본 논문에서는 멀티 레이트 부호분할 다중접속(Code Division Multiple Access: CDMA) 방식에서의 효과적인 다중 사용자 검출 기술을 제안한다. 최적 다중 사용자 검출 기술이 최적의 비트 오류 확률(Bit Error Rate: BER) 성능을 보이긴 하지만, 실제 구현을 위해서는 계산상의 복잡도 측면에서의 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 멀티 레이트 CDMA 환경에서 비교적 낮은 계산상의 복잡도를 갖는 준칙적의 다중 사용자 검출기 구조를 제안하며, 기존의 정합필터(matched filter)와 멀티 레이트 환경에서 제안된 다른 다중 사용자 검출기와의 성능 비교를 수행한다. 레일리 페이딩 환경에서의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 홉필em(Hopfield) 신경망(neural network) 알고리즘을 이용한 다중 사용자 검출기법의 성능이 우수함을 검증한다.
In this paper, we consider efficient multiuser receiver structures using Hopfield neural network algorithm focused to construct a synchronous multi-rate code division multiple access (CDMA) system. Although the optimum receiver for multiuser detection can be realized attaining the best BER performance, it is too complex for practical implementation. Therefore, we propose near-optimal receivers of relatively low computationally complex multiuser detection structures for realizing multi-rate CDMA system and their performances are compared with conventional matched filter and other prominent multi-rate multiuser detectors, Computer simulations show that the Hopfield neural network based multiuser receiver achieves substantially better BER performance in Rayleigh fading environments.
