[0023] 现详细说明本发明的多种示例性实施方式，该详细说明不应认为是对本发明的限制，而应理解为是对本发明的某些方面、特性和实施方案的更详细的描述。
[0024] 应理解本发明中所述的术语仅仅是为描述特别的实施方式，并非用于限制本发明。另外，对于本发明中的数值范围，应理解为还具体公开了该范围的上限和下限之间的每个中间值。在任何陈述值或陈述范围内的中间值以及任何其他陈述值或在所述范围内的中间值之间的每个较小的范围也包括在本发明内。这些较小范围的上限和下限可独立地包括或排除在范围内。
[0025] 除非另有说明，否则本文使用的所有技术和科学术语具有本发明所属领域的常规技术人员通常理解的相同含义。虽然本发明仅描述了优选的方法和材料，但是在本发明的实施或测试中也可以使用与本文所述相似或等同的任何方法和材料。本说明书中提到的所有文献通过引用并入，用以公开和描述与所述文献相关的方法和/或材料。在与任何并入的文献冲突时，以本说明书的内容为准。
[0026] 在不背离本发明的范围或精神的情况下，可对本发明说明书的具体实施方式做多种改进和变化，这对本领域技术人员而言是显而易见的。由本发明的说明书得到的其他实施方式对技术人员而言是显而易见的。本申请说明书和实施例仅是示例性的。
[0027] 关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。
[0028] 本发明中所述的“份”如无特别说明，均按质量份计。
[0029] 实施例1
[0030] 本发明提供一种基于非正交多址上行链路的自适应消除干扰方法，包括以下步骤：
[0031] S1，构建非正交多址接入模型，所述模型包括基站和若干个用户，所述基站包括接收机，所述接收机用于接收叠加信号；
[0032] S2，在所述接收机上用多址标签序列分离不同用户的信号，并对分离出的不同用户的信号进行第一检测；
[0033] S3，对分离的不同用户的信号进行迭代解码，对每一次的迭代解码进行第二检测，基于检测结果使用改进的PIC算法消除干扰，直到所述不同用户的信号中的干扰消除错误率为零时，即干扰能被完整的消除时，结束迭代。
[0034] 进一步地，所述S1中基站的接收机还用于接收小区间的干扰。
[0035] 进一步地，所述S2中的多址标签序列为GWBE多址标签序列，所述叠加信号在符号层使用GWBE多址标签序列拓展分离出的每个所述用户的信号。
[0036] 进一步地，所述S2中的第一检测的方法为，利用ESE算法进行第一检测。
[0037] 进一步地，所述S3中的检测的同时绘制出EXIT曲线，所述EXIT曲线基于不同的迭代次数找到最优的检测解码的通道。
[0038] 进一步地，所述S3的迭代解码过程中，首次迭代解码的输入值为解码器的输出值。
[0039] 进一步地，所述解码器包括：LDPC解码器和卷积解码器。
[0040] 进一步地，所述S3中，迭代解码的过程具体包括：对接受的信号进行解调、解码后输出一个用户信号，同时再进行信号重构；对上述过程进行迭代。
[0041] 进一步地，在迭代过程中，迭代次数小于等于4次时，使用卷积解码器进行解码；所述迭代次数大于4次时，使用LDPC解码器进行解码。
[0042] 进一步地，在所述迭代过程中加入权重因子，所述权重因子通过最小均方算法调整。
[0043] 本发明引入了一种解决多用户信号分离问题的GWBE多址标签序列，并提出了一种检测解码迭代性能的方法，基于前两种方法利用改进的PIC算法消除非正交多址上行链路中的干扰，通过检测器和解码器之间进行外信息的传递进行检测，减小了传统串行干扰削除算法中通过应判决造成的信息损失，可以获得更优的多用户检测性能。提供了一种迭代检测性能分析工具，EXIT图，用于跟踪每一次迭代过程中检测器与译码器之间外信息的交互过程。本发明提高了消除串行干扰的性能，提高了消除的准确率以及速度，使得用户在使用中的延迟、干扰降到最低。
[0044] 实施例2
[0045] 本实施例中，构建单基站、若干个均匀分布的服务用户的上行非正交多址接入系统中，基站和每个用户均配置单天线，在基站接收到的叠加信号表示为：
[0046]
[0047] 其中bi表示第i个用户的符号向量，pi表示第i个用户信号的功率， 表2
示从基站到用户i之间的信道系数矢量，w表示均值为0，方差为σ，双边功率谱密度为N0,j/2的高斯白噪声信号向量，其中包括小区间的干扰，每一个用户通过一个长度为J的多址标签序列拓展用户的信息符号，并在基站的接收机上使用相同的多址标签序列去分离不同用户的信号。
[0048] 基站的接收信号在符号层使用多址标签序列解扩展后分离出每一个用户的信号，定义所有用户的第m个比特信息之和为r(m)，接收端多用户信号检测采用ESE算法，干扰消除采用PIC算法，r(m)作为多用户信号检测器的输入信号，多用户信号检测器的输出为用户第m个比特信号的LLR值。假设 为每个并行独立解码器的输出估计值，则各用户的输出估计值的和可以表示为：
[0049]
[0050] 其中 表示基站与用户i之间的信道估计， 表示第i个用户的信号估计值。
[0051] 所述 为接收信号r(m)第k次迭代过程中的估计值，考虑到符号值的判决随着用户信号和迭代次数的变化而变化，因此为用户i第k次迭代过程中的信号估计值分配不同的权重因子 因此上式( 表达式)可以转换为：
[0052]
[0053] 定义 表示由一组在第k次迭代过程中每个用户的权值因子组成的矢量，并且该权重因子矢量随着干扰消除阶段k和系统载荷N的变化而变化。第k‑1次的估计值乘以用户加权因子后得到的输出值作为第k次迭代过程的输入值，多次迭代直到计算出更精确的用户数据。从上式中可以看出，权值因子的精确程度直接影响信号估计值。
[0054] 在上行链路非正交多址系统接收端，系统首先对接收信号解映射后采用GWBE多址标签序列分离出多用户的信号，然后采用ESE多用户信号检测算法并行地检测多用户的信号，最后使用PIC算法对分离出的多用户信号迭代解码。
[0055] 偏移估计的优化调整通过在信号重构之前给估计的信号乘上一组自适应权值因子。在干扰消除算法每次迭代中引入权重因子的贡献主要有两点：首先是它降低了在决策统计过程中的偏移估计，其次是它在干扰消除后显著地降低了决策统计的方差。
[0056] 为了计算最优权值因子，首先使用干扰消除误差与接收信号之间的均方误差比来衡量干扰消除错误率γ，则γ可以定义为：
[0057]
[0058] 随着迭代次数的增加，干扰消除错误率将会逐渐减小，当用户的干扰信息能被完整地消除的时候，γ＝0，当干扰消除失败时，γ＝1。为了使干扰消除错误降到最低，将上式的分子最小化：
[0059]
[0060] 由于此式是基于均方误差的，因此可以使用最小均方(Least Mean Square，LMS)k算法调整权值因子。假设c (m)是第k次迭代的输入信号矢量，则权值因子矢量可以通过下式计算得出：
[0061]
[0062] 其中，v表示自适应常数因子，||.||表示范数计算。
[0063] 因为采用了归一化的LMS算法，因此v必须满足v∈(0，2)，因为较大的v值虽然能加快算法的收敛速度，但是同样也会导致权值矢量的误调整，从而增加了误差。第k次迭代过k程后的干扰消除误差值可以通过e计算得到：
[0064]
[0065] 则用户n在第k次迭代过程结束后的干扰消除过程可以表示为：
[0066]
[0067] 对 进行解调和信道解码后可以比较准确地得到在第k次迭代后用户n的解码比特信息。在上述改进并行干扰消除算法中，由于迭代的第一个阶段需要初始输入值，因此传统解码器的输出值被视为首次迭代的输入值。
[0068] 通过在信号重构之前引入权重因子，每个用户信号的估计值将得到最优调整，因此在已知 的情况下 的决策统计量的均值为：
[0069]
[0070] 从上式可以看出，通过引入权重因子后，信号估计的偏移量将显著地降低。图1显示了接收端采用改进PIC算法的信号处理过程。
[0071] 利用解码器进行解码，所述解码器包括LDPC解码器和卷积解码器。
[0072] 迭代解码中，每次迭代结束需进行检测，通过分析译解码器的输入输出的关系预测解码器的行为，得到解码器的性能通过跟踪每一次迭代过程中的信息交互过程，构建EXIT图，所述EXIT图可以形象的表示解码器的性能。本实施例中在对非正交多址系统进行多用户迭代检测时，可将检测器和解码器视作相互独立的组件，因此也可由检测器和解码器单独的分量曲线预测得到整个多用户迭代检测解码系统的性能。
[0073] 为了测量检测器(或解码器)的性能并确定它在迭代过程中互信息是否有增加，可以利用已知的互信息IA，来构造输入到检测器(或解码器)的外信息向量，然后通过相应的检测(或解码)算法，计算出检测器(或解码器)输出的外信息所对应的互信息IE。通过改变输入互信息IA的数值，对输入到检测器(或解码器)的不同的外信息向量重复以上过程，即可绘制出检测器(或解码器)分量在EXIT图中对应的曲线。
[0074] 1)互信息的计算
[0075] 在构造检测器(或解码器)的输入向量z时，假设其满足高斯分布，即输入向量中的每个元素均满足
[0076] z＝μZx+nZ
[0077] 其中nZ为0均值高斯随机变量，且方差为 而x∈(‑1，1)为传输比特。在系统具有足够长的码字和足够随机的比特交织的情况下，这种假设可以达到很好的EXIT图预测作用。
[0078] 变量z的条件概率密度为：
[0079]
[0080] 那么输入向量与发送比特向量x之间的互信息可由下式得到：
[0081]
[0082] 将变量Z的条件概率公式带入上式，得到互信息IA的计算公式，且IA的大小由σZ唯一决定。
[0083]
[0084] 将构造好的输入向量z传入检测器(或解码器)，假设输出的外信息向量为e，那么为了计算其与发送比特向量x之间的互信息，需要首先统计其概率分布PE(e|X＝x)，然后e与x之间的互信息IE可由上式计算得到。
[0085]
[0086] 2)EXIT曲线的绘制
[0087] 在绘制检测器(或解码器)分量在EXIT图中对应的曲线时，首先选择不同的σA，使IA从0到1取值，然后对每一个IA，将与其对应的输入向量z输入到检测器(或解码器)，通过对输出向量z使用直方图记性蒙特卡洛仿真得到对应的条件概率分别PE(e|X＝x)，从而计算得出e与x之间的互信息IE，绘制出曲线T(IA,IE)。
[0088] 基于以上描述，针对本实施例中基于消息传递算法的迭代检测解码接收机，检测器的输出 是解码器的输入 同样，解码器的输出 是检测器的输入 那么，根据检测器分量曲线 与解码器分量曲线 之间的通道，就可以预测出该接
收算法的检测解码性能。具体来说相同信道条件下，两条曲线之间的通道越宽，迭代检测解码的性能越好。
[0089] 在本实施例中EXIT图可用于分析最优的接收机的迭代检测解码性能，根据不同的检测器或解码器的迭代次数得到不同的EXIT图分量曲线，在曲线中找到最适合检测解码的通道，实现最优的检测解码性能。
[0090] 以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
