49、CDMA中基于粒子群优化的窄带干扰抑制

CDMA中基于粒子群优化的窄带干扰抑制

1 干扰抑制技术概述

干扰抑制在通信系统中至关重要，存在多种不同的干扰抑制技术，这些技术大致可分为以下几类：
- 自适应陷波滤波
- 决策反馈
- 自适应模数转换
- 非线性技术

线性和非线性滤波方法在抑制连续时间窄带干扰方面特别有效。此外，还提出了各种用于抑制直接序列（DS）和跳频（FH）扩频系统中不同类型干扰的方法，例如使用横向滤波器提高DS扩频系统在窄带干扰（NBI）存在下的性能。

近年来，一种新的进化计算技术——粒子群优化（PSO）被提出，它受鱼群和鸟群等生物行为的启发，具有概念简单、易于实现和计算效率高的特点。PSO已被应用于解决各种问题，并在非线性和递归自适应滤波器结构中实现全局优化。

2 系统模型

考虑一个同步CDMA系统，用户通过长度为L的伪噪声（PN）扩频序列进行区分。第k个用户发送二进制相移键控（BPSK）符号，其第m个符号使用单位能量扩频序列扩展到L个码片上。

第k个用户的复等效低通发射信号可以表示为：
[
s_k(t) = \sum_{i=-\infty}^{\infty} \sum_{l=0}^{L - 1} a_k(i) c_k(l) p(t - lT_c - iT_s)
]
其中，$a_k(i)$ 是第k个用户的第i个信息比特，$c_k(l)$ 是扩频码的第l个码片，L是扩频码的长度，也称为处理增益，$T_s$ 是符号持续时间，$T_c$ 是码片持续时间，$p(t)$ 是满足以下关系的脉冲：
[
p(t) =
\begin{cases} <