遵循的途徑以數學模型表示，稱為自適應算法。自適應算法可以用硬件(處理電路)或軟件(程序控制)兩種辦法實現。前者依據算法的數學模型設計電路，后者則將算法的數學模型編制成程序并用計算機實現［4］。文中主要采用自適應算法中計算比較簡單的LMS(最小均方)算法和性能較好的RLS(遞歸最小二乘)算法。

2.3.1 LMS算法分析

LMS自適應算法可表示為以下三部分:

濾波器信號輸出:y(n)=x(n)*wH(n);

系統估計誤差:e(n)=d(n)-y(n);

權自適應更新矢量:w(n+1)=w(n)+μx(n)*e(n);

在上述表示式中:x(n)表示為輸入信號，w(n)為自適應調整權矢量，e(n)為系統估計誤差，d(n)為期望輸出信號，y(n)為實際輸出信號，μ是迭代步長參數。

經過上述每次迭代，在理想狀況下LMS算法需要2n+1次復數乘法和2n次復數加法，故LMS算法具有簡易運算的優點。

由上面表達式可以得知LMS算法的計算復雜度為:O(n)

2.3.2 RLS算法分析

RLS算法是基于最大平方方法，和LMS算法系列相比主要的不同便是固有的統計學觀念。平均時間的計算需要基于更多的指令并因此帶來全面的RLS算法計算，這比LMS方法要復雜。

RLS算法:

當前系統估計誤差:e(n)=d(n)-wH(n)*x(n)

權系數更新矢量:w(n)=w(n-1)+k(n)*e(n)

當前輸出信號量:y(n)=wH(n)*x(n)

x(n)為輸入信號，w(n)為自適應調整權矢量，e(n)為系統估計誤差，d(n)為期望輸出信號，y(n)為實際輸出信號，k(n)為RLS增益矢量。

由上面表達式可以得知RLS算法的計算復雜度為:O(n2)

因為RLS算法考慮更為全面，所以它的效果將會比LMS算法更好(具體比較將在下面的部分展示)。

3 仿真圖及其對比

3.1 環境介紹

(1)筆記本電腦配置:Genuine Intel(R)CPU 1G 0.99GB的內存

(2)仿真軟件:Matlab 6.5

3.2 LMS算法仿真結果

LMS算法仿真結果分析如圖2和圖3所示。

圖2 LMS收斂

圖3 LMS收斂后誤調

(1)收斂性分析:作為比較算法優劣的一個最重要參數，收斂速度越快，意味著算法的效果越好。從圖2可以看出LMS算法的收斂很慢。

(2)計算復雜度:O(n)可以看出LMS算法計算比較簡單。

(3)穩定性分析:作為比較算法優劣的另一個最重要的參數，穩定性越好，算法就越健壯。如圖3所示，收斂完成后，出現了一個很大的誤差，即誤調，這是難以預測的，這樣就會導致程序算法的不穩定，嚴重影響到應用。

3.3 RLS算法仿真結果

RLS算法仿真結果分析如下圖4所示。

圖4 RLS收斂

(1)收斂性分析:作為比較算法優劣的一個最重要的參數，收斂速度越快，意味著算法的效果越好。從圖4可以看出RLS算法的收斂很快。

(2)計算復雜度:O(n2)可以看出RLS算法計算比LMS復雜的多。

(3)穩定性分析:作為比較算法優劣的另一個最重要的參數，穩定性越好，算法就越健壯。通過圖3和圖4可以看出RLS算法比LMS算法的穩定性較好。

從上面的圖可以很清晰的看出，LMS算法的收斂速度與RLS算法的收斂速度是幾乎不能比的:LMS算法要經過200多次運算才會收斂，而RLS算法只需要幾十次甚至是幾次運算就已經收斂了。但是這并不能說明RLS算法比LMS算法在任何情況下收斂性都優越，在硬件設備稍弱時，由于LMS算法對系統資源的消耗并不高，因此便于采用LMS算法。所以這要取決于硬件設備和軟件系統等因素來選擇算法，而這并不能證明新模型的可行性，下一節就消除干擾可行性進行分析。

4 新聯合檢測干擾消除的可行性分析

前面提出的新模型在理論上是可以消除多徑干擾的，在新的抗干擾聯合檢測中，選擇合適的自適應算法進行MATLAB仿真，通過仿真實驗結果及分析表明了新抗干擾檢測模型的正確性和可行性。

當傳輸信號獨立分布時，信號的輸入波形如圖5所示。

圖5 信號的輸入波形

經過各種干擾后的混合信號波形如圖6所示。

圖6 受干擾混合信號波形

經過新的抗干擾檢測模型之后信號的輸出波形如圖7所示。

圖7 信號的輸出波形

通過仿真實驗結果及信號的輸出波形可以看到，新的聯合檢測模型在消除干擾方面是可行的。

5 結束語

通過理論和仿真分析可知，首先在TD-SCDMA系統中采用新的抗干擾聯合檢測技術有助于消除多徑干擾，其次根據現有的硬件設備和系統軟件配置條件，采用合適的自適應算法，有助于低成本高便捷運作，來達到3G系統的優化和升級。甚至在以后這一技術還能在信號傳輸、手機終端和物聯網傳感等方面取得很廣泛的應用［5］。

［1］ Vollmer M，Haardt M，Gotze J.Comparative Study of Joint Detection techniques for TD-SCDMA based Mobile Radio Systems［J］.IEEE Journal on selected Aress in Comm.2001(4):16-37.

［2］ 康澤明.TD-SCDMA中智能天線技術研究［D］.北京:北方工業大學，2010.

［3］ 黃華生，蔣譯.TD-SCDMA系統中聯合檢測的原理和實現［J］.重慶:重慶郵電學報，2001(6):32-52.

［4］ 張旭東.離散隨機信號處理［M］.北京:清華大學出版社，2006.

［5］ 謝顯中.TD-SCDMA第三代移動通信系統技術與實現［M］.北京:電子工業出版社，2004.