CN107635250A

CN107635250A - Scma上行多址接入系统过载特性的优化方法

Info

Publication number: CN107635250A
Application number: CN201710700226.6A
Authority: CN
Inventors: 马梦娟; 周健
Original assignee: Nanjing Post and Telecommunication University
Current assignee: Nanjing Post and Telecommunication University; Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2017-08-16
Filing date: 2017-08-16
Publication date: 2018-01-26

Abstract

本发明公开了SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，该方法首先设计每个资源块上所有用户的总星座图，然后利用网格编码调制中的子集分割法生成各用户对应的星座，结合低密度扩频序列生成星座矩阵，最后由星座矩阵对应生成用户码本。相较于传统多址接入通信，SCMA可以突破4G的瓶颈，实现同等资源下接入更多的用户，达到海量连接的效果，考虑SCMA的过载因子是实现海量连接的重要因素，分析了过载因子与码本的关系，过载因子不仅跟子载波数、非零维度有关，对系统误比特率性能的影响至关重要，应用本发明优化方法设计的码本，在高过载率条件下，系统性能也表现良好，有很大的发展前景。

Description

SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法

技术领域

本发明涉及SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，具体涉及高斯信道下SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，属于码域非正交多址接入技术领域。

背景技术

现代移动通信技术的发展始于上世纪20年代，从80年代初开始商用，从第一代到第四代移动通信系统的演进可谓发展迅速。为了满足时代的需求和移动互联网的高速发展而研发的新一代移动通信技术——5G(第五代通信系统)。如今，5G中的候选接入技术更是层出不穷，如空口波形技术F-OFDM(Filtered-OFDM)和稀疏码多址接入技术SCMA(SparseCode Multiple Access)。

在SCMA编码中，调制和编码是同时进行的，数据信息经过信道编码后直接通过编码器映射为预定义码本中的相应码字。可以成倍增加用户数量，从而更好地提升系统整体容量。因此，SCMA码本设计直接关系到最后接收机的复杂度，系统的误码率，以及系统的过载率。

SCMA码本设计方案最早是由华为公司提出的，主要通过多维星座并结合星座旋转和低密度扩频序列设计得到。其中使用的母星座在一条直线上，可以通过旋转得到其他用户的码本，但采用高阶调制时，将用户对应的星座点限制在一条直线上，必然极大降低星座点间的欧氏距离，误码率也相对较高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，采用网格编码调制中子集分割方式设计码本，从而对SCMA上行多址接入系统过载特性进行优化。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，包括如下步骤：

对SCMA上行多址接入系统发送端信息比特进行编码，得到用户码本，具体步骤如下：

步骤1，对发送端各资源块，利用低密度奇偶校验码的校验矩阵生成因子矩阵，根据因子矩阵构造映射矩阵；

步骤2，利用子集分割法设计资源块上的各用户星座图；

步骤3，通过各资源块上的各用户星座图结合映射矩阵设计星座矩阵，星座矩阵的元素表示如下：

且

其中，CM_n,j表示星座矩阵CM第n行j列的元素，F_n,j表示因子矩阵F第n行j列的元素，S_n,rand(p)表示集合随机重排后的第p个值，d_f表示资源块上产生的子集总数；

步骤4，根据星座矩阵设计生成用户码本，用户码本表示如下：

其中，C_n,j(x_j)表示第j层用户采用码字x_j时，该码字第n个值；S_n,rand(p)(x_j)表示采用码字x_j时集合随机重排后的第p个值，M表示星座点数；

在SCMA上行多址接入系统接收端，获得各个资源块的接收信号，通过消息传递算法对接收信号进行译码，判决出用户码字。

作为本发明的一种优选方案，步骤1所述因子矩阵的形式如下：

其中，F为因子矩阵，V₁,V₂,…,V_j分别表示第1,2,…,j层映射矩阵，上标T表示转置。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤2的具体过程如下：

设传输的比特数为W，则用户需要占用的星座点数为M＝2^W，采用QAM调制技术表示总星座图，采用子集分割法对总星座图进行分割，产生资源块上的各用户星座图。

作为本发明的一种优选方案，所述接收信号的形式如下：

其中，y表示接收信号，J表示用户数，h_j表示第j层用户的信道向量，x_j＝V_jg_j表示第j层用户发送的码字，V_j表示第j层映射矩阵，g_j表示第j层多维码本调制映射，b_j表示第j层用户信息，n₀为高斯白噪声。

作为本发明的一种优选方案，所述用户数J的形式如下：

其中，K表示资源数，N表示非零元素数。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明以SCMA的构造理论为基础，设计出基于稀疏码多址接入的过载特性的优化方法，从而得到稀疏码本，在高过载率下，系统误比特率性能表现良好。

2、本发明将星座旋转和低密度扩频序列相结合，分别在不同过载率下进行仿真操作，验证其系统性能，得出误码率会随着过载率的增加而增加。

3、本发明能够考虑到不同过载率条件下的误比特率比较，提出优化设计方法，对译码结果的影响更小。

4、本发明能够从过载因子对误比特率的影响方面考虑，根据过载因子的大小来进行码本设计的选取，信噪比越大，过载因子对系统的误比特率的影响也越大，更具适用性。

5、本发明能够考虑到用户之间干扰增大，过载因子并非越大越好，利用子集分割法在高过载率下，系统误比特率性能表现良好。

附图说明

图1是本发明SCMA上行多址接入系统发送端原理图。

图2是本发明SCMA上行多址接入系统接收端原理图。

图3是子集分割示例图。

图4是K＝4，N＝2时映射示例图。

图5是接入用户数统计示例。

图6是不同过载因子的误比特率对比图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本发明结合网格编码调制中子集分割法，提出了一种稀疏码多址接入的过载特性的优化设计方法，首先生成各资源块上所有用户的总星座图，然后利用信号子集分割法，从资源块上的总星座图上生成各用户的星座图，最后结合低密度扩频码设计码本，在接收机端，采用消息传递算法(Message Passing Algorithm，MPA)对接收到的信号进行译码。具体包括如下步骤：

步骤1：发送端将信息比特进行编码，SCMA的发送端的编码为：x_j＝V_jg_j，x_j表示发送端的第j层SCMA码字，V是映射矩阵，g代表多维码本调制映射。

步骤2：首先在各资源块中构造映射矩阵V，利用低密度奇偶校验码的校验矩阵可以生成因子矩阵F，因子矩阵F由各层的映射矩阵V_j构成,从下式关系可得到映射矩阵V，其中表示将向量的各元素放在单位阵的对角线上构成对角阵，表示置换运算；

步骤3：利用子集分割法设计资源块上的各用户星座图。设传输的比特数为W，则用户需要占用的星座点数为M＝2^W，采用QAM调制技术表示总星座图，采用子集分割法产生用户对应的各用户星座图，保证各子集星座点间的最小欧氏距离最大，将信号集分割为两个一阶子集，再将一阶子集再分成两个二阶子集……，子集分割过程中，每次分割后的子集内星座点间的最小欧氏距离将不断增加。

步骤4：设计星座矩阵，星座矩阵通过各资源块上的各用户星座图结合映射矩阵V产生。星座矩阵：

且

其中，CM_n,j表示j层用户在资源块n上可能的取值集合。S_n,rand(p)表示集合随机重排后的第p个值。CM_n,j构成的星座矩阵CM(Constellation Matrix)中，n代表资源块,对应星座矩阵的行，j代表各层用户，对应星座矩阵的列。

步骤5：设计生成码本，用户的码本如下式：

其中，C_n,j(x_j)表示第j层用户采用码字x_j时，该码字第n个值。

步骤6：在接收端，而同时刻在各个资源块上得到的接收信号为：

式中，x_j表示第j层用户发送的码字，h_j表示第j层用户的信道向量，b_j表示用户信息，n₀为高斯白噪声。

步骤7：因此，根据SCMA的稀疏特性，利用一种多用户检测算法，即原始MPA算法，通过迭代地更新用户节点和子载波节点之间的外部消息，判决出用户码字。

在SCMA系统物理层上行链路中，SCMA编码器定义为它是将log₂M个比特信息映射到K维码本上，其中x∈C^K，K维复数码字x是具有稀疏性，而此映射的目的是将二进制向量映射为一个复向量。假设c表示在星座集内定义的N维星座点，使得g代表多维码本映射。因此，SCMA的编码器可以定义为f＝Vg。

在发送端，如图1所示，码本的设计是将稀疏扩频和多维调制结合在一起。在SCMA系统中，用户数据比特经过信道编码后，经过调制码本直接映射成SCMA码字，然后用户的码字又以稀疏的方式非正交叠加。多维调制一般为多维QAM符号，通过设计可以得到性能高检测复杂度低的高效码本。

而同时刻在各个资源块上得到的接收信号为：

在接收端，如图2所示，因为映射矩阵的存在，SCMA码本具有稀疏性，所以只有很少的层会在同一个资源块上碰撞。因此，根据SCMA的稀疏特性，基于置信度传播算法的原则，利用一种多用户检测算法，即原始MPA算法，通过迭代地更新用户节点和子载波节点之间的外部消息，判决出用户码字。

本发明通过子集分割方法进行星座设计。设计各用户星座图时设用户每次传输的比特数为W，则用户需要占用的星座点数为M＝2^W，由此可计算出，每个资源块上对应的星座点数为L＝M·d_f。L点星座对应的星座图，可以采用现有调制技术对应的星座图表示，如QAM星座，PSK星座等。然后采用子集分割法产生资源块上各有效用户对应的星座图。

如图3所示，这里以对16QAM星座图进行子集分割来说明。假设16QAM星座图中相邻星座点的欧氏距离为1，第一步，将16QAM信号集分割为两个一阶子集B₀和B₁，每个子集含有8个信号点，保证各子集星座点间的最小欧氏距离最大，容易计算出，一阶子集星座点间的最小欧氏距离为1.414。第二步，将一阶子集再分成二个二阶子集C₀、C₁和C₂、C₃，每个二阶子集含有4个星座点，分割后二阶子集星座点间的最小欧氏距离为2。子集分割过程中，每次分割后的子集内星座点间的最小欧氏距离将不断增加。

采用子集分割后，资源块上的总星座将产生d_f个子集，每个子集上由M个星座符号组成，对应资源块上有效用户的星座图。各个子集星座点集合分别表示为这里，用户间的最小欧氏距离等于总星座上任意两点间的最小欧氏距离，用户内的最小欧氏距离等于子集星座内任意两点间的最小欧氏距离。因此，采用子集分割法保证了用户之间的星座点间最小欧氏距离最大化的同时，保证了用户自身星座点间最小欧氏距离最大化。

映射矩阵V为将K-N个由全零构成的行向量插入N阶对角矩阵之中。因子矩阵F是大小为K×J维的映射矩阵V。利用低密度奇偶校验(Low-Density Parity Check，LDPC)码的校验矩阵可以生成因子矩阵F，由于低密度奇偶校验码的校验矩阵设计己经成熟，所以无需过多研究因子矩阵的设计。本发明主要研究规则的因子矩阵F，当子载波个数K＝4，非零元素N＝2时，由此因子矩阵F为：

其中F的行代表子载波，列代表用户。当F中的元素为1时，该用户占用此子载波。

设计星座矩阵，星座矩阵通过各用户星座结合映射矩阵产生。星座矩阵可以表示成K×M的形式，各星座位置由矩阵F确定：

且

其中，CM_n,j表示j层用户在资源块n上可能的取值集合。S_n,rand(p)表示集合随机重排后的第p个值。CM_n,j构成的星座矩阵CM(Constellation Matrix)中，n代表资源块，对应星座矩阵的行；j代表各层用户，对应星座矩阵的列，星座矩阵中的“值”由用户对应的星座图和0构成。其中第j列，对应j层用户占据的资源块及其对应的星座图。

设计生成码本，将CM_n,j中每一列展开成K×M的矩阵，构成3维矩阵，第一维度n表示资源块，第二维度x表示码字，第三维度j表示各层用户，第一维度和第二维度对应的矩阵即为每个用户对应的码本，由此得到j层用户的码本如下式：

SCMA系统的过载特性远远优于OFDMA系统，因为在相同的频带资源上，SCMA实现了过载即用户数大于子载波数，假设有四个子载波，从四个子载波上随机选出两个子载波来发送一个用户信息那么有6种不同的选取方法。如图4所示，从图中可以看出，用户1占用了第1和第2个子载波，用户2占用了第1和第3个子载波，用户3占用了第1和第4个子载波，用户4占用了第2和第3个子载波……。

SCMA的各参数之间有以下联系：过载因子已知SCMA的各参数之间关系，由于稀疏性要求，非零元素N应小于等于码字的长度的一半，即该码字所嵌套的频域资源的子载波数K的一半，如图5所示。因此，为了保证码字的稀疏性，降低码本的维度，当K值较大时，N的实际取值通常应远小于K/2。

依然采用上文描述的方法来设计码本，子载波个数K＝4，非零元素N＝2，在高斯信道中分别让2个用户，4个用户，5个用户和6个用户即过载因子分别为0.5,1.5,1.25,1.5随机选择码本。仿真图如图6所示，BER-SNR(DB)的性能曲线图。从图6中可以看出，采用本文提出的码本设计优化方法在用户过载条件下依然表现出良好的性能。同时，也可以看出，误码率会随着过载率的增加而增加。但是在可接受的范围内用户过载时，系统仍表现出良好的性能。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims

1.SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤2，利用子集分割法设计资源块上的各用户星座图；

且

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2.根据权利要求1所述SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，其特征在于，步骤1所述因子矩阵的形式如下：

3.根据权利要求1所述SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程如下：

4.根据权利要求1所述SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，其特征在于，所述接收信号的形式如下：

<mrow> <mi>y</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>J</mi> </munderover> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>a</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>h</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>n</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>J</mi> </munderover> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>a</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>h</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>V</mi> <mi>j</mi> </msub> <msub> <mi>g</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>b</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>n</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow>

5.根据权利要求4所述SCMA上行多址接入系统过载特性的优化方法，其特征在于，所述用户数J的形式如下：

其中，K表示资源数，N表示非零元素数。