软件无线电让3G通信如虎添翼

片同步后，脉冲成型滤波器输出数据速率可以降为码片速率，此后的计算都是在码片速率基础上进行的。RAKE完成解扩、解扰和多径合并等处理。而解扰、解扩后的数据率与扩谱因子有关，对W-CDMA，扩谱因子取值范围是4～512，所对应的数据率为960～7.5 kSPS，因此，最大比合并的计算量为K×0.03～K×3.84MIPS。CDMA2000可以得到相似结果。

发射过程的计算复杂度一般要小于接收过程的计算复杂度，所以，总的复杂度一般不会超出接收处理复杂度的两倍。但是，应该说明的是上面的讨论主要考虑的是数字处理部分中对总计算量起决定作用的功能模块，而没有考虑信源编码及协议实现等所需要的处理量。目前最先进的DSP器件TMS320C6416的处理能力已经达到5.76GIPS。实现上述处理的要求可用两片TMS320C6416芯片或者用FPGA来实现成型滤波器，用一片TMS320C6416来实现其余处理。

信道译码器的实现

CDMA2000和W-CDMA的信道编码方案中都包括卷积码和Turbo码两种方式。卷积码采用Viterbi算法实现译码；Turbo码译码器可以采用MAP算法和SOVA算法通过迭代实现，由于MAP算法十分复杂，实际中采用的是降低复杂度的LOG-MAP算法、MAX-LOG-MAP算法或SOVA算法。

Turbo码译码器的计算复杂度与采用的算法、编码器的约束长度和实现的迭代次数有关。各种算法中MAP算法复杂度最高，LOG-MAP算法次之，而SOVA算法复杂度最低。与这些算法复杂度依次降低相对应的是算法的精度相应地也降低了。在CDMA2000和WCDMA标准中，Turbo码主要用于高速数据业务和高QoS要求的业务。估计中假设DSP芯片中乘、比较和查表等是在单指令下实现的。这种假设对于内部提供Viterbi算法支持的DSP芯片是成立的，如TMS320C54X信片等。当迭代次数N为6时，完全满足CDMA2000标准中各种速率要求的Turbo码译码器需要的运算量为2.7GIPS。

所以，在可编程DSP上用软件实现Turbo码的译码算法对DSP提出了很高的要求。一种可行的方案是用DSP+灵活的硬件译码器方法实现，DSP对硬件译码器进行配置，然后具体的译码算法在硬件中实现，解决了灵活性与处理要求高的矛盾。庆幸的是，在部分高级DSP芯片，如TMS320C6416中，针对3G移动通信标准中的信道编码要求嵌入了高性能的Viterbi译码器和Turbo码译码器。这些协处理器能完全满足CDMA2000和W-CDMA标准中不同信道的译码要求，它们与DSP核心处理器并行工作，通过高性能DMA完成与DSP的数据交换。

智能天线的实现

CDMA系统是干扰受限系统，多址干扰(包括同小区内用户和其他小区用户的干扰两部分)和多径干扰大大降低了CDMA系统的容量和覆盖范围。智能天线和多用户检测技术是降低多址干扰的两种关键技术。图1中给出了智能天线和多用户检测技术联合的一种方式。

智能天线利用信号传输的空间特性，

自适应地调整天线方向，在跟踪有用信号的同时减少或抵消干扰，增加信号干扰噪声比，增加系统容量，提高通信频谱利用率，降低信号发射功率，提高通信系统覆盖范围。智能天线波束形成算法可分为基于训练序列的算法和盲算法两大类，这些算法性能通常与通信系统的多址方式有关，如对于3G标准来说，MDIR算法是优选方案。因此，在用软件无线电实现的可以支持不同频段、不同多址方式的通信系统中，智能天线处理的体系结构与算法应当实时地与系统具体采用的标准保持一致。

智能天线处理包括调整天线阵元权系数和利用给定的权系数对输入信号实时处理两方面的计算。不同的智能天线算法复杂度不同，同一算法在系统中天线阵元数不同时复杂度也不同。对于基于训练序列的智能天线算法，很多技术文献中给出了采用LSM、RLS、FTF和LSL等自适应算法调整天线阵元权矢量的计算复杂度。相关文献给出了适用于3G标准的MDIR算法的复杂度。结果表明，当基站的智能天线由4个阵元组成时，每个用户的波束形成需要用一片浮点C67X DSP处理器。可见，对于同时要处理多个用户信息的基站来说，实现MDIR智能天线算法难度较大。

相关文献给出了一种次最优的、低运算复杂度的盲智能天线算法，适用于采用CDMA多址方式的移动通信系统。特点是采用时-空处理结构在解扩之后的基带进行天线波束形成运算，调整天线权系数和实现阵列处理输出都以信息符号的速率进行。而基站中采用此低复杂度智能天线算法的可行性很大。

多用户检测的实现

多用户检测技术通过信号处理手段来降低多址干扰、多径干扰和远近效应的影响，从而增加系统容量和覆盖范围。多用户检测器可分为最优的多用户检测器(MLSD检测器)和次优型多用户检测器，而次优型多用户检测器又可分为线性多用户检测