Construction of spreading sequences for CDMA based mobile communications systems and capacity optimization

WBE-Spreizequenzen(Welch-Bond-Equity)找到了最优的Im Sinne der Minimalen Summe der Energien im Nullpenkt aller er Kreuzkorrelationen。Daher Liefern Sie是最好的同步码分多址系统。Im项目解决方案在适应Verfahren entwickelt是登，这是一个系统的解决方案，并在下行链路和移动设备和数据L？nge der Spreizequenzen和pa？t。在解决方案中，我们是最好的Mögliche Kapazität von Zukünliche Kapazität von Zukünliche Kapazität von zukünliche Kapazität von von Zukünliche Kapazität von Zuküntigen-Symines gew gleistet in soll.Darüber hinaus与Auswahl von WBe-Spreizequenzen wegen der Mehrwegeosbreitung zu berück sichtigen的非周期自相关关系。I‘m Uplink Sind Dide Line are’MultiUser‘-Empfänger wegen der Robustheit gegen den’Near-Far‘-Effekt sehr erfolgversprechend.在非同步码分多址系统上行链路的情况下，这是一个很好的解决方案。这是一种新的训练和训练，这是一种顺序性的训练，是一种新的训练方式。萨瓦特-施兰克的杰多克，他的汽车和Kreuzkorrelationgefunden是穆伯。在考夫基因组中，我们发现了自己的亲缘关系和亲缘关系。从根本上讲，这是一种适应自然环境的训练，它是一种顺序性的训练，也是一种新的训练方式，因为它是一种新型的交通工具。

Die WBE-Spreizsequenzen (Welch-Bond-Equality) sind optimal im Sinne der minimalen Summe der Energien im Nullpunkt aller Kreuzkorrelationen. Daher liefern sie die beste Summenkapazität von synchronen CDMA-Systemen. Im Projekt soll ein adaptives Verfahren entwickelt werden, das die Spreizsequenzen an Systemeigenschaften im Downlink wie die Anzahl der Mobilstationen und die Länge der Spreizsequenzen anpaßt. Die Änderung eines von diesen Systemparametern verursacht den Verlust der WBE-Eigenschaft der Spreizsequenzen, so daß die Entwicklung solcher adaptiven Verfahren notwendig ist, wenn die bestmögliche Kapazität von zukünftigen CDMA-Systemen immer gewährleistet sein soll. Darüber hinaus ist die aperiodische Autokorrelation bei der Auswahl von WBE-Spreizsequenzen wegen der Mehrwegeausbreitung zu berücksichtigen. Im Uplink sind die linearen `MultiUser`-Empfänger wegen der Robustheit gegen den `near-far`-Effekt sehr erfolgversprechend. Sie erfordern jedoch die Kenntnis von bestimmten Kanaleigenschaften, die besonders in asynchronen CDMA-Systemen wie dem Uplink mit Hilfe von Trainingssequenzen geschätzt werden müssen. Die Anforderungen an die Trainingssequenzen sind sehr hoch, da sie ein ausgezeichnetes Verhalten bezüglich der Auto- und Kreuzkorrelation aufweisen müssen. Die Sarwate-Schranke zeigt jedoch, daß ein Kompromiß zwischen der Auto- und Kreuzkorrelation gefunden werden muß. Besonders wenn eine sehr gute Autokorrelation gefordert wird, muß eine wesentlich schlechtere Kreuzkorrelation in Kauf genommen werden. Deswegen ist die Entwicklung eines adaptiven Verfahrens zur Verteilung von Trainingssequenzen notwendig, das die Sequenzen mit guten Autokorrelationseigenschaften nur den Mobilstationen mit der schlechten Bitrate zuteilt.