文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2012)06-0115-03
盲多用戶檢測(cè)[1]只需要知道期望用戶的擴(kuò)頻碼以及定時(shí)信息就可以抑制擴(kuò)頻通信中的多址干擾(MAI),一直是通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而在多徑信道中,基于恒模算法的盲多用戶檢測(cè)器受到最為廣泛的關(guān)注[2-4]。
粒子群優(yōu)化算法PSO(Particle Swarm Optimization)是一種源于人工生命和演化計(jì)算理論的優(yōu)化技術(shù),通過(guò)粒子搜尋自身的個(gè)體最優(yōu)解和整個(gè)粒子群的全局最優(yōu)解來(lái)更新完成優(yōu)化[5-9],在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。本文將粒子群算法運(yùn)用到基于恒模算法的盲多用戶檢測(cè)中,利用其優(yōu)異的搜索能力進(jìn)行信道估計(jì),完成盲檢測(cè)。仿真結(jié)果顯示,粒子群算法所得到的信道估計(jì)的MMSE可以達(dá)到10-5,收斂速度很快,檢測(cè)性能理想。
1 多徑條件下的CDMA系統(tǒng)模型
考慮一個(gè)用戶總數(shù)為j的CDMA系統(tǒng),第j個(gè)用戶的符號(hào)用長(zhǎng)度為P的擴(kuò)頻碼cj(k)進(jìn)行擴(kuò)頻,隨后再通過(guò)一個(gè)信道參數(shù)為gj(n)的多徑信道。假設(shè)所有用戶的最大的信道階數(shù)為q,各用戶的信息序列獨(dú)立同分布,在接收端,用戶j的離散碼片采樣信號(hào)yj(n)為符號(hào)序列ωj(n)和復(fù)合信道sj(n)的卷積為:
基于粒子群算法的盲多用戶檢測(cè)器的流程如下:
(1) 設(shè)置粒子群的個(gè)數(shù)并對(duì)所有粒子初始化,并初始化Pbest和Gbest。
(2) 開始接收數(shù)據(jù),對(duì)于每一個(gè)接收信號(hào)矢量yn:
①根據(jù)矩陣求逆引理自適應(yīng)計(jì)算R-1;
②根據(jù)式(9)計(jì)算Gbest的適應(yīng)值;
③根據(jù)式(9)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)值并更新其Pbest的適應(yīng)值;
④根據(jù)式(7)更新每個(gè)粒子的位置和速度;
⑤將每個(gè)粒子的Pbest與Gbest比較,如果小于,則更新Gbest為Pbest;
⑥如果迭代次數(shù)達(dá)到Nmax或者Gbest的適應(yīng)值小于Vmin,開始接收下一個(gè)數(shù)據(jù)矢量,否則回到②繼續(xù)迭代;
(3) 如果接收數(shù)據(jù)完畢,則迭代結(jié)束,否則返回步驟(2)。
4 仿真結(jié)果
本文用Matlab軟件進(jìn)行仿真,在CDMA系統(tǒng)中有5個(gè)干擾用戶,4個(gè)干擾用戶相對(duì)于期望用戶的MAI為10 dB,1個(gè)干擾用戶的MAI為20 dB,擴(kuò)頻碼長(zhǎng)度為31的Gold碼;期望用戶與高斯白噪聲的信噪比為20 dB;信道的多徑個(gè)數(shù)為6個(gè),所有用戶的第一條路徑的信道幅度衰落為0 dB,期望用戶的第一條路徑的延時(shí)為0,其余路徑的延時(shí)為1~P-1之間的平均分布,信道衰落服從方差為1的高斯分布;信號(hào)的符號(hào)個(gè)數(shù)為2000,v為2;所有的Pbest以及Gbest的初始值都是[1,0,…,0]T,w從0.9均勻降至0.4,c1和c2為2;仿真次數(shù)為100次。
圖1給出迭代次數(shù)為10時(shí),不同的粒子個(gè)數(shù)對(duì)信道估計(jì)的影響,可以看到當(dāng)粒子個(gè)數(shù)為10時(shí),再增加粒子個(gè)數(shù)對(duì)算法的性能提高已經(jīng)很小了,將粒子個(gè)數(shù)設(shè)為10是較好的選擇。圖2給出不同的迭代次數(shù)Nmax對(duì)算法的影響,可以看到,Nmax為10時(shí)效果已經(jīng)足夠好,如果再加大Nmax,反而會(huì)因?yàn)榈^(guò)多而造成性能損失。
圖3和圖4顯示的是迭代次數(shù)為10時(shí)10個(gè)粒子的粒子群算法與基于MMSE約束的CMA算法的比較。從圖中可以看出,粒子群算法的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于基于MMSE約束的CMA算法,這主要是其信道估計(jì)的準(zhǔn)確性更為優(yōu)良。另外期望用戶信息序列具有單位能量和信道參數(shù)g1的模為1這兩個(gè)條件在仿真中都不滿足,所以后者在仿真中的性能達(dá)不到參考文獻(xiàn)[2]中的效果。
本文針對(duì)目前的盲多用戶檢測(cè)算法在信道參數(shù)未知的多徑環(huán)境下的不足,將粒子群算法運(yùn)用到盲多用戶檢測(cè)中。仿真試驗(yàn)表明粒子群算法具有理想性能。但是粒子群算法也有一些不足之處,一是運(yùn)算量比較大,二是粒子群算法目前還未有成熟的理論分析,只能靠仿真進(jìn)行研究,這些問(wèn)題有待于更深入的研究。
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