【正文】 子空間型自適應(yīng)檢測器 卡爾曼濾波檢測器 非自適應(yīng)型 部分解相關(guān)檢測器 MMSE多用戶檢測器檢測器 準(zhǔn)最優(yōu)檢測器 非線性檢測器 干擾對消型檢測器 分組檢測 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測器 并行干擾對消 (PIC) 連續(xù)干擾對消 (SIC) 混合干擾對消 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的多用戶檢測器 多用戶檢測器 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測器 167。 A W GN 信道中具有能量 kE 的單個用戶誤碼率定義為： ? ??????????2??kk , s i n g l eEQP 其中，2σ為噪聲方差，? ?????xuduexQ2/221?，為 Q 函數(shù)。此時用戶 k 的誤碼率定義為：? ?? ??????????2???kkeQP 其中? ??ke定義為用戶 k 為達(dá)到在同一高斯白噪聲信道中無干擾用戶時的相同的誤碼率所需要的能量，故稱為用戶 k 的有效能量。 2 ． 漸進(jìn)有效性 多址干擾引起的檢測器性能損失，通常用漸近有效性（ Asy m ptot ic Ef ficie nc y ）來衡量。它定義為在高信噪比情況下多用戶系統(tǒng)達(dá)到單用戶系統(tǒng)相同誤碼率所需能量與單用戶系統(tǒng)所需能量之比的極限，即： ? ?? ?kkσkEσeση0l i m?? (8 . 4 ) 上式可以變形為： ? ?????????σPσEηkσkk1l ogl i m220 ( 8 .4 ) 漸近有效性kη的取值介于 0 和 1 之間。 雖然漸近有效性和低噪聲時的誤碼率是兩個等價的量度，但由于漸近有效性具有顯式表達(dá)，容易分析，所以較為常用。 由于漸進(jìn)有效性 是所有相關(guān)用戶功率的函數(shù)，用戶功率 的分布情況直接影響漸進(jìn)有效性的大小，也就是說漸進(jìn)有效性的大小受遠(yuǎn)近效應(yīng)的影響。 4 ． 均衡能量 漸進(jìn)有效性和抗遠(yuǎn)近能力主要 衡量的是多用戶檢測對于目標(biāo)用戶性能的影響。 所謂均衡能量，就是采用多用戶檢測時，為達(dá)到單用戶系統(tǒng)的誤碼性能，系統(tǒng)中各用戶所需的最小能量。 167。 ? 基本思想：在判決之前對相關(guān)器的輸出矩陣進(jìn)行線性變換 (變換矩陣為 T)，然后再對輸出序列進(jìn)行判決，該類檢測器的復(fù)雜度與用戶數(shù)成線性關(guān)系。 ? 任何一種最佳的線性多用戶檢測器都可以視為一線性變換器。 ? 因此，線性檢測器的字符決策統(tǒng)計(jì)量由： ? ? )z(s g n( Ty )s g nb? k ?? 給出。因此，為了抑制多址干擾，很自然聯(lián)想到應(yīng)該將所合用戶擴(kuò)頻波形之間的線性相關(guān)解除掉，使不同用戶的擴(kuò)頻波形實(shí)現(xiàn)正交。 ? 1 同步信道的解相關(guān)檢測器 ? K個匹配濾波器組輸出的向量形式可以寫作 nRAby ??式中 n為高斯隨機(jī)向量，其均值為 0、協(xié)方差矩陣為 σ2R。 可見，若各用戶的持征波形線性獨(dú)立，則檢測器可以對每一個用戶實(shí)現(xiàn)完全的解調(diào)。由于其它用戶的干擾被置零，所以解相關(guān)檢測器也稱置零檢測器。 nRAbyR 11 ??? ?k1k y)(Rs g nb? ?? 然而，當(dāng)用產(chǎn) k的信號與其它用戶的信號不線性獨(dú)立 (即它位于其它用戶信號變成的子空間內(nèi) )時，矩陣 B將是奇異的，因此檢測器 不存在。 yRb? 1?yRb? ??? 非同步信道的解相關(guān)檢測器 ? 仿照同步信道的解相關(guān)檢測器的設(shè)計(jì)．假定非同步信道定義的矩陣 H(z)可逆，定義逆矩陣 ? 則只需要將同步信道的解相關(guān)器中 R1換成H1 (z) ，即得到非同步信迫的解相關(guān)檢測器。 ? ? ? ? ? ?? ? 11T1 z1R0Rz1R)z(H ????? ? ? ? ? ?? ??? ??? 1T z1R0Rz1R)z(H? 解相關(guān)檢測器的輸出為有用信號 b和噪聲，多址干擾完全被消除。 ? 但是解相關(guān)檢測器噪聲項(xiàng)被增強(qiáng)了，一般來講，其中的噪聲項(xiàng)要大于傳統(tǒng)檢測器輸出的噪聲項(xiàng)。 ? 優(yōu)點(diǎn) – 具有最佳的抗遠(yuǎn)近性能 , – 它不需要知道各用戶信號的功率， – 由于 T=R1，它可以完全消除多址干擾； ? 缺點(diǎn) – ① 在消除多址干擾的同時對噪聲也進(jìn)行了放大，因而對于小信號的處理效果不理想。從線性估計(jì)問題出發(fā)，我們可以把線性多用戶檢測問題敘述為：尋找到第 k個用戶的線性變換 mk將估計(jì)值 ? 作為第 k個用戶發(fā)送字符的估計(jì)值．式中 y為接收信號向量，定義為 ? MMSE線性多用戶檢測器的設(shè)計(jì)目標(biāo)就是使第 k個用發(fā)送信號 bk與其估計(jì)值之間的誤差的均方值達(dá)到最小。 ? 計(jì)算誤差向量的協(xié)方差矩陣，得 ? ?2Myb E)M(J ??? ?? ?2kkc1y,cb E mina r g ck?? ?y,cs g nb k?? ?? ? ? ? ? ? ? ? TTTTTTTMyyMEybMEMbyEbbE M y )M y ) ( b(bEM y )c ov ( b????????? 注意到噪聲和字符數(shù)據(jù)不相關(guān)，易得 ? ? ? ? ? ? RRRAnnEARR A b bEyyE 22TTT ?????? ? ? ? ARARbbEbyE TT ??? ? IbbE T ?? ? ? ? RAR A b bEybE TT ??? ? IbE 2k ?M R AARMR ) MRM ( R AIM y )c o v ( b TT22 ?????? ?? ?)Myb(c o vtrm i n)M(m i nJ ??? ? ? ?? ?T2 xxtrm i nx m i n ?令 ? ? 0)Myb(c o vtrdMd ??ARR)R( R AM 22M M S E ?? ?? MMSE檢測器為 AI)( R AM 22M M S E ?? ?ARARAG 2 ??12M M S E I)A ( GM ???? ?? ?? ????????????????????????????????????k12k12kkM M S EkyIGs g n yIGAs g n y)(Ms g nb???? ?? ?? ??????????????????????????????????????k122k122kkM M S EkyARs g n yARA1s g n y)(Ms g nb???122M M S E A)A(RM ?? ?便于自適應(yīng)實(shí)現(xiàn) 便于 與解相關(guān)檢測器進(jìn)行比較 ? ? 10122 R AR ??? ??可以看到，最小均方誤差檢測器不會增強(qiáng)噪聲，所以在考慮背景噪聲的情況下，最小均方誤差檢測器要強(qiáng)于解相關(guān)檢測器，但是最小均方誤差檢測器需要估計(jì)接收信號的幅度，估計(jì)偏差會影響檢測器的性能。 優(yōu)點(diǎn) ? 用噪聲項(xiàng)修正相關(guān)矩陣 ， 在消除多址干擾和不加劇噪聲之間實(shí)現(xiàn)平衡； ? 每個用戶的均方誤差可以單獨(dú)最小化 ， 適于自適應(yīng)方法實(shí)現(xiàn) 。 MMSE檢測算法是傳統(tǒng)檢測算法和解相關(guān)檢測算法的折衷 。 由于將背景噪聲納