CDMA系统中2-D RAKE接收机的性能研究

2．2 联合空时干扰抵消接收机

联合干扰抵消接收机结构如图2所示，每一个2-DRAKE接收机形成不同的波束指向各自的期望用户。接收机所获得的信道参数和信息比特反馈到干扰信号重构单元，由于不同用户有不同的波束指向，干扰抵消过程中所用到的信道参数和信息比特更准确。2-DRAKE由L个1-D RAKE组成，每个1-D RAKE由M个指峰、干扰抵消单元和权值合并形成。这种结构可使信号在波束赋形前将干扰删除，且权值可以在于扰抵消后重新估计，以提供更高的准确率。

2．3 基于FFT匹配滤波的空时干扰抵消接收机

从上述接收机结构可知，其计算复杂度较高。为了减小这种复杂度，在2-D RAKE中预先进行波束成形，利用预波束形成器实现空域滤波，则在进一步处理之前可以分离多径信号。因此，需要更少的指峰数也能达到同样的效果。

图3中采用了FFT波束形成器，2-D RAKE的接收信号为：

因此，经过FFT波束形成后第l个阵元的接收信号为：

3 各种空时接收机的性能分析

上述2-D RAKE接收机中，阵列矢量用来在空域匹配接收信号，所以它在特定空间方向的信号选择上采用标准波束成形。一般来说，利用空间选择性更高的滤波器在空间白噪声和强干扰环境下尤为重要。在多址信道中，不同用户被分配相互正交的码，可选择权向量wk，i为：

这样可以使波束指向第k个用户的第i条路径。实际中，信号的多径传播和接收信号非严格地同步，使得各用户码之间的正交性很难严格满足，这将会导致远近效应。传统的RAKE接收机加入空间维将能减少远近效应。2-D RAKE接收机中，采用并行的解调单元，在信道估计时把多径干扰当作噪声采用滤波器进行处理，而在合并时对数据符号受到的多径干扰未做处理。因此联合空时干扰抵消接收机，并利用具有排序功能的串行干扰抵消单元(SIC)，将干扰信号从接收信号中删除，进一步改善系统的误码率。

图1中的加权输出yk(t)包括期望用户信号、多径衰落引起的白干扰以及多用户环境引起的多址干扰。为了克服共道干扰(CCI)，利用信道参数和传输信息比特bj(k)的估计(bj(k)=sgn(yk(jTb)))重构干扰信号。多级干扰抵消可以同时消除ISI和MAI。空时干扰抵消接收机要首先将所有用户根据信号强度进行排序，由大到小对各用户进行估计与对消，即从第一级开始检测最强的用户，第二级次之，直到最后一级检测最弱的用户。因此，每一级所检测的信号为输入信号中功率最大的用户，但是其计算复杂度较高。

利用FFT匹配滤波的空时干扰抵消接收机可以解决这一问题。利用FFT变换使所有的信号处理均在空间频率域进行。这种接收机通过计算阵列信号矢量的FFT在空域进行波束空间波束成形，形成多个确定波束。对每一确定波束而言，基于FFT的2-D RAKE接收机用来匹配期望用户的扩频码，然后合并空时域的信号能量。使用FFT波束形成器，由于其空域滤波性，使得多径将根据不同到达角来区分。接收信号强度各不相同，即βk,i=αk,iejψk,i(l)·G(l，θ)，则每一阵元仅搜集期望信号而削弱其他信号。与空时干扰抵消接收机相比，同样条件下仅需要更少的指峰数即可达到相同的系统性能，且结构及计算复杂度降低了。

基于以上分析，2-D RAKE接收机就是一种2-D匹配滤波器，权矢量wk,i也可以根据最小均方准则(MMSE，需要提供参考信号)，最大信噪比准则(MaxS-NR，必须知道噪声的统计量和期望信号的来波方向)，最小二乘法准则及最大似然准则(ML)来确定。对于联合空时干扰抵消接收机来说，也可以采取并行干扰抵消(PIC)，其处理延迟小，但计算量大，所以可采用将SIC与PIC结合提高空时接收机的性能。基于FFT匹配滤波的空时干扰抵消接收机旨在减少计算复杂度，将信号处理在空间频率域进行，可以采取基4或分裂基FFT(将基2分解和基4分解结合在一起)更大地减少计算复杂度。

4 结 语

空时RAKE接收机充分利用了空域和时域信息，可以提高接收机的检测性能。传统的检测技术(如匹配滤波器和RAKE合并)将MAI和ISI视为噪声，没有利用多用户以及多径之间的信息，因此来自多址干扰和符号间干扰通常会导致误码率(BER)无法降低，大大降低通信质量和系统容量。空时2-D RAKE接收机和多用户检测技术能够消除这两种干扰，因此这两种技术的结合也就成为研究的热点。

2-D RAKE与PIC算法结合的空时多用户检测，尽管能够很好地消除MAI与ISI，但是由于PIC缺少弱信号的能量信息，对弱信号检测不理想，且不利于实际系统采用；2-D RAKE与SIC算法结合，其以降低强用户检测性能为代价改善接收机性能，然而这依赖于信号强度较强的用户可靠的幅度估计，准确度不好的幅度估计会导致性能增益的降低，甚至性能恶化。实际系统中，将SIC与PIC结合形成新的干扰抵消技术，组成混合型MUD接收机，通过对用户信号进行分类，减少多址干扰估计错误。此技术与2-D RAKE及FFT结合可以进一步提高系统BER，减少计算复杂度。