CDMA中的信道估计设计与仿真(演讲稿)
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各位老师、同学：
早上好！
我是来自07通信一班的孙毅，我毕业设计的题目是CDMA中的信道估计
设计与仿真，导师是童峥嵘教授。
随着信息的高速发展，人类社会进入了一个前所未有的信息量急剧增长的
信息时代。计算机、互联网、各种通信技术迅速兴起，给人类的物质和精神生
活带来了翻天覆地的变化。与之对应，人们对通信业务有了更高层次和更高质
量的要求，这对通信业务的容量产生了巨大的冲击，同时对通信网传递信息的
能力提出了更高的要求。移动通信出现于20世纪初，但真正发展却开始于20
世纪40年代中期。从那时起，移动通信的发展大体可分为三代，即模拟移动通
信系统、数字移动通信系统和现代移动通信系统。
CDMA技术的出现源自于人类对更高质量无线通信的需求。第二次世界大
战期间因战争的需要而研究开发出CDMA技术，其思想初衷是防止敌方对己方
通讯的干扰，在战争期间广泛应用于军事抗干扰通信，后来由美国高通公司更
新成为商用蜂窝电信技术。1995年，第一个CDMA商用系统（被称为IS-95）
运行之后，CDMA技术理论上的诸多优势在实践中得到了检验，从而在北美、
南美和亚洲等地得到了迅速推广和应用。
码分多址CDMA多址方式中的一种，另外还有频分多址方式、时分多址方
式。
CDMA比其他系统具有以下几点非常重要的优势。
1. 系统容量大。
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2. 2.系统容量的灵活配置。
3. 3.系统性能质量更佳。
4. 4.频率规划简单。
5. 5.延长手机电池寿命。
6. 6.建网成本下降。
CDMA系统原理框图：
扩频通信确切地说称为扩谱通信更为恰当，因为被扩展的是信号频谱带宽，
不过习惯上均称为扩频，它是一类宽带通信系统。它的主要特征是：扩频前的
信息码元带宽远小于扩频后的扩频码序列（chip）的带宽。
(1)窄带和宽带通信系统(2)扩频增益Gp(3)干扰容限(Mj)
两个常用的公式：仙农公式lg(1/)CFTSN
信道容量为
2
log(1/)CBSN
扩频通信系统的优点
A.抗干扰能力强B.保密性能强
C.低功率谱密度D.适于变参信道
扩频通信系统的缺点
A.占用信道带宽B.系统实现复杂
C.时变同步困难D.寻地址码能力小
地址码和扩频码的设计是码分多址体制的关键技术之一。理想的地址码和
扩频码主要应具有如下特点：
1.有足够多的地址码；
2.有尖锐的自相关特性；
3.有处处为零的互相关特性；
4.不同码元数平衡相等；
5.尽可能大的复杂度。
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PN序列有一个很大的家族，包含很多码组，例如m序列、Gold序列、GL
（Gold-Like）序列、R-S序列、DBCH序列等等
现代数字通信系统常常设计成以非常高的速率传输。卷积码已应用于很多
个同系统，例如，不仅在CDMA移动通信系统种应用卷积编码／译码，而且在
空间和卫星也应用。卷积码的发展产生了很多有线和无线通信信道数字传输的
实际应用。
交织是排列符号序列的过程。这种为获得时间分集的重排过程称为交织，
可以以两种方法考虑：块交织和卷积交织。
CDMA2000的物理层处于其体系结构的最底层，用于完成高层信息与空中
无线信号件的相互转换，同时也是这种无线通信系统的基础。其可分为前向链
路物理信道和反向链路物理信道。
WCDMA系统的物理信道按时间分为三层结构：超帧、无线帧和时隙。
WCDMA分为上行链路物理信道和下行链路物理信道。
TD-SCDMA系统存在三种信道模式：逻辑信道、传输信道和物理信道。
信道(informationchannels)即信号的传输媒质，它是以传输媒质为基础的信
号通路，具体地说，信道是指由有线或无线电线路提供的信号通路。信道的作
用是传输信号
由信道的定义可以看出，信道可大体分成两类：一类是狭义信道，另一类
是广义信道。
狭义信道通常按具体媒介的不同类型可分为有线信道和无线信道。
广义信道通常也可分成两种：调制信道和编码信道。
衰落效应、多径效应与时变效应。
对于CDMA系统，干扰可分类为系统内部干扰和系统外部干扰。
1.内部干扰:自干扰、同信道干扰、共信道干扰。
2.外部干扰：
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(1)强信号干扰(2)固定频率的干扰
(3)宽频直放站干扰(4)杂乱信号干扰
信道估计系统框图
一般信道估计过程：
论文中介绍比较经典的时域和频域信道估计算法，这两种算法分别从时域
和频域借助训练序列估计信道脉冲响应和信道频域响应来完成的。从某个角度
来说这两个算法是等价的，只是考虑的角度不同而已。
频域信道估计算法在参数估计的时候导致了很高的噪声分量，这个问题对
于那些信道衰减比较大的信道响应影响尤为明显。这里从时域的角度介绍最小
二乘方法，通过这个算法能够给出相对较优的性能。
为了很好地说明这个问题，除了实际的和最小二乘信道估计算法估计的信
道响应外，我们还提及另一种信道响应，这个响应是由每M个训练符号估计的
信道响应平均所得。
分别取滤波长N=20dB，P=20dB，信道长Lh=20dB；信噪比SNR=25dB时，
如图4.1得到是信道均方误差真实值与估计值的关系曲线仿真图。此时图形中
“o”点所连接的真实值曲线与“x”点所连接的估计值曲线之间误差较大，曲
线之间重合不明显。
图4.2得到的是N=10dB，P=10dB，Lh=10dB；信噪比SNR=25dB时，信道均
信道
信道估计模
估计得到的信号
(nY
误差信
号
图3.2一般信道估计过程
Fig.3.2Generalprocessofchannelestimation
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方误差真实值与估计值的关系曲线仿真图。此时图形中“o”点所连接的真实值
曲线与“x”点所连接的估计值曲线之间随着滤波长度的减小误差也相应减小，
重合度越发明显。
图4.3得到的是N=5dB，P=5dB，Lh=5dB时；信噪比SNR=25dB时，信道
均方误差真实值与估计值的关系曲线仿真图。此时的图形中“o”点所连接的真
实值曲线与“x”点所连接的估计值曲线几乎重叠，误差相比达到最小。
通过得到的仿真图曲线我们可以看出，随着滤波长度的不断减小，信道均
方误差的估计值和真实值也越接近，由此可以看出此方法的信道估计与滤波长
度有着密切的关系；同时该方法使用比较简单，多用于简单的信道均方误差计
算中。
该训练序列信道估计产生了抽头系数为0.5和0.35的信道矩阵，根据这个信
道矩阵产生一个64*64新矩阵。仿真当中序列长度为64*64，信道长度64*64；根
据仿真图形分别研究了最小均方误差和最小二乘的均方误差。
仿真过程中我们选取了5个不同的信噪比点分别是5dB、10dB、15dB、20dB、
25dB；通过运行程序得出12组不同的均方误差数据，取其平均值，得到入图4.4
所示的仿真曲线：
X轴表示信噪比SNR，Y轴表示均方误差MSE；*点连接的曲线表示最小二
乘(LS)的均方误差曲线，点连接的曲线表示最小均方误差MMSE的均方误差
曲线。通过上面12组的均方误差数据我们取其平均值，由仿真图形比较可以得
出，在信噪比相同的情况下，如5dBSNR时，MMSE的平均均方误差要小于LS
的平均均方误差。接下来我们再选取了三个不同的信噪比值，如图所示取SNR分
别等于10dB、15dB、20dB的时候进行了比较，此时我们观察图形可以看出，虽
然MMSE的均方误差还是要小于LS的均方误差，但随着信噪比值的增大，误差
在逐渐缩小；由于最小二乘法拥有十分简单的线性表达式，这不仅使它易于计
算，更重要的是，在正态误差的假定下，它拥有较完善的小样本理论，使得基
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于它的统计推断易于操作且概率计算简单易行。其它的方法虽也可能具有某种
优点，但由于缺乏最小二乘法所具备的上述特性，故仍不可能取代最小二乘法
的位置。
