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稀疏码分多址系统一种改进的检测算法.docx
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稀疏码分多址系统一种改进的检测算法.docx
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1. 引言
从第 1 代移动通信到第 4 代移动通信系统都伴随着多址接入(Multiple Access, MA)技
术的革新,但它们都属于正交的多址接入(Orthogonal Multiple Access, OMA)技术,无法满
足第 5 代移动通信(the Fifth Generation of mobile communication, 5G)海量连接、低时延、高
频谱效率等需求
[1-4]
。因此,非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)技术
成为了研究的重点。稀疏码分多址(Sparse Code Multiple Access, SCMA)作为一种码域的非
正交多址接入技术,为解决日益增长的无线业务需求和紧缺的频谱资源之间的矛盾开拓了
新思路
[5]
。
首先,在发送端,SCMA 采用多维码本的方式对用户输入数据进行调制与扩频,并
且,每个用户都有各自的码本。此外,这些码本是由多个维度相同的码字构成,用户输入
数据经过码本后映射为相应的码字,不同用户的码字在相同的时频资源上非正交叠加发
送。在接收端,采用消息传递算法(Message Passing Algorithm, MPA)进行译码。由于
SCMA 采用非正交发送方式,并且非正交的码字数可以数倍于占用的资源块数,因此具备
一定的过载能力,从而满足 5G 高频谱、海量连接的要求。
由于 SCMA 采用 MPA 算法,导致译码复杂度较高,且复杂度随用户数以及码本大小
的增加呈指数增长。一般来说,减小译码复杂度可以从两个方面考虑,简化每次译码迭代
过程中计算量以及减少迭代次数加快收敛速度。球形译码(Sphere Decoding, SD)作为一种低
复杂度译码算法受到越来越多的关注,它将搜索空间限制在以接收向量为中心的球面内。
文献[6-8]在 MPA 之前使用 SD 算法减小搜索空间,从而降低复杂度,其中文献[6,7]中的
方法是在性能和复杂度之间取得折中;文献[8]中提出的 SD-MPA 算法采用计算球形区域内
叠加星座点的方法,并且半径对应于加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,
AWGN)的方差,但在半径较小的情况下系统性能恶化严重,并且在低 SNR 条件下译码复
杂度仍然很高。文献[9]提出了一种基于 SD 且性能接近最优 ML 的算法,但是复杂度极高
无实际使用价值。文献[10]提出的基于 SD 的改进检测算法能够实现接近 ML 算法性能的
同时保持较低的复杂度。文献[11]提出了一种计算发送符号最小均方误差(Minimum Mean
Square Error, MMSE)的低复杂度改进 SD 检测算法。
上述基于 SD 的译码算法都只适用于恒模星座,不能应用到所有类型的星座中,因此
具有一定的局限性。文献[12]结果表明在某些场景下,非恒模的不规则星座性能优于其他
星座。因此,找到适合所有星座图类型的检测算法是十分必要的。基于此,本文提出一种
基于 SD 且适用于所有星座类型的改进检测算法 ISD,该算法能够实现最优 ML 性能。
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