非高斯噪声下基于粒子滤波算法的多用户检测技术研究.pdf

The Research of Multiuser Detection Based on
Particle Filter Algorithms under Non-Gaussian Noise


A Dissertation Submitted for the Degree of Master




Candidate：Geng Yulong

Supervisor：Doc. Xian Jinlong



School of Information Science & Engineering
Henan University of Technology, Zhengzhou, China
摘 要

移动通信已经深刻的改变了人们的生活，作为通信前沿的第三代移动通信系统(3G)
为人们提供更好的通信体验。3G 技术以扩频通信理论为基础，以码分多址(Code Division
Multiple Access, CDMA)技术为多址接入方案。与第二代移动通信相比，3G 系统的容量
更大、安全性能更好，抗衰落能力更强。从理论上可以知道，如果所有用户使用的扩频
码是完全相互正交的，那么只需将接收到的信号通过相应的匹配滤波器就能分别出不同
用户最初发送的数据。但是在工程上，由于传播数据信道的时变性等原因，导致扩频码
很难相互正交。正是由于用户信号之间的相关性会使他们产生相互干扰，这种干扰被称
为多址干扰(Multiple access interference, MAI)。这也是限制系统容量及通信质量的重要
因素。
多用户检测技术在深入分析了多址干扰产生原理的基础上，综合利用所有用户的信
息进行检测，如扩频码、幅值等。它能够消除用户信号之间的相关性，在很大程度上提
高了系统的性能。
本文首先建立了 DS-CDMA 系统的模型，在此基础之上对几种经典多用户检测算法
加以介绍，其中有最优多用户检测算法，解相关多用户检测算法等。通过在 MATLAB
平台上的仿真，对这些算法进行了比较，分析了它们各自的优劣性。经典的多用户检测
算法都将背景噪声假设为高斯噪声，并且这在理论上是可行的。但是现实生活中的噪声
大多数都没有高斯特性，这些噪声具有很强的脉冲性。在这样的环境中，经典的多用户
检测的性能将会大幅下降。因此本文建立了比高斯噪声模型更精确的非高斯噪声模型，
并选取拉普拉斯噪声和 Alpha 稳定噪声作为本文分析时的背景噪声。
为了提高系统的性能以及在非高斯噪声中的适应能力，就必须采用具有强鲁棒性的
算法。本文首先利用白化匹配滤波器建立动态空间模型，以此为基础，将粒子滤波算法
引入多用户检测中。并详细的介绍了该算法的核心思想以及公式推导，总结了算法实施
的具体步骤。针对粒子退化和算法复杂的缺陷，本文又相继提出了权值选择粒子滤波算
法和高斯粒子滤波算法。通过仿真可以知道，粒子滤波及其改进算法能够大幅度提升多
用户检测器的性能，并且在非高斯噪声中依然保持较好检测效果。

关键字：多址干扰；多用户检测；非高斯噪声；粒子滤波算法；改进粒子滤波算法
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Abstract

Mobile communication has profoundly changed people's lives, as a communication
frontier the third generation mobile communication system (3G) provide people with a better
communication experience. 3G technology is based on the theory of spread spectrum
communication. Its multiply address access project is code division multiple access (CDMA)
technology. Compared wi