● RAKE接收中的運算量估計。當完成精確的碼片同步后，脈沖成型濾波器輸出數據速率可以降為碼片速率，此后的計算都是在碼片速率基礎上進行的。RAKE完成解擴、解擾和多徑合并等處理。而解擾、解擴后的數據率與擴譜因子有關，對W-CDMA，擴譜因子取值范圍是4～512，所對應的數據率為960～7.5 kSPS，因此，最大比合并的計算量為K×0.03～K×3.84MIPS。CDMA2000可以得到相似結果。

發射過程的計算復雜度一般要小于接收過程的計算復雜度，所以，總的復雜度一般不會超出接收處理復雜度的兩倍。但是，應該說明的是上面的討論主要考慮的是數字處理部分中對總計算量起決定作用的功能模塊，而沒有考慮信源編碼及協議實現等所需要的處理量。目前最先進的DSP器件TMS320C6416的處理能力已經達到5.76GIPS。實現上述處理的要求可用兩片TMS320C6416芯片或者用FPGA來實現成型濾波器，用一片TMS320C6416來實現其余處理。

信道譯碼器的實現

CDMA2000和W-CDMA的信道編碼方案中都包括卷積碼和Turbo碼兩種方式。卷積碼采用Viterbi算法實現譯碼；Turbo碼譯碼器可以采用MAP算法和SOVA算法通過迭代實現，由于MAP算法十分復雜，實際中采用的是降低復雜度的LOG-MAP算法、MAX-LOG-MAP算法或SOVA算法。

Turbo碼譯碼器的計算復雜度與采用的算法、編碼器的約束長度和實現的迭代次數有關。各種算法中MAP算法復雜度最高，LOG-MAP算法次之，而SOVA算法復雜度最低。與這些算法復雜度依次降低相對應的是算法的精度相應地也降低了。在CDMA2000和WCDMA標準中，Turbo碼主要用于高速數據業務和高QoS要求的業務。估計中假設DSP芯片中乘、比較和查表等是在單指令下實現的。這種假設對于內部提供Viterbi算法支持的DSP芯片是成立的，如TMS320C54X信片等。當迭代次數N為6時，完全滿足CDMA2000標準中各種速率要求的Turbo碼譯碼器需要的運算量為2.7GIPS。

所以，在可編程DSP上用軟件實現Turbo碼的譯碼算法對DSP提出了很高的要求。一種可行的方案是用DSP+靈活的硬件譯碼器方法實現，DSP對硬件譯碼器進行配置，然后具體的譯碼算法在硬件中實現，解決了靈活性與處理要求高的矛盾。慶幸的是，在部分高級DSP芯片，如TMS320C6416中，針對3G移動通信標準中的信道編碼要求嵌入了高性能的Viterbi譯碼器和Turbo碼譯碼器。這些協處理器能完全滿足CDMA2000和W-CDMA標準中不同信道的譯碼要求，它們與DSP核心處理器并行工作，通過高性能DMA完成與DSP的數據交換。

智能天線的實現

CDMA系統是干擾受限系統，多址干擾(包括同小區內用戶和其他小區用戶的干擾兩部分)和多徑干擾大大降低了CDMA系統的容量和覆蓋范圍。智能天線和多用戶檢測技術是降低多址干擾的兩種關鍵技術。圖1中給出了智能天線和多用戶檢測技術聯合的一種方式。

智能天線利用信號傳輸的空間特性，

自適應地調整天線方向，在跟蹤有用信號的同時減少或抵消干擾，增加信號干擾噪聲比，增加系統容量，提高通信頻譜利用率，降低信號發射功率，提高通信系統覆蓋范圍。智能天線波束形成算法可分為基于訓練序列的算法和盲算法兩大類，這些算法性能通常與通信系統的多址方式有關，如對于3G標準來說，MDIR算法是優選方案。因此，在用軟件無線電實現的可以支持不同頻段、不同多址方式的通信系統中，智能天線處理的體系結構與算法應當實時地與系統具體采用的標準保持一致。

智能天線處理包括調整天線陣元權系數和利用給定的權系數對輸入信號實時處理兩方面的計算。不同的智能天線算法復雜度不同，同一算法在系統中天線陣元數不同時復雜度也不同。對于基于訓練序列的智能天線算法，很多技術文獻中給出了采用LSM、RLS、FTF和LSL等自適應算法調整天線陣元權矢量的計算復雜度。相關文獻給出了適用于3G標準的MDIR算法的復雜度。結果表明，當基站的智能天線由4個陣元組成時，每個用戶的波束形成需要用一片浮點C67X DSP處理器。可見，對于同時要處理多個用戶信息的基站來說，實現MDIR智能天線算法難度較大。

相關文獻給出了一種次最優的、低運算復雜度的盲智能天線算法，適用于采用CDMA多址方式的移動通信系統。特點是采用時-空處理結構在解擴之后的基帶進行天線波束形成運算，調整天線權系數和實現陣列處理輸出都以信息符號的速率進行。而基站中采用此低復雜度智能天線算法的可行性很大。

多用戶檢測的實現