CN116684987B - 一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法，基站首先基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，并基于此设计对应的空间滤波波束；然后基于所设计空间滤波波束进行功率级的复用，从而提升功率级的利用率；最后，基站在所提出的改进SIC技术基础上对用户的数据包进行解码。本发明的方法能有效提升传统功率域非正交随机接入（Power domain non‑orthogonal random access，PD‑NORA）中的功率级利用率。此外，本发明的改进SIC技术能进一步的提升SF‑PD‑NORA的吞吐量性能。

Description

一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法
技术领域
本发明属于无线通信技术随机接入领域，具体涉及一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法。
背景技术
在现有免授权随机接入（GFRA）研究工作中，功率域免授权随机接入（PD-NORA）方法（如图1所示）得到了广泛关注。在功率域非正交多址技术（PD-NOMA）的辅助下，PD-NORA能实现不同接收功率级（Power level）的时频资源复用，从而整体上提升GFRA的随机接入性能。
在PD-NORA中，不同随机接入用户在同一时频资源上传输具有不同功率级的数据包信息。基站在接收到随机接入用户的数据包之后，采用串行干扰消除（SIC）技术对多用户信号进行检测和分离。此时，PD-NORA的随机接入性能主要受制于可用功率级的数量，而可用功率级数量则与用户与基站间的距离以及目标传输速率和目标接收信干噪比（SINR）等因素有关。上述系统参数一旦确定，则整个蜂窝小区内的可用功率级数量为一定值。
在PD-NORA中，显然可用功率级数量越多同一时频资源可支持的用户数越多，随机接入性能越好。受制于实际通信场景中可用功率级数量有限，为此，提高现有功率级的利用率将对PD-NORA的吞吐量性能提升产生显著的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法。通过在PD-NORA中引入空间滤波技术和标记前导技术，设计了一种的基于空间滤波的功率级复用方法和基于标记前导的SIC解码方法，从而使基站能同时解调出更多的用户数据包，提高随机接入的吞吐量。
本发明思路为：基站首先基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，并基于此设计对应的空间滤波波束；然后基于所设计空间滤波波束进行功率级的复用，从而提升功率级的利用率；最后，基站在所提出的改进SIC技术（Improved successive interference cancellation，Improved SIC）基础上对用户的数据包进行解码，本发明中将这种方案称为一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法（Spatial filtering based power domain non-orthogonal random access，SF-PD-NORA），以下简称SF-PD-NORA方案。
实现本发明的技术方案如下：
一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法，包括以下步骤：
S1: 基站基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，设计对应的空间滤波波束；
S2: 基于S1中设计的空间滤波波束进行功率级的复用，从而提升功率级的利用率；
S3: 基站在改进串行干扰消除（Improved successive interferencecancellation，Improved SIC）技术基础上对用户的数据包进行解码。
进一步地，所述步骤S1具体包括：
S11：考虑个用户设备（User equipment, UE）在第/>个接入时隙内同时发起随机接入，可用功率级数量为，小区半径为/>；
S12：个UE在发送前导序列之前将侦听基站的下行广播信号，从而根据信道互易性得出自己距离基站的距离估计值并获取各个距离区间可使用功率级大小及标记前导索引等参数，对位于第/>个功率级对应空间范围内的用户而言，其功率级用/>表示，其中，假设，则功率级/>表示为：
其中，为目标信干噪比；
S13：参数获取过程完成后，个UE将根据自身相应信息传输相应的标记前导序列和数据包至基站，用/>表示活跃UE的索引集合，/>表示被/>个UE所选择的前导索引集合，/>为集合/>中的元素个数，定义第/>个UE组/>表示选择第/>个前导/>的UE索引集合，则/>，第/>个UE组中的第/>个UE，UE-(k,m)，发送的标记前导信号/>为：
其中，/>为ZC序列长度，/>为用户UE-(k,m)的发送功率，称ZC序列/>为初始前导序列，/>为/>的标记序列，/>和/>分别为ZC序列的根索引和序列索引，/>和/>分别为标记序列的根索引和序列索引，/>是一个关于/>的函数，其作用为将/>的索引/>映射为一个根索引为/>的标签序列，/>；
S14：基于所述S12和所述S13，用户通过对下行广播信号的侦听和下行参考序列的解调，得出其当前信道状态信息的估计值，随后根据自身与基站的距离确定功率级并调整标记前导序列和数据包的发送功率，此时，若用户UE-(k,m)对应的功率级为，则其发送功率可表示为：
其中表示用户UE-(k,m)的信道系数，/>，/>表示用户UE-(k,m)经历的大尺度衰落系数，/>，/>为路径衰落指数；/>为用户UE-(k,m)经历的服从瑞利分布的小尺度衰落系数，其期望/>；
S15：基于所述S13和所述S14，基站侧的前导接收信号可表示为：
其中和/>分别为UE-(k,m)的到达角和往返时延，/>为导向矢量，为循环对称的复高斯噪声；
S16：基站首先将小区划分为个小型空间扇区，此时第个空间扇区/>对应的空间波束成形矢量为/>，/>的波束成形增益/>可表示为：
其中表示第/>个空间扇区对应的角度范围，/>和/>分别表示主瓣增益和旁瓣增益，定义/>；
S17：对而言，基于所述S15和所述S16，经/>空间滤波后的接收信号可表示为：
S18：基于所述S17，基站在完成用户的标记前导序列接收之后，将对标记前导序列进行检测，通过计算标记前导序列中的初始前导ZC序列与本地ZC序列之间的频域相关性来对活跃空间扇区进行标定，第个空间扇区内的频域相关性计算方法如下：
其中表示根索引为/>的ZC序列，/>，/>为快速傅里叶逆变换（IFFT）大小；
S19：基于所述S18，当设定ZC序列检测的相关性阈值为时，基站通过比较/>与/>的大小来判断/>是否活跃，若/>则/>为活跃扇区，否则为静默扇区；
S110：基于所述S19，基站遍历所有个空间扇区，得出所有活跃扇区的分布情况并据此设计相应扇区的空间滤波波束，每个活跃扇区即对应一个空间滤波波束。
进一步地，基站基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，并基于此设计对应的空间滤波波束后，按照所述步骤S2，基于所设计空间滤波波束进行功率级复用，具体功率级复用的方法包括：
S21：所有活跃用户将根据与基站的距离选择相应的功率级发送标记前导序列和数据包；
S22：基于所述步骤S1中所标定的活跃空间波束结果，基站基于空间滤波接收技术完成每个波束内用户所发送数据包的接收，由于空间波束的正交性，不同空间波束所覆盖的空间范围无重叠，则对每个波束而言均有个功率级可用，若共有/>个空间波束活跃，/>，此时整个小区可等效为共有/>个可用功率级，从而实现了功率级在空间的复用；
S23：对而言，其波束覆盖范围内活跃用户所发送数据包的接收信号可表示为：
其中表示内第/>个用户的数据包，/>表示/>内第/>个用户的经相位补偿（Phase compensation，PC）后的信道系数，/>，/>为第/>个用户的相位补偿函数，经PC后，第/>个用户的信道系数/>为一实数，此时/>，/>为均值为0、方差为1的复高斯噪声。
下一步，基于S23对中各用户的数据包进行解码时，需使用串行干扰消除技术。若某个功率级发生了碰撞，即多个用户同时选择了相同的功率级，则这些用户的数据包将无法被正确解码，当所有/>个功率级均未发生碰撞时，基站将根据传统SIC技术按的顺序进行解码，此时所有用户的数据包均能被正确解码，若未发生碰撞而/>发生了碰撞，则在传统SIC技术中/>对应用户的数据包都将无法被正确解码，即使/>中的某些功率级未发生碰撞，为提高此类情况中的用户吞吐量，本发明提出了一种基于标记前导检测的SIC解码顺序确定方法。具体如下：
步骤S3中所述的基站在基于标记前导检测的串行干扰消除（Improvedsuccessive interference cancellation，ImprovedSIC）技术基础上对用户的数据包进行解码具体包括：
S31：基于所述步骤S1，基站将根据内各功率级的使用情况重新确定串行干扰消除SIC解码顺序，基站在根据所述步骤S18得出各空间扇区的活跃情况之后，通过对标记前导序列的检测得出各活跃空间扇区中的用户分布情况，其中/>表示第/>个活跃扇区内使用第个功率级的用户个数，/>的可能取值为/>，/>表示第/>个活跃扇区内的第/>个功率级未被使用，/>表示第/>个活跃扇区内的第/>个功率级未发生碰撞；
S32：基于S31中得出的用户分布情况，用/>表示第/>个扇区对应的功率级，用/>表示第/>个扇区内接收到的数据包信号，/>表示使用的用户的数据包，此时基站侧的数据包接收信号可表示为：
S33：基于所述步骤S32中的公式，基站基于串行干扰消除SIC算法进行用户数据包解码，基站首先根据用户分布情况判断/>是否发生碰撞，若未发生碰撞，即/>，则/>对应的数据包/>可以被基站成功解码；反之，若/>发生了碰撞，即/>，此时/>可表示为：
S34：由所述步骤S14中的公式可得出，在/>个用户对自身信道进行相位补偿PC之后可得出
进而，所述步骤S33中的公式可进一步表示为
其中表示/>个使用/>的用户的数据包叠加之和，若将视为一虚拟用户（Virtual UE，V-UE）的数据包，则此时/>可等价为仅被虚拟用户V-UE所使用，因此基站能正确解码出V-UE的数据包/>，需说明的是，/>为/>个用户的数据包叠加之和，尽管/>能被基站正确解码，但/>个用户各自的数据包无法从中成功解码；
S35：基于S34，基站在成功解码出后，可根据串行干扰消除算法进行后续用户的解码，后续用户的和信号/>可表示为
重复上述过程，直至所有对应的功率级均被遍历解码为止。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明所设计基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法能有效提升传统功率域非正交随机接入（Power domain non-orthogonal random access，PD-NORA）中的功率级利用率。此外，本发明的改进串行干扰消除技术能进一步的提升SF-PD-NORA的吞吐量性能。
附图说明
图1为本发明中用作对比基线的传统功率域非正交随机接入方案PD-NORA示意图；
图2为基于空间滤波的功率域非正交随机接入SF-PD-NORA示意图；
图3为本发明的改进型串行干扰消除（Improved SIC）方法的示例；
图4为SF-PD-NORA和传统PD-NORA方案系统吞吐量的仿真结果对比；
图5为不同用户数对应系统接入成功概率变化的曲线示意图；
图6为不同功率级个数对应系统平均吞吐量变化的曲线示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
实施例
本实施例的方案为基站首先基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，并基于此设计对应的空间滤波波束；然后基于所设计空间滤波波束进行功率级的复用，从而提升功率级的利用率；最后，基站在所提出的改进串行干扰消除SIC技术（Improved successive interference cancellation，Improved SIC）基础上对用户的数据包进行解码。具体地，包括以下步骤：
S1: 基站基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，设计对应的空间滤波波束；
S2: 基于S1中设计的空间滤波波束进行功率级的复用，从而提升功率级的利用率；
S3: 基站在基于标记前导检测和相位补偿的串行干扰消除（Improvedsuccessive interference cancellation，ImprovedSIC）技术基础上对用户的数据包进行解码。
所述步骤S1具体包括：
S11：考虑个用户设备（User equipment, UE）在第/>个接入时隙内同时发起随机接入，可用功率级数量为，小区半径为/>；
S12：个UE在发送前导序列之前将侦听基站的下行广播信号，从而根据信道互易性得出自己距离基站的距离估计值并获取各个距离区间可使用功率级大小及标记前导索引等参数，对位于第/>个功率级对应空间范围内的用户而言，其功率级/>用表示，其中，假设，则功率级/>表示为：
其中，为目标信干噪比；
S13：参数获取过程完成后，个UE将根据自身相应信息传输相应的标记前导序列和数据包至基站，用/>表示活跃UE的索引集合，/>表示被/>个UE所选择的前导索引集合，/>为集合/>中的元素个数，定义第/>个UE组/>表示选择第/>个前导/>的UE索引集合，则/>，第/>个UE组中的第/>个UE，UE-(k,m)，发送的标记前导信号/>为：
其中，/>为ZC序列长度，/>为用户UE-(k,m)的发送功率，称ZC序列/>为初始前导序列，/>为/>的标记序列，/>和/>分别为ZC序列/>的根索引和序列索引，/>和/>分别为标记序列的根索引和序列索引，/>是一个关于/>的函数，其作用为将/>的索引/>映射为一个根索引为/>的标签序列，/>；
S14：基于所述S12和所述S13，用户通过对下行广播信号的侦听和下行参考序列的解调，得出其当前信道状态信息的估计值，随后根据自身与基站的距离确定功率级并调整标记前导序列和数据包的发送功率，此时，若用户UE-(k,m)对应的功率级为，则其发送功率可表示为：
其中表示用户UE-(k,m)的信道系数，/>，/>表示用户UE-(k,m)经历的大尺度衰落系数，/>，/>为路径衰落指数；/>为用户UE-(k,m)经历的服从瑞利分布的小尺度衰落系数，其期望/>；
S15：基于所述S13和所述S14，基站侧的前导接收信号可表示为：
其中和/>分别为UE-(k,m)的到达角和往返时延，/>为导向矢量，为循环对称的复高斯噪声；
S16：基站首先将小区划分为个小型空间扇区，此时第个空间扇区/>对应的空间波束成形矢量为/>，/>的波束成形增益/>可表示为：
其中表示第/>个空间扇区对应的角度范围，/>和/>分别表示主瓣增益和旁瓣增益，定义/>；
S17：对而言，基于所述S15和所述S16，经/>空间滤波后的接收信号可表示为：
S18：基于所述S17，基站在完成用户的标记前导序列接收之后，将对标记前导序列进行检测，通过计算标记前导序列中的初始前导ZC序列与本地ZC序列之间的频域相关性来对活跃空间扇区进行标定，第个空间扇区内的频域相关性计算方法如下：
其中表示根索引为/>的ZC序列，/>，/>为快速傅里叶逆变换（IFFT）大小；
S19：基于所述S18，当设定ZC序列检测的相关性阈值为时，基站通过比较/>与/>的大小来判断/>是否活跃，若/>则/>为活跃扇区，否则为静默扇区；
S110：基于所述S19，基站遍历所有个空间扇区，得出所有活跃扇区的分布情况并据此设计相应扇区的空间滤波波束，每个活跃扇区即对应一个空间滤波波束。
图1为本发明中用作对比基线的传统功率域非正交随机接入方案PD-NORA示意图。在图1所示传统功率域非正交随机接入方案PD-NORA中，所有用户均匀的随机分布在小区内。为保证每个同心圆环带内活跃用户数量相同，每个同心圆环带具有相同的的面积。若第1个圆形区域的半径为，则第/>个同心圆环带对应的面积为/>，其中为第/>个同心圆环带的半径。由图1可知，当多个活跃用户位于同一个圆环带区域时将使用相同的功率级，这将出现功率级碰撞情形进而导致多个用户的数据包无法被基站正确的解码。
图2为本发明所设计基于空间滤波的功率域非正交随机接入SF-PD-NORA示意图。基于传统PD-NORA，SF-PD-NORA通过引入空间滤波和标记前导技术提升了现有功率级的利用率。以图1和图2为例，当有7个活跃用户进行基于PD-NORA的随机接入时，图1中仅使用的用户的数据包能被基站正确解码，即此时系统的吞吐量（即数据包能被基站正确解码的用户个数）为/>；而在图2所示SF-PD-NORA中，由于那些发生功率级碰撞的用户位于不同的空间波束覆盖范围内，因此所有7个用户的数据包均能通过空间滤波技术而被正确解码，此时吞吐量/>。可见，本发明的SF-PD-NORA方案确实提升了吞吐量。
基站基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，并基于此设计对应的空间滤波波束后，按照所述步骤S2，基于所设计空间滤波波束进行功率级复用，具体功率级复用的方法包括：
S21：所有活跃用户将根据与基站的距离选择相应的功率级发送标记前导序列和数据包；
S22：基于所述步骤S1中所标定的活跃空间波束结果，基站基于空间滤波接收技术完成每个波束内用户所发送数据包的接收，由于空间波束的正交性，不同空间波束所覆盖的空间范围无重叠，则对每个波束而言均有个功率级可用，若共有/>个空间波束活跃，/>，此时整个小区可等效为共有/>个可用功率级，从而实现了功率级在空间的复用；
S23：对而言，其波束覆盖范围内活跃用户所发送数据包的接收信号可表示为：
其中表示内第/>个用户的数据包，/>表示/>内第/>个用户的经相位补偿（Phase compensation，PC）后的信道系数，/>，/>为第/>个用户的相位补偿函数，经PC后，第/>个用户的信道系数/>为一实数，此时/>，/>为均值为0、方差为1的复高斯噪声；
下一步，基于S23对中各用户的数据包进行解码时，需使用串行干扰消除SIC技术。若某个功率级发生了碰撞，即多个用户同时选择了相同的功率级，则这些用户的数据包将无法被正确解码，当所有/>个功率级均未发生碰撞时，基站将根据传统SIC技术按的顺序进行解码，此时所有用户的数据包均能被正确解码，若未发生碰撞而/>发生了碰撞，则在传统SIC技术中/>对应用户的数据包都将无法被正确解码，即使/>中的某些功率级未发生碰撞，为提高此类情况中的用户吞吐量，本发明提出了一种基于标记前导检测的SIC解码顺序确定方法。具体如下：
所述步骤S3中所述的基站在基于标记前导检测和相位补偿的改进SIC（Improvedsuccessive interference cancellation，Improved SIC）技术基础上对用户的数据包进行解码具体包括：
S31：基于所述步骤S1，基站将根据内各功率级的使用情况重新确定SIC解码顺序，基站在根据所述步骤S18得出各空间扇区的活跃情况之后，通过对标记前导序列的检测得出各活跃空间扇区中的用户分布情况/>，其中/>表示第/>个活跃扇区内使用第/>个功率级的用户个数，/>的可能取值为，/>表示第/>个活跃扇区内的第/>个功率级未被使用，/>表示第/>个活跃扇区内的第/>个功率级未发生碰撞；
S32：基于S31中得出的用户分布情况，用/>表示第/>个扇区对应的功率级，用/>表示第/>个扇区内接收到的数据包信号，/>表示使用的用户的数据包，此时基站侧的数据包接收信号可表示为：
S33：基于所述步骤S32中的公式，基站基于SIC算法进行用户数据包解码，基站首先根据用户分布情况判断/>是否发生碰撞，若/>未发生碰撞，即/>，则/>对应的数据包/>可以被基站成功解码；反之，若/>发生了碰撞，即/>，此时/>可表示为：
S34：由所述步骤S14中的公式可得出，在/>个用户对自身信道进行相位补偿PC之后可得出
进而，所述步骤S33中的公式可进一步表示为
其中表示/>个使用/>的用户的数据包叠加之和，若将/>视为一虚拟用户（Virtual UE，V-UE）的数据包，则此时/>可等价为仅被虚拟用户V-UE所使用，因此基站能正确解码出V-UE的数据包/>，需说明的是，/>为/>个用户的数据包叠加之和，尽管/>能被基站正确解码，但/>个用户各自的数据包无法从/>中成功解码；
S35：基于S34，基站在成功解码出后，可根据SIC算法进行后续用户的解码，后续用户的和信号/>可表示为
重复上述过程，直至所有对应的功率级均被遍历解码为止。
图3为本发明所设计的改进型SIC（Improved SIC）方法的示例。图3以5个可用功率级和7个活跃用户为例，当使用传统SIC方法时，由图3可知，由于3个用户同时使用了第1个功率级，因此，第1个功率级及其以后的用户数据包均无法被基站正确解码，即使第4个和第5个功率级的用户未发生功率级碰撞，此时系统吞吐量。而在基于标记前导检测和基于相位补偿的改进型SIC方法中，通过将发生功率级碰撞的第1个功率级对应的3个用户视为虚拟用户1（Virtual UE-1）和第2个功率级对应的2个用户视为虚拟用户2（Virtual UE-1），此时虚拟用户1和虚拟用户2对应的数据包为各自对应活跃用户的叠加之和。通过将虚拟用户1和虚拟用户2分别视为未发生功率域碰撞的用户，则基于传统SIC技术，第4个和第5个功率级的活跃用户的数据包也能被基站正确解码。因此，系统吞吐量/>。
图4为本发明方案SF-PD-NORA和传统PD-NORA方案系统吞吐量的仿真结果对比。仿真参数设置为：用户数从1到10，可用功率级个数，SF-PD-NORA中空间扇区个数/>分别为4和8。由图4可知，对传统PD-NORA而言，当用户个数超过可用功率级个数（用户数大于等于6）之后，传统PD-NORA的平均吞吐量趋近于零，这是由于过多的用户数去竞争一定数量的功率级时导致的严重功率域碰撞造成的。而在传统PD-NORA基础上引入本发明中所设计的基于标记前导检测和信道相位补偿的改进型SIC技术（ImprovedSIC）之后，由图4可知，传统PD-NORA的吞吐量性能得到了明显的改善。而通过对比PD-NORA和SF-PD-NORA的性能可知，随着空间扇区个数的增大系统平均吞吐量增大，且SF-PD-NORA的吞吐量性能明显优于PD-NORA方案，从而验证了本发明的有效性。
图5为不同用户数对应系统接入成功概率变化的曲线示意图，其仿真参数同图4。由图5可知，随着用户数的增加，所有接入策略的成功接入概率降低，而传统PD-NORA方案的降低趋势明显快于本发明所设计SF-PD-NORA方案。当用户数为10时，传统PD-NORA方案的接入成功概率趋近于零，而本发明所设计SF-PD-NORA方案仍至少有40%以上的接入成功概率，这也验证了本发明对传统PD-NORA方案的性能优势。
图6为不同功率级个数对应系统平均吞吐量变化的曲线示意图，此时的活跃用户个数设定为5。由图6可知，随着可用功率级数量的增加，PD-NORA和SF-PD-NORA两类方案的平均吞吐量均出现了增大趋势。而对PD-NORA方案而言，改进型SIC技术的引入使系统平均吞吐量增加的趋势更加明显，这也验证了本发明所设计改进型SIC技术的性能优势。此外，图6也再一次验证了本发明所设计SF-PD-NORA方案相比于传统PD-NORA方案的性能优势。
当然，本发明还可有其它多种实施方式，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1: 基站基于用户的标记前导检测结果得出使用每个功率级的用户数量估计值和用户所处空间波束位置，设计对应的空间滤波波束；
S2: 基于S1中设计的空间滤波波束进行功率级的复用，从而提升功率级的利用率；
S3: 基站在基于标记前导检测和相位补偿的串行干扰消除技术基础上对用户的数据包进行解码；
所述步骤S3中所述的基站在基于标记前导检测和相位补偿的串行干扰消除技术基础上对用户的数据包进行解码具体包括：
S31：基于所述步骤S1，基站将根据内各功率级的使用情况重新确定串行干扰消除解码顺序，基站在完成用户的标记前导序列接收之后，将对标记前导序列进行检测，通过计算标记前导序列中的初始前导ZC序列与本地ZC序列之间的频域相关性来对活跃空间扇区进行标定，得出各空间扇区的活跃情况，通过对标记前导序列的检测得出各活跃空间扇区中的用户分布情况/>，其中，/>表示空间波束活跃的个数，/>表示第/>个空间扇区，/>表示小区划分为小型空间扇区的个数，/>表示第/>个活跃扇区内使用第/>个功率级的用户个数，/>的取值为，/>表示第/>个活跃扇区内的第/>个功率级未被使用，/>表示第/>个活跃扇区内的第/>个功率级未发生碰撞；
S32：基于S31中得出的用户分布情况，用/>表示第/>个扇区对应的功率级，用/>表示第/>个扇区内接收到的数据包信号，/>表示使用/>的用户的数据包，此时基站侧的数据包接收信号表示为：
；
S33：基于所述步骤S32中的公式，基站基于串行干扰消除算法进行用户数据包解码，基站首先根据用户分布情况判断/>是否发生碰撞，若/>未发生碰撞，即/>，则/>对应的数据包/>被基站成功解码；反之，若/>发生了碰撞，即/>，此时/>表示为：
；
S34：用户通过对下行广播信号的侦听和下行参考序列的解调，得出其当前信道状态信息的估计值，随后根据自身与基站的距离确定功率级并调整标记前导序列和数据包的发送功率，此时，用户UE-(k,m)对应的功率级为，则其发送功率表示为：
；
其中表示用户UE-(k,m)的信道系数，/>，/>表示用户UE-(k,m)经历的大尺度衰落系数，/>， />为路径衰落指数；/>为用户UE-(k,m)经历的服从瑞利分布的小尺度衰落系数，其期望/>；由上述公式得出，在/>个用户对自身信道进行相位补偿PC之后得出
；
进而，所述步骤S33中的公式进一步表示为
；
其中表示/>个使用/>的用户的数据包叠加之和，将/>视为一虚拟用户（Virtual UE，V-UE）的数据包，则此时/>等价为仅被虚拟用户V-UE所使用，因此基站能正确解码出V-UE的数据包/>，需说明的是，/>为/>个用户的数据包叠加之和，尽管/>能被基站正确解码，但/>个用户各自的数据包无法从中成功解码；
S35：基于S34，基站在成功解码出后，根据串行干扰消除算法进行后续用户的解码，后续用户的和信号/>表示为
；
重复上述过程，直至所有对应的功率级均被遍历解码为止。
2.根据权利要求1所述的一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法，其特征在于， 所述步骤S1具体包括：
S11：考虑个用户设备UE在第/>个接入时隙内同时发起随机接入，可用功率级数量为/>，小区半径为/>；
S12：个UE在发送前导序列之前将侦听基站的下行广播信号，从而根据信道互易性得出自己距离基站的距离估计值并获取各个距离区间使用功率级大小及标记前导索引等参数，对位于第/>个功率级对应空间范围内的用户而言，其功率级用/>表示，其中，当/>，则功率级/>表示为：
；
其中，为目标信干噪比；
S13：参数获取过程完成后，个UE将根据自身相应信息传输相应的标记前导序列和数据包至基站，用/>表示活跃UE的索引集合，/>表示被/>个UE所选择的前导索引集合，/>为集合/>中的元素个数，定义第/>个UE组/>表示选择第/>个前导/>的UE索引集合，则/>，第/>个UE组中的第/>个UE，UE-(k,m)，发送的标记前导信号/>为：
；
其中，/>为ZC序列长度， />为用户UE-(k,m)的发送功率，称ZC序列/>为初始前导序列，/>为/>的标记序列，/>和/>分别为ZC序列的根索引和序列索引，/>和/>分别为标记序列的根索引和序列索引，/>是一个关于/>的函数，其作用为将/>的索引/>映射为一个根索引为/>的标签序列，/>；
S14：基于所述S12和所述S13，用户通过对下行广播信号的侦听和下行参考序列的解调，得出其当前信道状态信息的估计值，随后根据自身与基站的距离确定功率级并调整标记前导序列和数据包的发送功率，此时，用户UE-(k,m)对应的功率级为，则其发送功率表示为：
；
其中表示用户UE-(k,m)的信道系数，/>，/>表示用户UE-(k,m)经历的大尺度衰落系数，/>， />为路径衰落指数；/>为用户UE-(k,m)经历的服从瑞利分布的小尺度衰落系数，其期望/>；
S15：基于所述S13和所述S14，基站侧的前导接收信号表示为：
；
其中和/>分别为UE-(k,m)的到达角和往返时延，/>为导向矢量，为循环对称的复高斯噪声；
S16：基站首先将小区划分为个小型空间扇区，此时第/>个空间扇区/>对应的空间波束成形矢量为/>，/>的波束成形增益/>表示为：
；
其中表示第/>个空间扇区对应的角度范围，/>和/>分别表示主瓣增益和旁瓣增益，定义/>；
S17：对而言，基于所述S15和所述S16，经/>空间滤波后的接收信号表示为：
；
S18：基于所述S17，基站在完成用户的标记前导序列接收之后，将对标记前导序列进行检测，通过计算标记前导序列中的初始前导ZC序列与本地ZC序列之间的频域相关性来对活跃空间扇区进行标定，第个空间扇区内的频域相关性计算方法如下：
；
其中表示根索引为/>的ZC序列，/>，/>为快速傅里叶逆变换IFFT大小；
S19：基于所述S18，当设定ZC序列检测的相关性阈值为时，基站通过比较/>与/>的大小来判断/>是否活跃，若/>则/>为活跃扇区，否则为静默扇区；
S110：基于所述S19，基站遍历所有个空间扇区，得出所有活跃扇区的分布情况并据此设计相应扇区的空间滤波波束，每个活跃扇区即对应一个空间滤波波束。
3.根据权利要求2所述的一种基于空间滤波的功率域非正交随机接入方法，其特征在于， 所述步骤S2中功率级复用的方法具体包括：
S21：所有活跃用户将根据与基站的距离选择相应的功率级发送标记前导序列和数据包；
S22：基于所述步骤S1中所标定的活跃空间波束结果，基站基于空间滤波接收技术完成每个波束内用户所发送数据包的接收，由于空间波束的正交性，不同空间波束所覆盖的空间范围无重叠，则对每个波束而言均有个功率级，共有/>个空间波束活跃，，此时整个小区等效为共有/>个可用功率级，从而实现了功率级在空间的复用。
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