改进的FG-Turbo多用户检测软干扰消除算法：性能提升与新策略

本文主要探讨了一种改进的基于FG-Turbo多用户检测的软干扰消除算法，针对扩频通信系统中因用户扩频码不正交导致的多址干扰问题提供了解决方案。研究的背景是，Turbo多用户检测技术，如MAP算法虽然理论上最优，但其高计算复杂度限制了其在实际系统中的应用。 作者首先介绍了基于因子图（Factor Graph）和和积算法（Sum-Product Algorithm）的框架，这两种理论在图论基础上为迭代接收机设计提供了直观且高效的工具。FG-Turbo多用户检测技术结合了 Turbo原则，通过联合多用户检测与信道译码的迭代处理，有效对抗了MAI，提高了系统的性能。 文章的核心内容是构建了一个基于低密度奇偶校验（Low Density Parity Check，LDPC）的FG-Turbo多用户检测扩展模型。在这个模型中，原始信息比特经过LDPC编码，BPSK调制，扩频，然后通过AWGN信道传输。接收端采用连续信号采样和解扩，得到接收数据符号yk(i)。 针对软干扰消除算法，作者重点研究了传统的软干扰消除方法存在的局限，并提出了基于敏感比特（Sensitive Bit）的软干扰消除新算法（SB-SIC）。这种方法旨在更精确地估计和消除干扰，减少误码率，同时保持算法的复杂度相对较低，使得系统在实际应用中具有更好的性能表现。 仿真结果表明，改进后的SB-SIC算法在保持原有复杂度的前提下，显著提升了系统的性能，这对于实际的扩频通信系统来说具有重要意义。整个研究工作得到了国家自然科学基金项目的资助（No.61172086），显示了其学术价值和实用价值。 总结来说，这篇研究论文深入探讨了如何利用因子图和和积算法优化FG-Turbo多用户检测，以及如何通过敏感比特策略来提升软干扰消除效率，从而实现对扩频通信系统中多址干扰的有效管理和优化。这项工作对于提高无线通信系统的可靠性、抗干扰能力和实时性具有重要的理论和实践意义。