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算法收敛后，得到估计矩阵A、B、C。DTALS算法利用步骤1、2、3得到的矩阵进行迭代初始化，使初始值更加精确，能够减少迭代的次数，降低运算的复杂度。仿真结果表明，DTALS算法在拟合精度上比原有的TALS算法有所提高，并且具有更快的收敛速度。

4 仿真结果与分析
通过仿真，分析DTALS-PARAFAC接收机的误码率(biterror rate，BER)性能和收敛性能，将仿真精度与仿真速度等因素综合考虑，假设M=4个用户的DS-CDMA系统，一次处理的用户信息样本长度为I=50，扩频码采用Hadamard码，长度为K=7，天线数J=4，噪声为加性高斯白噪声，用户与天线的衰落因子服从高斯随机分布。Monte Carlo仿真1 000次取其平均误码率。
4．1 DTALS-PARAFAC、TALS-PARAFAC、MMSE接收机的BER性能比较
将DTALS-PARAFAC盲接收机与文献中TALS-PARAFAC接收机的误比特率性能比较。同时对非盲的线性MMSE接收机进行仿真以作参考。MMSE接收机需要已知信道衰落矩阵A和扩频码矩阵C。仿真结果如图2所示。

由图2可以看出，在未知信道衰落矩阵A和扩频码矩阵C的基础上，DTALS-PARAFAC接收机的性能要优于TALS-PARAFAC接收机，且与非盲MMSE接收机性能相近。说明基于PARAFAC的盲接收机性能优越，两种算法的误码性能反映了其迭代算法的拟合精度，即接收机的误码率越低，拟合精度越高，反之亦然。因此，在多用户DS-CDMA系统中，DTALS算法拟合精度更高。
4．2 DTALS-PARAFAC接收机和TALS-PARAFAC接收机的收敛速度比较
图3给出了在不同信噪比条件下，两种接收机的平均迭代次数。可以看出2种接收机的迭代次数均随着信噪比的增加而下降，在相同信噪比的情况下，DTALS-PARAFAC的迭代次数远小于TALS-PARAFAC接收机。因此，在保证误码率的前提下，DTALS算法具有更优越的收敛速度，性能更加稳定。

5 结论
文中将FARAFAC模型与多用户多天线DS-CDMA系统相结合，在原有的TALS算法的基础上结合一种DTLD算法，提出了一种新的DTALS-PARAFAC盲接收机，通过DTLD算法将更加符合模型分解的初始值引入到TALS迭代过程中，优化了算法的性能。结果表明，DTALS-PARAFAC接收机在处理DS-CDMA信号的过程中具有更好的拟合精度和收敛速度，更适用于DS-CDMA系统。

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关键词： PARAFAC DS-CDMA 模型 接收机