Nhược điểm của thu đa người dùng cận tối ưu tuyền tính

on Thứ Năm, 2 tháng 7, 2015
     Thứ nhất là yêu cầu tính nghịch đảo của ma trận tương quan chéo R1 để nhận được các hệ số giải tương quan. Nêu ma trận tương quan chéo biển đổi không thường xuyên (tức là các mã trải ít biển đổi) thì đấy có thể không phải là vấn đề nghiêm trọng. Tuy nhiên, nếu ma trận thay đổi thường xuyên, thậm chí theo từng Symbol (như trường hợp mã trải giả ngẫu nhiên dài) thì độ phức tạp sẽ trở nên rất lớn.

Nhược điểm thứ hai là trong các trường hợp tạp âm lán (tức là £ò /N0 thấp) chất lượng máy thu có thể bị suy giảm nghiêm trọng do Sự gia tăng của công suất tạp âm. Thực tế chất lượng thậm chí có thể tồi hơn so với trường hợp lọc phối hợp. Đặc biệt, tương tự như trường hợp của bộ san bằng cưỡng bức về không khử xuyên nhiễu giữa các Symbol ISI, việc áp dụng thao tác nghịch đảo kênh cho ra công suất tạp âm lớn hơn tuỳ thuộc vào hàm tương quan chéo giữa các người dùng. Để chứng minh điều này, chúng ta sẽ kiểm tra ma trận hiệp phương sai của các metric quyết định z = R”y

XI = E [zzỉ] -E[*]E [z/]

= E[(Ab + Rln) (Ab + R1n)r] – (Ab) (Ab)r = £[Ab(Ab)r + Ab(R-1n)r + R-1nbĩ’Ar + R-1nnr(R-1)7] – (Ab)(Ab)r

= Ab£ [n7] (R~1)r+ R_1j?[n]brAr+ R-’£[nnr] (R-’f = a1 (R-1)7       (5.22)

AWGN

Trong đó chúng ta đã sử dụng £[n] = 0 và £[nn7’] = <T2Rvà <72 là công suất của AWGN tại đầu ra của mạch lọc phối hợp. Do đó, quá trình giải tương quan, trong khi khử bỏ MAI, cũng làm thay đổi tạp âm. Chúng ta sẽ kiểm tra ảnh hường này đối với chất lượng BER ngay sau đây.

Biến đổi giải tương quan cũng có thể được rút ra từ thủ việc cực đại hoá hàm họp lý hoặc tương đương, tối thiểu hoá (y – Rb)rR‘’(y – Rb). Xácxuất lỗi Symbol (bằng với lỗi bit trong BPSK) của người dùng thứ k có thể được viết .

Trong đó zk là độ đo quyết định của người dùng thứ k, E[zk /bk] = Akbk,vta[zk] là phần tử đường chéo thứ (k, k) của Ez và Q(.) là hàm Q tiêu chuẩn.


Trong đó chúng ta đã thay thế cho I2 và N0 là mật độ phổ công suất tạp âm một phía và chúng ta cũng đã giả thiết toàn bộ các Symbol dữ liệu được phát cùng xác suất. Do đó, chất lượng của bộ giải tương quan giống với trường hợp một người dùng, ngoại trừ hệ số gia tăng tạp âm (R’1)**- Vì tất cả các phần tử của R đều nhỏ hơn hoặc bằng 1 nên (R’!)tt> 1.

Đáng tiếc là thống kê tổng quát của R’1 là không thể dễ tìm được và vì vậy việc dự đoán các xác suất lỗi được thực hiện tốt nhất bằng cách sử dụng ma trận tương quan thực tế của tập mã người dùng đã biết. Có thể nhận được ước lượng về chất lượng với các mã trải ngẫu nhiên bằng cách tính trung bình các phần tử dọc đường chéo của R’1 từ các mô phỏng.



Từ khóa tìm kiếm nhiều: phan tich song