CN113923787B - 实现大规模urllc的用户自适应接入方法及装置 - Google Patents

实现大规模urllc的用户自适应接入方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请涉及无线通信技术领域，特别涉及一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法及装置，其中，方法包括：根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组；利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号；基于每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。由此，可以实现海量用户的多路复用，并同时减少用户间的干扰，从而保证大量用户的高质量通信。

Description

实现大规模URLLC的用户自适应接入方法及装置
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，特别涉及一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法及装置。
背景技术
高可靠低时延通信（Ultra-Reliable and Low-Latency Communications，URLLC）在物联网（Internet of Things，IoT）中起着不可或缺的作用，其中要求错误概率（Errorprobability，EP）小于10-5，延迟低于0.5毫秒。在第六代（sixth-generation，6G）移动通信系统中，对拥有大量设备的广域物联网的需求预计将持续增长。此外，6G移动通信系统的覆盖范围将包括城市和偏远村庄，并且有必要为海量潜在用户提供高质量的通信。因此，实现大规模URLLC至关重要。有关实现URLLC的研究在经典的衰落模型（莱斯、瑞利等）上，取得了相当大的进展。但是，随着6G无线系统的广域覆盖和无线系统中激活用户数量的增加，系统中快衰落的类型变得复杂多样。这些快衰落是严重、不确定以及难以准确刻画的。而且，这些快衰落具有非高斯特性，使用经典快衰落模型进行刻画，其理论分析值与实际测试结果并不契合。因此，需要使用能够刻画多种快衰落的统一衰落模型，来探究如何实现大规模URLLC。目前研究实现大规模URLLC的主要途径是以正交频分多址接入（OrthogonalFrequency-Division Multiple Access，OFDMA）和多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）系统为基础上，通过大量部署去蜂窝接入点（Cell-Free AccessPoint，Cell-Free AP）构建Cell-Free massive MIMO系统。虽然Cell-Free Massive MIMO系统能够在保证用户高质量通信的同时增多系统的接入用户。但是，当系统需要容纳海量的接入用户时，如果仅靠大量部署AP来保证用户的高质量通信，所需部署成本以及未来维护成本是巨大的且不符合实际的。
发明内容
本申请提供一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法及装置，可以实现海量用户的多路复用，并同时减少用户间的干扰，从而保证大量用户的高质量通信。
本申请第一方面实施例提供一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法，包括以下步骤：根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组；利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号；基于所述每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在所述错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。
根据本申请的一个实施例，所述当前各组的动态分配可用信道数的计算公式为：
Figure 915312DEST_PATH_IMAGE001
其中，K为表示用户个数的参数，N max为最大动态分配可用信道数。
根据本申请的一个实施例，所述每个NOMA小组包括距离所述接入点较近的强用户和距离所述接入点较远的弱用户，获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号，包括：利用串行干扰消除方法，将所述强用户的信号从接收信号消减后，使用线性检测得到所述弱用户的检测信号。
根据本申请的一个实施例，所述并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，包括：利用有限块长信息理论，并根据预设的可用信道数、导频长度和所述后验信噪比，计算所述用户对应的错误概率。
根据本申请的一个实施例，还包括：在所述错误概率大于或等于所述预设阈值的情况下，额外分配预设个数的可用信道数给大于或等于所述预设阈值的用户，其余组的用户均分剩下的可用信道数。
本申请第二方面实施例提供一种实现大规模URLLC的用户自适应接入装置，包括：划分模块，用于根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组；估计模块，用于利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号；接入模块，用于基于所述每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在所述错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。
根据本申请的一个实施例，所述当前各组的动态分配可用信道数的计算公式为：
Figure 139620DEST_PATH_IMAGE002
其中，K为表示用户个数的参数，N max为最大动态分配可用信道数。
根据本申请的一个实施例，所述每个NOMA小组包括距离所述接入点较近的强用户和距离所述接入点较远的弱用户，获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号，包括：利用串行干扰消除方法，将所述强用户的信号从接收信号消减后，使用线性检测得到所述弱用户的检测信号。
根据本申请的一个实施例，所述并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，包括：利用有限块长信息理论，并根据预设的可用信道数、导频长度和所述后验信噪比，计算所述用户对应的错误概率。
根据本申请的一个实施例，还包括：分配模块，用于在所述错误概率大于或等于所述预设阈值的情况下，额外分配预设个数的可用信道数给大于或等于所述预设阈值的用户，其余组的用户均分剩下的可用信道数。
本申请实施例的实现大规模URLLC的用户自适应接入方法及装置，具有以下有益效果：
1）通过结合NOMA技术，对用户进行分组并动态分配可用信道（Channel Use，CU），充分利用时域、频域、空域以及能量域资源，实现海量用户的多路复用；
2）虑了不同用户的需求，可以保证大量用户的高质量通信；
3）结合Cell-Free Massive MIMO，扩展了URLLC的设计可行域，能够实现大规模URLLC。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法的流程图；
图2为根据本申请实施例提供的一种用户自适应接入方法流程示意图；
图3为根据本申请实施例提供的一种上行NOMA系统分组模型图；
图4为根据本申请实施例的实现大规模URLLC的用户自适应接入装置的示例图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
非正交多址接入（Non- Orthogonal Multiple Access，NOMA）已被确定为一项很有前途的技术。NOMA技术以不同功率将多个信息流在时域/频域/码域重叠的信道上传输，在相同无线资源上为多个用户同时提供无线业务。在正交多址接入（Orthogonal MultipleAccess，OMA）系统中，只能为一个用户分配单一的无线资源，例如按频率分割或按时间分割，而NOMA技术可将同一资源分配给多个用户。在某些场景中，比如广覆盖多节点接入的场景，特别是上行传输密集场景，采用功率复用的NOMA较传统的OMA有明显的性能优势，更适合未来系统的部署。并且在保证与OMA系统相同的性能下，NOMA系统能够接入更多的用户。与传统的OFDMA系统相比，NOMA系统还可以有效地提高频谱效率。由此，本申请的实施例结合Cell-Free Massive MIMO与NOMA技术，提出一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法，能够实现海量用户的多路复用，还能够减少多用户之间的干扰，并充分利用通信资源，扩展URLLC的设计可行域，确保大量用户的URLLC需求得到满足。下面结合附图和实施例对本申请的实现大规模URLLC的用户自适应接入方法进行介绍。
具体而言，如图1和图2所示，该实现大规模URLLC的用户自适应接入方法包括以下步骤：
在步骤S101中，根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组。
假设一个小区内有2K个用户，其中有2M个用户有URLLC需求，将这2M个用户根据用户与AP的距离两两为一组，均分为M个NOMA小组。剩余的2（K-M）个用户同样也根据与AP的距离两两为一组，均分为K-M个NOMA小组。其中，在任意一个NOMA小组中，距离AP较近的用户为强用户，较远的用户为弱用户。图3为该方法的系统分组模型图。
在本申请的一个实施例中，当前各组的动态分配可用信道数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中，K为表示用户个数的参数，N max为最大动态分配可用信道数。
在步骤S102中，利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号。
具体地，在非完美状态信息（Channel State Information，CSI）下，AP接收端无法确定CSI，需要进行信道估计，作为一种可能实现的方式，本申请的实施例采取最小二乘信道估计法（Least-Square Channel Estimation，LSCE）进行CSI的估计。
假设导频满足
Figure 138800DEST_PATH_IMAGE004
，并且
Figure 423151DEST_PATH_IMAGE005
，其中n为导频长度。那么在AP端导频接收信号为：
Figure 835677DEST_PATH_IMAGE006
（1）
其中，
Figure 801359DEST_PATH_IMAGE007
，B=diag（p s，p w），p s和p w分别为强弱用户的平均发送功率，
Figure 982942DEST_PATH_IMAGE008
为信道状态信息矩阵，
Figure 172615DEST_PATH_IMAGE009
为加性高斯噪声，其元素均为均值为0，方差为1的复高斯随机变量。其中L为AP的接收天线数。
根据公式（1）以及最小二乘法估计，得到了估计信道状态信息矩阵
Figure 72438DEST_PATH_IMAGE010
Figure 638548DEST_PATH_IMAGE011
为用户i的信道状态信息向量，并且估计误差矩阵
Figure 877900DEST_PATH_IMAGE012
的元素均为均值为0，方差为
Figure 238474DEST_PATH_IMAGE013
的复高斯随机变量。其中
Figure 625593DEST_PATH_IMAGE014
为用户i的大尺度衰落系数，
Figure 995394DEST_PATH_IMAGE015
为用户i小尺度衰落的方差，
Figure 823673DEST_PATH_IMAGE016
。
在本申请的一个实施例中，每个NOMA小组包括距离接入点较近的强用户和距离接入点较远的弱用户，获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号，包括：利用串行干扰消除方法，将强用户的信号从接收信号消减后，使用线性检测得到弱用户的检测信号。
可以理解的是，AP通过使用线性检测方法对强用户进行多用户检测，得到强用户的检测信号，然后AP通过使用串行干扰消除（Successive Interference Cancellation，SIC）技术，将检测后的强用户信号从接收信号消减后，再使用线性检测，得到弱用户的检测信号。然后AP将检测后的信号传递到中央处理器（Central Processing Unit，CPU）。
具体地，AP通过使用线性检测方法—迫零检测（Zero-Forcing，ZF）对每一个NOMA组的强用户进行检测，得到强用户的检测信号。在非完美CSI下，ZF检测方法对应的检测矩阵为
Figure 620728DEST_PATH_IMAGE017
。那么在AP经过ZF检测得到的接收信号为：
Figure 229564DEST_PATH_IMAGE018
（2）
其中
Figure 403056DEST_PATH_IMAGE019
为任意一个NOMA小组发送的数据信息，
Figure 351421DEST_PATH_IMAGE020
为加性高斯白噪声，
Figure 319377DEST_PATH_IMAGE021
为数据信号所用CU数。
强用户经过检测后的接收信号为：
Figure 415509DEST_PATH_IMAGE022
（3）
其中，
Figure 127113DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 921194DEST_PATH_IMAGE024
。
Figure 60052DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 643480DEST_PATH_IMAGE026
分别为
Figure 893196DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 878469DEST_PATH_IMAGE028
的第i行，
Figure 125911DEST_PATH_IMAGE029
。
对于弱用户，AP通过使用SIC技术，将检测后的强用户信号从接收信号消减后，再使用ZF检测，得到弱用户的检测信号。那么弱用户经过ZF-SIC之后得到的接收信号为：
Figure 196635DEST_PATH_IMAGE030
（4）
然后AP将检测后的信号传递到CPU。
在步骤S103中，基于每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。
在本申请的一个实施例中，并根据后验信噪比计算用户对应的错误概率，包括：利用有限块长信息理论，并根据预设的可用信道数、导频长度和后验信噪比，计算用户对应的错误概率。
在本申请的一个实施例中，实现大规模URLLC的用户自适应接入方法还包括：在错误概率大于或等于预设阈值的情况下，额外分配预设个数的可用信道数给大于或等于预设阈值的用户，其余组的用户均分剩下的可用信道数。
可以理解的是，CPU根据各AP传递来的强弱用户检测后的接收信号，求出对应的后验信噪比（Post-Processing Signal-to-Noise Ratio，PPSNR）。接着利用有限块长（Finiteblocklength，FBL）信息理论，并根据N CU (给定的CU数)，导频长度和PPSNR，求出用户对应的EP。将EP以及
Figure 187725DEST_PATH_IMAGE031
（此时的具有URLLC需求的小组的CU数）反馈到发送端。
具体地，CPU根据各AP传递来的强弱用户检测后的信号，求出对应的PPSNR。由于检测矩阵
Figure 27505DEST_PATH_IMAGE032
与估计误差矩阵
Figure 445848DEST_PATH_IMAGE033
相互独立，所以强用户的PPSNR的表达式为：
Figure 738289DEST_PATH_IMAGE034
（5）
弱用户的PPSNR为：
Figure 595387DEST_PATH_IMAGE035
（6）
其中，
Figure 289673DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 878917DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 924234DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 319443DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 868236DEST_PATH_IMAGE040
，以及
Figure 956278DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 160994DEST_PATH_IMAGE042
。
然后根据FBL信息理论，可以得到系统最大可达的信息速率可近似为：
Figure 359894DEST_PATH_IMAGE043
（7）
其中
Figure 763194DEST_PATH_IMAGE044
为用户发送信号所占CU数，N CU为用户CU数，
Figure 22137DEST_PATH_IMAGE045
为用户的EP，
Figure 714149DEST_PATH_IMAGE046
为PPSNR。根据公式（7），可以得到用户对应的EP的表达式为：
Figure 451161DEST_PATH_IMAGE047
（8）
其中，D为短包传输比特数，
Figure 974546DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 404391DEST_PATH_IMAGE049
以及标准正态分布的互补累计分布函数
Figure 318120DEST_PATH_IMAGE050
。根据公式（8）以及用户的PPSNR，给定N CU和D可以求出该用户此时的EP。将EP以及
Figure 858823DEST_PATH_IMAGE051
（此时的具有URLLC需求的小组的CU数）反馈到发送端。
在发送端，根据CPU反馈的EP进行判决。如果M组具有URLLC需求的用户的错误概率均小于10-5，那么发送端会按照当前各组的CU数继续分配CU。如果这M组用户的错误概率不能满足URLLC的需求，那么发送端会分别分配
Figure 502294DEST_PATH_IMAGE052
个CU给这M组用户，其余K-M组用户均分剩余的CU，然后重复上述步骤。
根据本申请实施例提出的实现大规模URLLC的用户自适应接入方法，在统一衰落模型下，结合去蜂窝大规模多输入多输出与非正交多址接入技术，通过用户分组和动态分配可用信道，来实现海量用户的多路复用，并同时减少用户间的干扰，从而保证大量用户的高质量通信。并且使用NOMA技术在功率域进行用户区分，能够充分利用通信资源，在保证大量用户实现URLLC的前提下，可以进一步的增加接入用户个数，还能够提高频率利用率，增强系统可靠性，降低传输时延，扩展URLLC设计可行域，从而实现大规模URLLC。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的实现大规模URLLC的用户自适应接入装置。
图4为根据本申请实施例的实现大规模URLLC的用户自适应接入装置的示例图。
如图4所示，该实现大规模URLLC的用户自适应接入装置10包括：划分模块100、估计模块200和接入模块300。
其中，划分模块100，用于根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组。估计模块200，用于利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号。接入模块300，用于基于每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。
在本申请的一个实施例中，当前各组的动态分配可用信道数的计算公式为：
Figure 837460DEST_PATH_IMAGE053
其中，K为表示用户个数的参数，N max为最大动态分配可用信道数。
在本申请的一个实施例中，每个NOMA小组包括距离接入点较近的强用户和距离接入点较远的弱用户，获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号，包括：利用串行干扰消除方法，将强用户的信号从接收信号消减后，使用线性检测得到弱用户的检测信号。
在本申请的一个实施例中，并根据后验信噪比计算用户对应的错误概率，包括：利用有限块长信息理论，并根据预设的可用信道数、导频长度和后验信噪比，计算用户对应的错误概率。
在本申请的一个实施例中，实现大规模URLLC的用户自适应接入装置10还包括：分配模块，用于在错误概率大于或等于预设阈值的情况下，额外分配预设个数的可用信道数给大于或等于预设阈值的用户，其余组的用户均分剩下的可用信道数
需要说明的是，前述对实现大规模URLLC的用户自适应接入方法实施例的解释说明也适用于该实施例的实现大规模URLLC的用户自适应接入装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的实现大规模URLLC的用户自适应接入装置，在统一衰落模型下，结合去蜂窝大规模多输入多输出与非正交多址接入技术，通过用户分组和动态分配可用信道，来实现海量用户的多路复用，并同时减少用户间的干扰，从而保证大量用户的高质量通信。并且使用NOMA技术在功率域进行用户区分，能够充分利用通信资源，在保证大量用户实现URLLC的前提下，可以进一步的增加接入用户个数，还能够提高频率利用率，增强系统可靠性，降低传输时延，扩展URLLC设计可行域，从而实现大规模URLLC。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

Claims (10)

1.一种实现大规模URLLC的用户自适应接入方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组；
利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号；以及
基于所述每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在所述错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前各组的动态分配可用信道数的计算公式为：
Figure 731422DEST_PATH_IMAGE001
其中，K为表示用户个数的参数，N max为最大动态分配可用信道数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据与所述接入点的距离将所述NOMA小组中的用户划分为强用户和弱用户，获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号，包括：
利用串行干扰消除方法，将所述强用户的信号从接收信号消减后，使用线性检测得到所述弱用户的检测信号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，包括：
利用有限块长信息理论，并根据预设的可用信道数、导频长度和所述后验信噪比，计算所述用户对应的错误概率。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，还包括：
在所述错误概率大于或等于所述预设阈值的情况下，额外分配预设个数的可用信道数给大于或等于所述预设阈值的用户，其余组的用户均分剩下的可用信道数。
6.一种实现大规模URLLC的用户自适应接入装置，其特征在于，包括：
划分模块，用于根据与接入点的距离对多个有URLLC需求的用户在功率域进行用户分组，得到多个NOMA小组；
估计模块，用于利用最小二乘信道估计法进行信道估计，并获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号；以及
接入模块，用于基于所述每个用户的检测信号，计算对应的后验信噪比，并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，并在所述错误概率小于预设阈值的情况下，按照当前各组的动态分配可用信道数继续分配，以实现URLLC的用户自适应接入。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述当前各组的动态分配可用信道数的计算公式为：
Figure 573476DEST_PATH_IMAGE002
其中，K为表示用户个数的参数，N max为最大动态分配可用信道数。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，根据与所述接入点的距离将所述NOMA小组中的用户划分为强用户和弱用户，获取每个NOMA小组的每个用户的检测信号，包括：
利用串行干扰消除方法，将所述强用户的信号从接收信号消减后，使用线性检测得到所述弱用户的检测信号。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述并根据所述后验信噪比计算用户对应的错误概率，包括：
利用有限块长信息理论，并根据预设的可用信道数、导频长度和所述后验信噪比，计算所述用户对应的错误概率。
10.根据权利要求6或9所述的装置，其特征在于，还包括：
分配模块，用于在所述错误概率大于或等于所述预设阈值的情况下，额外分配预设个数的可用信道数给大于或等于所述预设阈值的用户，其余组的用户均分剩下的可用信道数。
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