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5G机器类型通信(Machine Type Communication,MTC)面临着需要有效支持大规模用户随机接入以及要求超可靠低时延通信的巨大挑战。为了解决这些挑战,本文提出了一种基于压缩感知非正交多址接入(Compressive Sensing-Based Non-Orthogonal Multiple Access,CS-NOMA)方案应用于MTC的上下行链路。本文不仅从理论上证明了所提出方案的有效性,还分析了用户签名序列的设计原则,并根据这些设计原则给出了相应的签名序列。为了进一步降低时延,还提出了一种基于压缩感知的数据包(帧)结构。此外,本文考虑了非理想信道状态信息对所提出系统方案的影响。具体的贡献及成果可以概括如下:首先,为了解决大规模机器类型通信(Massive Machine Type Communi-cation,mMTC)支持海量用户随机接入 的挑战,本文提出 了一种 CS-NOMA方案用于mMTC的上行链路。该方案是一种免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)方案,可以应用于码分多址(Code Division Multiple Access,CDMA)和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统。基站端通过采用基于压缩感知多用户检测(Compressive Sensing-Based Multi-User Detection,CS-MUD)可实现活跃用户及其数据的联合检测而无需用户活跃状态信息。针对基于CDMA系统的CS-NOMA方案:首先,本文引入了低相干度扩频(Low Coherence Spreading,LCS)签名序列以确保CS-MUD在基站端有效部署;其次,研究了在非理想信道状态信息情况下的性能;最后,仿真结果表明,当活跃用户相对稀疏,比如,用户活跃比率为1%时,该方案实现了较高的系统过载(比如,4),这意味着CS-NOMA方案可以有效支持大规模用户随机接入,避免了控制信令开销并减少传输延迟。其次,为了解决大规模关键任务机器类型通信(Massive mcMTC,mmcMTC)面临大规模连接和超可靠低时延传输的挑战,本文提出了一种CS-NOMA大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,MaMIMO)方案应用于mmcMTC的上行链路。该方案通过NOMA与MaMIMO技术的结合来增强系统可靠性。首先,本文引入了压缩感知(Compressive Sensing,CS)签名序列来实现系统过载,并理论分析了构建CS签名序列的充分条件以确保基站端有效地采用CS-MUD。然后,为了进一步降低时延,通过利用压缩感知技术以及二维稀疏性,本文提出了一种基于压缩感知的数据包(CS-Based Packet,CSP)结构。在CSP结构中,CS签名序列不仅分配给不同的用户,还分配给数据包中不同的时隙,以实现用户和时隙过载。其次,本文考虑了非理想信道状态信息的情况,并给出了该方案性能的上界。最后,仿真结果表明,当用户的活跃比率为1%时,该方案实现了高系统过载(高达6)和低误块率(Block Error Rate,BLER)(小于 10-6)。最后,针对mmcMTC下行链路,本文提出了一种CS-NOMA MaMIMO方案。首先,本文分析了有效信道矩阵的等限容量特性(Restricted Isometry Property,RIP)并理论证明了所提出方案的有效性。然后,为了进一步缩短传输时间间隔(Transmit Time Interval,TTD,本文提出了 一种基于张量压缩感知(Tensor Compressive Sensing,TCS)数据包(帧)结构。在TCS数据包(帧)结构中,CS签名序列不仅被分配给不同的用户,而且还被分配给不同的时隙和每个时隙中的不同符号,以实现用户、时隙和符号过载。同时,本文还提出了构建CS签名序列的充分条件以确保用户端有效部署张量CS-MUD。此外,本文分析了该方案在非理想信道状态信息下的性能。最后,仿真结果表明,当用户活跃比率为1%时,该方案可以实现高用户过载(可达5)和时隙过载(可达3);在相同的TTI情况下,系统采用TCS数据包结构的BLER远低于采用传统数据包(帧)结构的BLER;当时隙过载为3时,BLER甚至小于10-9。