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随着新型智能终端的普及与大规模机器通信的发展,低时延、大链接、高
可靠性的应用需求对未来的 B5G/6G 移动通信系统物理层技术提出了新的挑
战。为满足这些需求,大规模多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)被
用 于 提 升 信 道 容 量
[1]
、 非 正 交 多 址 接 入 (Non-Orthogonal Multiple
Access,NOMA)技术被用于增加接入用户数,提升通信吞吐量
[2]
。而稀疏码多址
接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)是非正交多址接入方案中一种码域
非正交多址接入技术,能够提供大链接,具有高的频谱效率
[3]
。因此,多输入多输
出与稀疏码多址接入技术的结合,能够以高的信息传输速率接入更多的用户设
备,满足未来移动通信系统低时延、大链接的应用需求。
文 献
[4]
研 究 了 MIMO-SCMA 系 统 的 上 行 和 下 行 链 路 设 计 , 由 于 MIMO-
SCMA 系统接收端的检测复杂度随天线数与用户数的增加,呈指数型增长。目
前针对 MIMO-SCMA 系统的研究,大量集中在接收端的低复杂度检测算法:文献
[5⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -11]
对消息传递算法进行改进;文献
[6]
采用多天线检测与多用户检测联合的检
测方法。在这些 MIMO-SCMA 系统中,发送端大多采用稀疏码多址接入编码器
与多天线的简单级联,每个用户配置固定的稀疏码多址接入码本,即使是发送到
不同天线上的数据,仍然采用同一码本进行编码,误码率性能并未得到有效提升,
部分甚至牺牲了误码率性能以降低检测复杂度。为了进一步提升误码率的性能,
文献
[12]
提出了应用于不同发射天线的稀疏码多址接入码本设计方法,将码本中
星座点的幅度和旋转角度作为优化变量,通过遗传算法的求解得到针对不同发
射天线的最优码本。文献
[13]
在下行 MIMO-SCMA 系统中使用多维空时编码,不
同的发射天线对应不同的空时码字,通过分集增益的引入改善误码率性能。
随着 AI 技术给许多其他场景的任务带来的性能提升,一些研究也证实了神
经网络在通信领域的可行性。最近,已经有将神经网络单独运用于稀疏码多址
接入或者多输入多输出系统的先例
[14⇓ -16]
。文献
[14]
的研究基于神经网络的检测器,
通过构造一个稀疏链接的神经网络,降低了稀疏码多址接入系统的解码复杂度。
文献
[15]
提出使用卷积神经网络代替传统稀疏码多址接 入解码算法完成信号的
盲检测。文献
[16]
研究了神经网络运用于多输入多输出系统接收端提高多天线检
测精度或降低复杂度的方法。以上研究表明,将神经网络应用在物理层单个模
块上,虽然带来了一定的性能提升,但无法对端到端通信系统进行联合优化
[17]
。
基于神经网络在联合优化多个物理层模块过程中的良好表现
[18]
,文献
[19]
引入了
对通信系统进行端到端联合优化的思路,利用自动编码器在不需要任何信号编
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