由于CDMA系统是码分多址的多址方案，在实际系统中，码间干扰（ISO）、多址干扰（MAI）以及系统中强信号对弱信号的抑制（远近效应）成为CDMA 系统必然存在的几类主要干扰。MAI制约着系统的容量，ISO制约着通信的速率。对ISO的抑制可以采用均衡或分集技术。MAI的产生是由于用户接收机无法完全同步并采用完全正交的扩频码。各用户信号间存在一定的相关性，从而产生多址干扰，而抑制MAI需采用多用户检测MUD（Multiuser Detection）技术，降低了系统的误码率，提高了带宽利用率，缓解了“远近效应”，干扰消除法是多用户检测技术的一种，其基本思想就是在接收端先对信号做初步判决，再利用这一初步值估计出每个用户对其他用户的多址干扰，产品每个人在其他用户的接收信号中减掉该用户产生的多址干扰，得到一个减轻了多址干扰影响的统计量，然后进行检测。
这类检测方法中一种有效地方法是并行干扰消除算法，能以较低的计算复杂度和较小的处理延时获得较大的性能改善，其实用性最强。本方法克服现有技术的不足，提供了一种针对多用户数据链传输的干扰消除方法，以提升现有干扰消除方法的误码特性。
1 基本原理
多址干扰消除模块是同频多路通信系统中非常关键的技术，适合于CDMA、OFDM、MC—CDMA等通信体制以及多进制调制系统。其主要作用就是增加系统的通信容量，实现有限卫星带宽的有效利用，本文针对多用户链路数据传输提出了解决限制系统容量的一种消除干扰的方法，接收端置，对中频信号解调后，解扩预判决得到初值，则可完成MAI再生，做干扰抵消。
目前技术上成熟的多用户检测手段很多，性能较好的有最小均方误差检测、最大似然检测等。然而由于在本多通道解调器中，实现多用户检测是在FPGA内部采用软件无线电的形式完成的，所以在本方案中采用了算法相对简单的并行干扰消除的多用户检测方法。该检测方法其最大优点在于算法简单，且复杂度随用户数据量增加而呈线性增长。
并行干扰消除检测器。PIC （Parallel Inteference Cancellation）的基本思想是采用多级结构来实现“判决-再造-消除”的循环，来提高对用户信息的估计精度。在PIC检测器在每级中，根据上一级的输出在每个用户的接收信号中去掉由所有其他用户对它产生的多址干扰，并用修改过的接收信号对每个用户进行下一级的重新检测。每级并行干扰相消检测器相消结构原理如图1所示。
图1中，
为用户数据，Ci（m）为用户的扩频伪码，Ai（m）为每个用户的幅度，只要从输入信号r（m）中估计出上述3个参数，就可以恢复出每个用户的信号，在 r（m）中减去其余用户的信号，在理论上就可以实现多用户干扰的消除。按照传统方法，在接收端完成信号解调处理后，通过跟踪环路可以得到用户的扩频伪码 Ci（m），通过位同步环路可以得到用户扩频数据
的估计。由于用户信号幅度的估计会受到多用户干扰的影响，带有互相关信息，不能简单的恢复，因此需要采用基于盲估计的自适应算法消除互相关信息的影响来得到每个用户的幅度信息Ai（m），加权系数λi（m）就是通过LMS（least mean square，最小均方差）算法得到的用户幅度信息。
LMS算法是基于恢复信号与期望信号均方差最小的原理，实现系统自适应的收敛。在本系统中，其实现的原理如图2示，设接收信号为r（m），向量S（m）= ［s1（m），s2（m），…，s12（m）］，幅度估值为λ（m）=［λ1（m），λ2（m），…，λ12（m）］T，初值为零向量，则恢复出的信号为：
对λ（m）的求解需要精确知道 ，Rrr的先验统计，并且还需要进行矩阵的求逆运算，这对系统的实现造成很大的困难。因此，工程实现中采用基于最速下降法推导出来的Widrow-Hoff LMS近似算法，其λ（m）的递推公式为：
λ（m+1）=λ（m）+2με（m）S（m） （4）
式中μ是一个控制收敛速度与稳定性的常数，称为收敛因子，其取值范围为：
其中，λmax是矩阵Rrr的最大特征值。
根据上述收敛因子的取值范围，并根据图3示的LMS算法的系数更新，对收敛因子的取值进行修正，函数如下
式中α2≈0.000 1，β2∈（0，1）
α1，β1，α2，β2为函数系数，η为门限值，实际工程中实现时，η的选值通过测试得到。该算法的复杂度与用户数成正比关系，避免了逆矩阵的计算和 的先验统计，极大降低了FPGA处理实现的难度。
2 系统实现
本方法应用于12路用户的系统中，每路用户的扩频伪码速率可选，3.069 Mcps，5.115 Mcps，9.6 Mcps，10.23 Mcps，扩频码长1023和2047可选，伪码初相任意可配置，每路用户相互独立，更改其中一路参数不影响其他用户正常工作。
在多路信号合成过程中，如图4示首先对数据与扩频码进行模二乘，进行幅度调节，可设置各路信号间的幅度差值最大为5 dB，对幅度调节后的信号做累加合成，加调载波，继而输出。在接收端，图5示，首先对解调后的接收信号做匹配解扩，对接收信号的初步判决;干扰消除部分，利用匹配滤波的初步值估计出每个用户对其他用户的多址干扰，对除目标用户外所有用户的干扰进行求和，在目标用户接收端减掉该干扰和，得到减轻了多址干扰影响的统计量，然后对于扰消除得到的统计量进行解扩判决，得到干扰消除后的数据，做后端数据处理。
在该12路用户系统中，为了实现对每用户数据的恢复，需要把每个用户的数据解扩判决出来，然后通过再调制恢复成输入信号，通过LMS算法，估计出每个用户信号的幅度，在输入AD数据中减去其余11路用户信号，最终得到干扰消除后的数据重新进行数据解扩判决。
3 结论
文中与现有技术相比的优点在于：通过多址干扰消除及优化算法，误码率得到有效降低，增加了系统容量;可以针对不同的调制方式及数据速率，灵活适应数据、图像的传输要求;对不同信号幅度的用户合路做处理，最大差距为5 dB;通过采用模块化设计，在需要时可以进一步增加并行度提高性能。本方法已经成功应用于实际工程中，目前运行良好。
由于CDMA系统是码分多址的多址方案，在实际系统中，码间干扰（ISO）、多址干扰（MAI）以及系统中强信号对弱信号的抑制（远近效应）成为CDMA 系统必然存在的几类主要干扰。MAI制约着系统的容量，ISO制约着通信的速率。对ISO的抑制可以采用均衡或分集技术。MAI的产生是由于用户接收机无法完全同步并采用完全正交的扩频码。各用户信号间存在一定的相关性，从而产生多址干扰，而抑制MAI需采用多用户检测MUD（Multiuser Detection）技术，降低了系统的误码率，提高了带宽利用率，缓解了“远近效应”，干扰消除法是多用户检测技术的一种，其基本思想就是在接收端先对信号做初步判决，再利用这一初步值估计出每个用户对其他用户的多址干扰，产品每个人在其他用户的接收信号中减掉该用户产生的多址干扰，得到一个减轻了多址干扰影响的统计量，然后进行检测。
这类检测方法中一种有效地方法是并行干扰消除算法，能以较低的计算复杂度和较小的处理延时获得较大的性能改善，其实用性最强。本方法克服现有技术的不足，提供了一种针对多用户数据链传输的干扰消除方法，以提升现有干扰消除方法的误码特性。
1 基本原理
多址干扰消除模块是同频多路通信系统中非常关键的技术，适合于CDMA、OFDM、MC—CDMA等通信体制以及多进制调制系统。其主要作用就是增加系统的通信容量，实现有限卫星带宽的有效利用，本文针对多用户链路数据传输提出了解决限制系统容量的一种消除干扰的方法，接收端置，对中频信号解调后，解扩预判决得到初值，则可完成MAI再生，做干扰抵消。
目前技术上成熟的多用户检测手段很多，性能较好的有最小均方误差检测、最大似然检测等。然而由于在本多通道解调器中，实现多用户检测是在FPGA内部采用软件无线电的形式完成的，所以在本方案中采用了算法相对简单的并行干扰消除的多用户检测方法。该检测方法其最大优点在于算法简单，且复杂度随用户数据量增加而呈线性增长。
并行干扰消除检测器。PIC （Parallel Inteference Cancellation）的基本思想是采用多级结构来实现“判决-再造-消除”的循环，来提高对用户信息的估计精度。在PIC检测器在每级中，根据上一级的输出在每个用户的接收信号中去掉由所有其他用户对它产生的多址干扰，并用修改过的接收信号对每个用户进行下一级的重新检测。每级并行干扰相消检测器相消结构原理如图1所示。
图1中，
为用户数据，Ci（m）为用户的扩频伪码，Ai（m）为每个用户的幅度，只要从输入信号r（m）中估计出上述3个参数，就可以恢复出每个用户的信号，在 r（m）中减去其余用户的信号，在理论上就可以实现多用户干扰的消除。按照传统方法，在接收端完成信号解调处理后，通过跟踪环路可以得到用户的扩频伪码 Ci（m），通过位同步环路可以得到用户扩频数据
的估计。由于用户信号幅度的估计会受到多用户干扰的影响，带有互相关信息，不能简单的恢复，因此需要采用基于盲估计的自适应算法消除互相关信息的影响来得到每个用户的幅度信息Ai（m），加权系数λi（m）就是通过LMS（least mean square，最小均方差）算法得到的用户幅度信息。
LMS算法是基于恢复信号与期望信号均方差最小的原理，实现系统自适应的收敛。在本系统中，其实现的原理如图2示，设接收信号为r（m），向量S（m）= ［s1（m），s2（m），…，s12（m）］，幅度估值为λ（m）=［λ1（m），λ2（m），…，λ12（m）］T，初值为零向量，则恢复出的信号为：
对λ（m）的求解需要精确知道 ，Rrr的先验统计，并且还需要进行矩阵的求逆运算，这对系统的实现造成很大的困难。因此，工程实现中采用基于最速下降法推导出来的Widrow-Hoff LMS近似算法，其λ（m）的递推公式为：
λ（m+1）=λ（m）+2με（m）S（m） （4）
式中μ是一个控制收敛速度与稳定性的常数，称为收敛因子，其取值范围为：
其中，λmax是矩阵Rrr的最大特征值。
根据上述收敛因子的取值范围，并根据图3示的LMS算法的系数更新，对收敛因子的取值进行修正，函数如下
式中α2≈0.000 1，β2∈（0，1）
α1，β1，α2，β2为函数系数，η为门限值，实际工程中实现时，η的选值通过测试得到。该算法的复杂度与用户数成正比关系，避免了逆矩阵的计算和 的先验统计，极大降低了FPGA处理实现的难度。
2 系统实现
本方法应用于12路用户的系统中，每路用户的扩频伪码速率可选，3.069 Mcps，5.115 Mcps，9.6 Mcps，10.23 Mcps，扩频码长1023和2047可选，伪码初相任意可配置，每路用户相互独立，更改其中一路参数不影响其他用户正常工作。
在多路信号合成过程中，如图4示首先对数据与扩频码进行模二乘，进行幅度调节，可设置各路信号间的幅度差值最大为5 dB，对幅度调节后的信号做累加合成，加调载波，继而输出。在接收端，图5示，首先对解调后的接收信号做匹配解扩，对接收信号的初步判决;干扰消除部分，利用匹配滤波的初步值估计出每个用户对其他用户的多址干扰，对除目标用户外所有用户的干扰进行求和，在目标用户接收端减掉该干扰和，得到减轻了多址干扰影响的统计量，然后对于扰消除得到的统计量进行解扩判决，得到干扰消除后的数据，做后端数据处理。
在该12路用户系统中，为了实现对每用户数据的恢复，需要把每个用户的数据解扩判决出来，然后通过再调制恢复成输入信号，通过LMS算法，估计出每个用户信号的幅度，在输入AD数据中减去其余11路用户信号，最终得到干扰消除后的数据重新进行数据解扩判决。
3 结论
文中与现有技术相比的优点在于：通过多址干扰消除及优化算法，误码率得到有效降低，增加了系统容量;可以针对不同的调制方式及数据速率，灵活适应数据、图像的传输要求;对不同信号幅度的用户合路做处理，最大差距为5 dB;通过采用模块化设计，在需要时可以进一步增加并行度提高性能。本方法已经成功应用于实际工程中，目前运行良好。
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