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稀疏码分多址(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术是一种面向第五代移动通信(Fifth Generation,5G)系统的新型非正交多址技术。相对于传统的正交多址技术,其拥有更高的频谱利用率和更大的网络承载能力,因而成为未来5G空口技术的研究热点。与低密度信号(Low Density Signature,LDS)不同,在发送端,SCMA把星座点映射和扩频相结合,直接将二进制比特数据映射成多维复码字。多维复星座图带来的成型增益使SCMA性能相比于LDS有很大的提升。在接收端,由于码字稀疏性,SCMA接收机可以利用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)进行多用户检测(Multi-user Detection,MUD),即使在系统严重过载的情况下也能获得很好的性能。MPA算法是一种基于因子图求边缘概率分布的迭代算法,该算法中外信息在变量节点(Variable Node,VN)和函数节点(Function Node,FN)之间不断的传递,最后获得一个稳定的概率分布作为判决量,最终最优的判决量对应的码字即为判决输出结果。相对于联合最优最大后验概率(Maximum-a-posteriori,MAP),MPA是一种次优的方法,但是MPA利用了码本的稀疏性,极大地降低了多用户检测的复杂度。虽然MPA算法的复杂度相对于最优的MAP有所降低,但是在系统严重过载或码本尺寸过大的情况下,硬件实现仍然很困难。目前降低MPA复杂度的方法有很多,如加权消息传递算法(Weighted Message Passing Algorithm,WMPA),串行消息传递算法(Shuffled Message Passing Algorithm,SMPA),低映射点的码本设计等,这些方法归结起来可以分为两类:一类是改进算法本身,一类是优化码本。本文主要通过改进MPA算法来降低复杂度,针对上行和下行链路分别提出了改进方案。本文的主要工作如下:(1)在上行SCMA系统中,提出了一种基于门限的低复杂度MPA算法。其基本思路是:在每次迭代完成后,利用门限来选择置信度高的码字进行译码。由于码本具有串行干扰消除(Success Interference Cancellation,SIC)特性,相互叠加的用户中能量大的用户会很容易被检测出来。与原始MPA相比,在信噪比较高的情况下,所提算法中绝大多数用户不需要迭代到最大迭代步数就被译码,整个译码过程中用户的平均迭代步数减少,系统复杂度降低。同时,在门限设置合适的情况下,可以获得与原始MPA相当的系统性能。(2)在SMPA基础上,提出了一种基于压缩码本的改进SMPA算法。该算法的主要思想是:利用SMPA的快速收敛特性,及时对发送概率极低的码字进行舍弃,从而缩小后续迭代过程中单个消息更新所需的搜索范围,进而达到进一步降低SMPA复杂度的目的。(3)针对下行SCMA系统,提出了一种改进的MPA算法。该算法从单个用户角度考虑,只关注与该用户相关频点在内的部分频点,在因子图中消息仅沿着少量的边进行传递。相对于原始的多用户联合检测MPA算法而言,每次迭代的复杂度减少,同时,相对于不迭代的MPA所提算法的性能有所提升,因为在迭代后码字概率分布优于初始化的概率分布。