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在移动互联网高速发展及物联网(Internet of Things,IoT)时代将至的今天,海量连接成为支撑物联网的基本需求之一,因此作为无线通信中关键环节之一的多址接入技术首当其冲成为无线通信的热点研究课题。有限的无线频谱资源限制了传统正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)技术在第五代移动通信(Fifth Generation,5G)中的应用,因此为了在有限的频谱资源中接入更多的用户,非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术应运而生。由于在支持连接数和频谱利用率等方面具备的优势,稀疏码多址(Sparse Code Multiple Access,SCMA)被认为是多种非正交多址技术中极具竞争力的一种。本文采用正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术将SCMA信号调制到多个子载波上形成SCMA-OFDM信号进行传输,在继承了OFDM调制技术对抗多径衰落的鲁棒性,高频谱效率和易实现等优点的同时,也相应的继承了其信号峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)较高的缺陷,而高的SCMA-OFDM信号PAPR会使发送端信号进入高功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的饱和区,引起信号的非线性失真(表现为带内失真和带外辐射两部分),从而造成带内系统性能下降以及干扰带外系统。因此,为了降低信号经过系统时的非线性失真以最大程度的发挥OFDM技术的优势,如何在系统的发送端尽可能抑制SCMA-OFDM信号的PAPR,以及如何在接收端降低甚至消除因为非线性失真造成的影响,成为了研究重点。本文的研究主要是基于现有的三大类热门的PAPR抑制技术之一的信号失真技术,其中限幅技术是现有最简单的信号失真类技术。本文的主要工作如下:(1)在系统发送端,我们采用了最简单的信号失真技术──限幅技术对SCMA-OFDM信号的PAPR进行抑制。然而依据现有的理论,限幅过程可看成是在SCMA-OFDM信号中加入了额外的噪声,但是在传统的SCMA系统中,采用的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)作为检测技术,没能将这部分额外的噪声加入考虑,这样必将引起MPA算法的检测结果不准确从而导致系统的误比特性能(Bit Error Rate,BER)损失严重,甚至于出现随着信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的提升,系统的BER性能反而下降的现象。因此,本文利用了限幅过程在理论上可以看成是对原始SCMA-OFDM信号加入额外噪声(称之为限幅噪声)这一特性,从理论上对该限幅噪声进行分析,获得该噪声的特性,并在MPA检测中对该限幅噪声加以考虑,从而使得MPA算法准确的检测出数据。与传统MPA检测算法(Conventional Message Passing Algorithm,C-MPA)相比,本文提出的限幅噪声辅助的消息传递算法(Clipping Noise Aided Message Passing Algorithm,CNA-MPA)加入了对限幅噪声的考虑,纠正了C-MPA解码不准确的问题,从而提升系统的BER性能。(2)考虑到限幅操作在通信时双方是可以事先知晓的这一特点,本文提出一种迭代的限幅噪声消除方案,通过在接收端对检测得到的数据采用与发送端相同的限幅操作将限幅噪声重构出来,并将其从原始的接收信号中消除掉,迭代地执行该过程数次从而使接收信号中限幅噪声最大程度的被消除,最终实现对系统BER性能的恢复。本文提出的迭代限幅噪声消除方案在经过两次的迭代操作之后,系统的性能提升基本收敛,相比较未采用重构方案的系统,性能提升较为明显。(3)考虑到迭代方案普遍存在的复杂度随迭代次数增加而变高的问题,本文基于迭代限幅噪声消除方案的基础上,结合SCMA-OFDM系统中MPA的迭代数据检测的特点,将噪声消除方案和MPA数据检测交叉进行,在一个用户数据检测完之后立刻将该用户的限幅噪声重构并消除掉,使得后续用户的数据检测更加准确,从而提升算法的收敛速度,达到降低算法复杂度的目的。