DS-SS系统多用户检测算法性能对比仿真研究

资 源 简 介

本仿真项目旨在深度评估并对比直接序列扩频（DS-SS）系统中三种主流检测方案的误码率（BER）性能。项目核心围绕多用户干扰（MUI）的抑制能力展开，在加性高斯白噪声（AWGN）信道环境下，构建完整的DS-CDMA上行链路链路。首先，系统通过产生随机双极性码元并利用扩频序列（如Gold序列或Walsh码）进行频谱扩展。其次，重点实现并对比三种接收端算法：第一是传统单用户检测（CSUD），主要依赖匹配滤波器，在用户数增加或功率不平衡时易受远近效应影响；第二是线性解相关多用户检测（LDC），通过计算并应用扩频码

详 情 说 明

DS-SS系统下多用户检测算法性能对比仿真研究

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的通信系统仿真平台，专门用于研究和评估直接序列扩频（DS-SS）系统中多用户检测（MUD）技术的性能。在多用户共享信道的CDMA通信场景下，用户间的非正交性会导致严重的多用户干扰（MUI）。本项目通过构建完整的上行链路物理层模型，重点对比了传统检测与线性干扰消除技术在处理远近效应及高斯白噪声干扰时的误码率（BER）表现，为理解不同检测算法的鲁棒性提供了直观的数据支持。

功能特性

1. 灵活的参数配置：支持自定义用户数量、扩频因子以及信噪比范围，能够模拟不同的系统负载情况。
2. 远近效应模拟：通过设置不同用户的功率权重矩阵，真实还原无线信道中信号到达接收机功率不平等的复杂场景。
3. 多算法并行对比：在同一仿真流下，同时运行传统单用户检测、线性解相关检测和最小均方误差（MMSE）检测三种算法。
4. 蒙特卡洛统计验证：采用海量随机比特流模拟，通过统计误码总数计算平均误码率，确保仿真结果的统计学准确性。
5. 自动化结果可视化：仿真结束后自动生成对数坐标下的信噪比-误码率关系曲线图（BER Curve），并同步在控制台输出详细的数据摘要表。

仿真脚本功能实现逻辑

本项目核心脚本按照典型的数字通信仿真流程构建，具体实现步骤如下：

1. 参数初始化与信道建模 脚本首先定义仿真环境，包括8个用户共享31位的扩频码序列。为了模拟实际通信中的功率差异，脚本定义了一个功率分布向量，为各用户分配不同的振幅增益。信噪比按步进从0dB线性增加至16dB。

2. 扩频序列生成与预处理 系统采用随机双极性序列作为各个用户的扩频码，这种非正交码的设计能够更好地体现多用户干扰（MUI）的影响。生成的扩频码经过单位功率归一化处理，并计算出扩频码之间的交叉相关矩阵（R矩阵），这是后续解相关和MMSE算法的数学基础。

3. 发射端处理 在蒙特卡洛循环内，系统为所有用户产生随机的双极性（-1, 1）码元。随后将这些码元与其对应的扩频码相结合，并根据预设的功率权重进行加权，最后将所有用户的扩频信号叠加，形成复合发射信号。

4. 传输信道与噪声注入 信号通过加性高斯白噪声（AWGN）信道。脚本根据当前迭代的信噪比计算对应的噪声方差，并向复合信号中加入对应功率的随机高斯噪声。

5. 接收端多算法检测 接收端首先进行匹配滤波（Match Filter）处理，得到初步的相关结果向量。基于此结果，脚本并行执行三类检测逻辑：

• 传统单用户检测（CSUD）：最简单的检测方式，直接对匹配滤波器的输出进行硬判决，不考虑其他用户的干扰。
• 线性解相关检测（LDC）：利用相关矩阵的逆矩阵作为权值。逻辑上通过抵消非对角线的互相关项来完全消除多用户干扰，但在低信噪比环境下会放大环境噪声。
• 最小均方误差检测（MMSE）：引入噪声功率项，在抑制多用户干扰与抑制噪声增强之间寻找最优平衡点。通过计算包含信噪比参数的加权矩阵，实现更稳健的检测。

6. 性能统计与展示 脚本针对第一个目标用户进行误码统计。当每一信噪比下的所有帧处理完毕后，计算总误码率并在对数坐标系中绘制各算法的性能曲线。

关键算法及细节实现

线性解相关检测 (LDC) 逻辑 脚本通过计算扩频码相关矩阵 R 的逆矩阵并作用于匹配滤波输出。其核心思想是将接收信号映射到与干扰信号正交的空间中。该算法在代码中通过 W = inv(R) 实现，能够有效抑制因远近效应产生的强干扰。

最小均方误差 (MMSE) 逻辑 与 LDC 不同，MMSE 检测器在求逆过程中考虑了噪声方差和信号振幅矩阵。代码中通过 W = inv(R + sigma^2 * inv(A^2)) 实现。在信噪比较低时，该算法更趋近于匹配滤波器以减少噪声放大；在信噪比较高时，则趋近于解相关器以消除干扰，从而在全信噪比范围内提供最优的线性检测性能。

信噪比与噪声计算 代码中严格遵循信噪比定义，将 dB 转换为线性倍数，并结合信号归一化的设定计算出噪声标准差，确保了仿真环境的严谨性。

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件（建议版本 R2020a 及以上）。
2. 将包含本项目仿真逻辑的文件夹设置为 MATLAB 的当前工作路径。
3. 在命令行窗口输入脚本名称或直接点击编辑器中的“运行”按钮。
4. 运行结束后，系统将自动弹出对比曲线图，并在命令行窗口打印出每一个 SNR 点对应的具体误码率数值。

系统要求

• 软件环境：MATLAB 2016b 或更高版本。
• 硬件要求：由于包含高频次蒙特卡洛循环（10000比特/SNR点），建议计算机内存不低于 8GB。
• 工具箱需求：基础 MATLAB 功能即可运行，无需额外的通信工具箱（Communication Toolbox），所有数学计算均基于矩阵运算实现。