谢新梅 宋荣方
（南京邮电学院通信与信息系统专业）
摘要：本文介绍了第三代移动通信系统中的干扰抑制新技术，主要包括智能天线（自适应天线阵）技术、多用户检测技术以及这两种技术的多种联合优化模型。
关键词：智能天线 多用户检测 干扰抑制 自适应天线阵
1 引言
第三代移动通信系统(CDMA2000/WCDMA/TD-SCDMA)允许多用户同时使用相同的频带，它通过选择具有良好相关特性的地址码来区分多用户同时通信而互不干扰，从而实现多址通信。但由于在实际的异步和多径衰落的传输信道下，不可能设计成严格正交的扩频信号波形，这样就会引起多址信号之间的互干扰（即多址干扰）和“远近效应”，目前第三代移动通信系统中采用了一系列先进的干扰抑制技术来对抗干扰以实现各种通信业务的要求。
2 干扰抑制技术介绍
基于码分多址（CDMA）空中接口的移动通信技术是第三代移动通信中的首选方案，而码分多址系统是一个干扰限制系统，因此如何有效抑制多址干扰（MAI）是第三代移动通信研究的关键。传统的多址干扰抑制方法是寻找相关特性较好的码字，而理论上已经证明任何异步码字都不能很好地抑制多址干扰，所以在第三代WCDMA系统中普遍采用同步工作方式。但由于多径效应的存在，在此基础上挑选的相关特性较好的码字依然不能完全消除MAI，另外在码分多址系统中，信号经过衰落信道后在接收端引起各个用户接收功率不相等而产生“远近效应”，显然弱用户信号的接收性能会受强信号干扰,因此在接收端克服“远近效应”也是降低多址干扰的一种方法。传统的方法，如窄带码分多址系统IS-95中采取的措施是采用单天线和RAKE接收，利用有用信号和干扰信号在信号结构、空间和时间上的传播特性等方面的差异，并以严格的功率控制作为辅助。但不能很好地抑制多址干扰。目前出现了两种具有巨大应用前景的多址干扰抑制新技术，这就是自适应天线阵技术（智能天线技术）和多用户检测技术。
2.1智能天线技术
在传统RAKE接收机前引入自适应阵列天线的空时2D-RAKE接收机，能够有效的抑制不同方向的MAI并对抗多径衰落，成为适应第三代系统要求的重要技术。智能天线在移动通信中的工作方式一般有两种：自适应方式和多波束方式。前者是利用阵列流形采用计算方法综合出特定形状的波束；后者就是采用某种准则（综合方法和自适应方法两种）形成波束，以对不断变化的环境做出响应。近年来，人们提出了一种新的时空二维的RAKE接收机。到达接收机的各多径分量不仅有不同的时延和衰耗，而且有不同的方向，即各多径分量有不同的信道矢量。采用单天线的接收机无法利用接收信号的空间结构，而采用自适应阵列天线（智能天线），通过增加一个新的空间维数使得分离具有不同的阵列响应矢量的多径信号成为可能。自适应阵列天线能自动将主波束指向所需用户方向，而零陷干扰用户方向，从而有效地抑制干扰。2-D RAKE接收机的原理框图如图1 所示：
图1 2-D RAKE天线的原理框图。
由图1可见，自适应阵列天线主要是由天线阵、波束形成网络和自适应处理器三部分组成的闭环反馈控制系统，它通过自适应算法控制加权，自动调整天线的方向图，使它在干扰方向形成零陷，将干扰信号抵消，而在有用信号方向形成主波束，达到抑制干扰的目的。加权系数的自动调整就是波束的形成过程。在自适应天线阵中最重要的就是波束形成算法，常用的波束形成算法有三类：一是传统的基于波到达方向（DOA）估计的算法，如MUSIC算法和ESPRIT算法，但在CDMA系统中小区内的用户数远大于天线阵元数，这种算法在实际中无法应用；二是利用参考信号或训练序列来形成最优波束；还有一类是盲波束形成技术。
以上仅考虑了单用户的情况,在多用户环境下，利用智能天线的波束形成器，将波束指向有用信号方向，能够有效地减少干扰源的数量，抑制多址干扰，同时也有效减轻了由于扩频码互相关特性不理想所造成的远近效应的影响。也可进一步在RAKE接收机后附加多用户检测技术，如最佳的最大似然序列检测，以及次最佳的解相关检测，最小均方误差（MMSE）检测和判决反馈检测等等。
2.2多用户检测技术
多址干扰是由于在多用户系统中采用传统单用户接收方案而造成的恶果。单用户接收机采用匹配滤波器作为相关判决的工具，并不考虑多址干扰的存在，每个用户的检测都不考虑其他用户的影响，是一种针对单用户检测的策略。一般说来，单个用户传输时不存在多址干扰，但在多用户环境中，当干扰用户数增加或者他们的发射功率增加时，多址干扰将不容忽视。因此多用户检测技术应允而生，其算法有最优检测算法和次优检测算法。其中次优检测算法分类情况如下图2所示：
图2 多用户检测算法分类方法
在CDMA系统中，多用户检测问题实际上就是从若干个随机变量线性组合后加噪声的观察值中提取出目标随机变量的过程。一般情况下，多用户接收机不仅需要知道所有用户的扩频信息而且还需随着系统的时变不断更新。此外，还需估计用户的幅值、相位以及定时信息用于接收端的检测，这样势必造成计算复杂度的增加。由于这一限制，多用户检测大都应用于基站一侧，若要将其应用于移动台一侧，一种实现方法是发送已知的训练序列自适应地将接收机参数调整到理想的工作状态。该方法有明显的弊病：当信道响应突变或者用户数目变化时，就必须重新发送训练序列，而频繁发送训练序列会造成频谱资源的极大浪费。鉴于以上原因，开发不需要所有用户的扩频信息，也不需要发送训练序列的盲多用户检测算法成为业界研究的新热点。
以线性检测为例，线性盲多用户检测就是在不知道干扰用户扩频信息，也不需要训练序列的情况下求出权向量的过程。由于所有用户都以相同调制方式独立工作，我们可以假设各用户的信息码元及同一用户的不同码元之间都是独立同分布的，而幅度的差异可以反映在信道响应混合矩阵的系数中。盲信号处理的基本框图如图3：
图3 盲信号处理框图
盲自适应多用户检测算法按照所要达到的目标不同可以分为：最小均方误差算法、Sato判决反馈型算法、恒定模值算法、最小输出能量算法、最小峰态（高阶累积量）算法、最大似然算法、最小误码率算法以及以上各算法加以线性约束的情况。
3 空时二维接收和干扰抑制技术联合优化模型分析
结合以上两种干扰抑制新技术，并对空、时二维接收信号处理进行联合优化。其联合优化方式主要有以下三种模型：
1） 空、时二维级联接收机
其基本思想是将智能天线的二维信号处理和多用户检测技术用级联的方式结合起来，这种接收机可以提高滤波的鲁棒性，减少错误跟踪用户信号方向的概率，但是其代价是增加了解扩单元的数量，加大了系统实现的复杂性。该接收机中的自适应多用户检测技术不能采用最优的最大似然检测方式，而只能采用复杂度相对较低的MMSE检测和多级逐级干扰抵消检测器。
2） 空、时二维联合优化接收机
将智能天线二维信号处理和多用户检测器结合在一起，由统一的反馈信息调整各自系统，进行联合优化。每个用户的单个多用户检测器，由于波束的空间滤波作用，大大减少了多用户干扰的数量，可以使多用户检测器的实现大为优化，并在工程上实现成为可能。但是在智能天线部分两个关键的自适应仍然得不到解决，如一个是跟踪随机移动用户和快速时变信道的自适应加权系数跟踪；另一个是根据时变的自适应加权系数的自适应跟踪波束成形。所以这一方案目前仍困难重重。
3） 基于预多波束的空、时二维接收机
是指预先形成多个波束，再由各用户输入阵列信号或者来波方向DOA，在预波束中挑选各自最为接近（按一定准则）的预波束，然后，再对各个被挑选预波束进行多用户检测和接收。这种方式比较灵活，既可以采用集中式检测结构，也可以采用单用户形式，若在自适应加权系数选取上又采用简单的DOA提取和判断方式，可以更加提高天线波束跟踪速率，使其在工程上有可能实现，然而在配套的多用户检测上，又由于利用多波束的空间滤波，滤除了多用户干扰，从而也大大简化了多用户检测的复杂度。因此这种方案是被工程上看好的具有前途的实现方案。其原理图如图4所示。其具体实现过程如下：
(1) 首先采用预波束将空间划分为多个区域，并在每个波束下进行次优化形式的MMSE多用户检测。
(2) 接收各个用户输入天线阵列的实际信号或者是其信号来波方向的DOA，并进行数字信号处理后，提取特征参量，比如是不同瞬间的加权矢量值。
（3）根据一定的优化准则，利用某种方法，提取最为接近的一组特征矢量以及形成的预波束作为准最优波束，同时作为该用户的自适应波束，再通过多用户检测技术来分离用户信号。
图4 基于预多波束的空、时二维接收机模型
4 结束语
扩频通信作为当今通信领域的主流越来越广泛的活跃于世界的各个角落。为此，我们要积极的进行第三代移动通信系统的研究，尤其是一些关键技术包括干扰抑制技术的研究，来加速我国移动通信产业的发展。抑制多址干扰的各种手段，已经成为学术界乃至通信行业关注的焦点。智能天线，多用户检测的实现对于改善CDMA系统的性能有着重大的意义。
参考文献
[1] Lal C.Godara, Application of Antenna Array to Mobile Communications, Part I: Performance Improvement, Feasibility, and System Considerations, Proceedings of the IEEE, Vol. 85, No.7, pp1029-1057, July 1997.
[2] 《直扩码分多址系统中自适应线性多用户检测算法的研究》 吴凡
[3] 《移动通信中的关键技术》 北京邮电大学出版社
作者简介：
1． 谢新梅（1979-），女，湖南邵东人，南京邮电学院通信与信息系统专业研究生，2001年毕业于南京邮电学院通信工程系，目前主要从事移动通信，无线和移动IP网络技术，全光互联网的研究。
2． 宋荣方（1964-），男，江苏常州人。南京邮电学院通信与信息系统专业教授，2001年毕业于东南大学无线电工程专业博士研究生，目前主要从事智能无线互联网，第四代移动通信标准、移动通信网络与系统、宽带码分多址通信和现代通信中得信号处理与智能信息处理研究，承担国家自然基金项目（WCDMA关键技术研究）和原邮电部预研项目（WCDMA系统中时空联合干扰抑制技术研究）各1项。在IEEE Electronics (China)，电子学报，通信学报，电子与信息学报，电波科学学报，电路与系统学报和信号处理等国际国内权威刊物上发表论文数十篇。
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