CN116886248B - 一种基于hdma的多用户检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于HDMA的多用户检测方法及系统，该方法通过将用户分群；设置过载率目标值，并确定码本参数；根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图；获取码本参数，构建因子矩阵，并根据码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定因子矩阵的非零元素；根据目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本；在接收端采用自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法解码，以实现多用户检测，最终有效降低了多用户检测的复杂度。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于HDMA的多用户检测方法及系统。
背景技术
混合域多址接入(Hybrid Domain Multiple Access，HDMA)是一种面向未来大规模接入网络场景的新技术，其融合了功率域、码域、频域等多域混合信号进行多址传输，相较于传统的非正交多址接入技术(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)采用单一的信号域多址传输技术，HDMA通过多域融合可进一步提高了通信容量以及频谱利用效率，可助力未来6G技术的发展。
然而，现有HDMA技术考虑分群时是假设用户数与信道增益相同的情况或者并不考虑分群，并没有考虑实际通信场景中各个用户的信道增益不同的情况。并且码本设计作为HDMA技术的一项关键技术，具有着重要意义，现有的HDMA技术中的码本设计通常被分解为设计母码本、操作星座、用户码本生成等这几个步骤，其对码本的优化主要集中在对母星座的设计上，一般是通过最大化最小欧几里得距离（MED）或者信道容量实现。并且现有HDMA技术中的码本设计大多基于正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）星座进行设计，其复数均为高斯整数，但QAM星座点的分布存在局限性，即设计更高过载率的码本时复杂度较高且误码率升高。同时在现有的HDMA系统中，其接收端常采用的多用户检测算法为连续干扰消除（successive interference cancellation，SIC）和消息传递算法(Message passing algorithm，MPA)检测方法，但随着用户数量和码本维度的增加，SIC和MPA算法的译码复杂度呈指数增长，从而导致多用户检测的复杂度增加。
发明内容
基于此，本发明实施例当中提供了一种基于HDMA的多用户检测方法及系统，旨在解决现有技术中，采用HDMA技术时，随着用户数量和码本维度的增加，SIC和MPA算法的译码复杂度呈指数增长，从而导致多用户检测的复杂度增加的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种基于HDMA的多用户检测方法，应用于大规模接入通信场景中，所述方法包括：
将用户分群，得到若干用户组群；
根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据所述过载率目标值，确定码本参数；
根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图；
获取码本参数，构建因子矩阵，并根据所述码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定所述因子矩阵的非零元素；
根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本；
在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测。
进一步的，所述将用户分群，得到若干用户组群的步骤包括：
获取各用户的信道增益，按照信道增益从大到小进行降序排列，计算各个相邻用户之间的信道增益差；
计算所有信道增益差的平均值，并根据各所述信道增益差和所述平均值，将用户划分为若干个组群。
进一步的，所述计算所有信道增益差的平均值，并根据各所述信道增益差和所述平均值，将用户划分为若干个组群的步骤包括：
获取各信道增益差，并判断信道增益差是否小于等于所述平均值；
若判断信道增益差小于等于所述平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为同一用户组群；
若判断信道增益差大于所述平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为不同用户组群。
进一步的，所述根据艾森斯坦整数，设计母星座结构的步骤中，艾森斯坦整数表现形式为：
；
；
其中，在设计目标母星座时引入艾森斯坦整数，替代传统高斯整数，艾森斯坦整数以1和ω为基，是方程的复根，和分别表示整数，表示三次单元根。
进一步的，所述根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图的步骤中，所述目标母星座结构表示为：
；
；
其中，设计的旋转角度参数为：
；
M表示为调制阶数，表示为旋转角度，表示码字的功率差异。
进一步的，所述以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标的步骤中，根据目标函数锁定待优化目标以获取优化参数，以根据待优化变量对所述待优化目标进行优化，得到优化后的变量，所述目标函数可以表示为：
；
s.t；
；
；
其中，E表示为码字的平均功率，表示为第i个用户的功率，表示为目标母星座结构中第i个用户的旋转角度，表示为目标母星座结构中不同类别的码字，表示为因子矩阵的行重，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数。
进一步的，所述根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本的步骤中，用户码本的表达式为：
；
其中，表示为第j个用户的初始码本，表示为去除所有零列后的结果矩阵，diag表示为生成一个以矩阵Z第i列中元素为对角线元素的对角矩阵的函数，表示为设定非零元素后的因子矩阵，表示为母星座结构，M表示为码本大小，N表示为所有码字中非零元素的个数。
进一步的，所述在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测的步骤中，引入基于用户组群数量的权重因子，以自适应选择分群方式，其中，所述权重因子的表达式为：
；
其中，表示为第g个用户组群中第m个用户的权重因子，∈（0，1]，wm-1表示为指数，即权重系数w的m-1次方。
进一步的，在接收端采用基于所述权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测的步骤包括：
获取用户组群的数量，并判断用户组群的数量是否大于阈值；
若判断用户组群的数量大于阈值，则将用户组群进行基于领域搜索算法启发的用户聚类处理，聚类处理完成后，对组间用户进行串行干扰消除处理；
若判断用户组群的数量不大于阈值，则直接对复用码本的用户做串行干扰消除处理，将不同功率的用户组群分离出来；
获取用户组群内用户接收的信号，并进行解码，得到解码信号；
采用串行干扰消除，从用户组群内用户接收的信号中减去所述解码信号，得到目标信号，并对所述目标信号进行解码，其中，对用户组群内各用户接收到的信号依次解码后，可获取用户在因子矩阵中对应的所占资源块的位置。
本发明实施例的另一方面提供了一种基于HDMA的多用户检测系统，应用于大规模接入通信场景中，所述系统包括：
分群模块，用于将用户分群，得到若干用户组群；
码本参数确定模块，用于根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据所述过载率目标值，确定码本参数；
目标母星座结构设计模块，用于根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图；
因子矩阵构建模块，用于获取码本参数，构建因子矩阵，并根据所述码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定所述因子矩阵的非零元素；
用户码本计算模块，用于根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本；
解码模块，用于在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于HDMA的多用户检测方法，该方法通过将用户分群，得到若干用户组群；根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据过载率目标值，确定码本参数；根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图；获取码本参数，构建因子矩阵，并根据码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定因子矩阵的非零元素；根据目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本；在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测，最终有效降低了多用户检测的复杂度。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的一种基于HDMA的多用户检测方法的实现流程图；
图2为用户与资源块之间的连接关系示意图；
图3为本发明实施例二提供的一种基于HDMA的多用户检测系统的结构示意图。
以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例一
请参阅图1，图1示出了本发明第一实施例提供的一种基于HDMA的多用户检测方法的实现流程图，所述方法应用于大规模接入通信场景中，所述方法具体包括步骤S01至步骤S06。
步骤S01，将用户分群，得到若干用户组群。
具体的，首先获取各用户的信道增益，并按照信道增益从大到小进行降序排列，计算各个相邻用户之间的信道增益差，随后将所有信道增益差求平均，得到平均值，并根据相邻用户间信道增益差与平均值的大小将用户划分为若干个组群。
需要说明的是，划分的具体步骤为，获取各信道增益差，并判断信道增益差是否小于等于平均值，若判断信道增益差小于等于平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为同一用户组群，其中，若存在连续的信道增益差均小于等于平均值，则将连续小于等于平均值的用户划分为同一用户组群，若判断信道增益差大于平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为不同用户组群，具体的，经过上述功率域的阈值分割，形成G个用户组群，其和速率公式为：
；
其中，表示为信道带宽,表示为第组内用户的信道增益,表示为第组内用户的功率,代表为所有组群用户按照信道增益降序排列后,信道增益强于第组的前组用户对第组内用户的干扰,为组内干扰,为信道噪声,其中，为第组内的总用户数，J为系统总用户数，为用户组群数量。
该模型实现了码域与功率域的结合，多组信道增益不同的用户复用同一个码本，系统过载率达到,远大于传统过载率 ，实现了在相同的时频资源下用户接入数量最大。
在本实施例当中，引入基于用户组群数量的权重因子，以自适应选择分群方式，具体的，为了降低HDMA系统随着用户组群的增加使得采用AIC（Adaptive interferencecancellation，自适应干扰消除）技术的计算复杂性显著增加的问题，这里先对通信用户进行分组配对，再引入一个基于用户组群数量的权重因子来自适应选择分群方式。此外，由于大多数功率将被分配给具有较差信道增益的用户。在这种情况下，可以通过将带宽分配给不同的用户来利用权重因子来提高公平性。将用户组群中的第m个用户的权重因子定义如下：
；
其中，表示为第g个用户组群中第m个用户的权重因子，∈（0，1]，wm-1表示为指数，即权重系数w的m-1次方，因此它可以被视为可实现数据速率的代价函数。
步骤S02，根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据所述过载率目标值，确定码本参数。
具体的，根据所连接场景的需要设置过载率目标值，过载率为λ=J/K，其中，λ>1，并根据所述过载率目标值确定HDMA码本参数S( J ，K ，F ，M ，N )，J表示为HDMA系统能够承载的最大用户数，F表示为指示基于资源块和用户生成的映射矩阵，K表示为资源块个数，M表示为调制阶数，N表示为每个码字中非零元素的个数。
然后，借助艾森斯坦整数提出一种新的功率不平衡码本,在母星座设计时引入艾森斯坦整数，设计一种区别于传统STAR-QAM的新型母星座结构，以最大化星座点间的最小欧氏距离为目标优化母星座图。
步骤S03，根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图。
具体的，艾森斯坦整数表现形式为：
；
；
其中，在设计目标母星座时引入艾森斯坦整数，替代传统高斯整数，艾森斯坦整数以1和ω为基，是方程的复根，和分别表示整数，表示三次单元根。
在普通复数加法和乘法的条件下，艾森斯坦整数在复平面内可以构成艾森斯坦环，即在复数域形成六角晶格，在数据填充理论中，六边形晶格因其最大的填充距离而被视为最佳晶格，通过计算这些点到复平面中心的距离，以保证每个用户传输码字均有较大的最小欧式距离。所有艾森斯坦整数构成集合记为，第n个艾森斯坦整数环半径可通过该整数环上的任一星座点确定，见下式。同时定义该整数环上的艾森斯坦整数集合记为，
；
当系统参数K=4,J=6,设置和的取值范围均为,通过Matlab穷举出所有艾森斯坦整数在复平面对应的点，在对其计算可得到前四个艾森斯坦整数环的半径分别为。
再设计如下的通用母星座结构，即目标母星座结构表示为：
；
；
其中，设计的旋转角度参数为：
；
M表示为调制阶数，表示为旋转角度，表示码字的功率差异，该母星座在星座的内外环均额外添加了旋转角度，当下标j为偶数时，为优化得到的角度参数，当下标j为奇数时，赋值1，将母星座从实数空间推向复数空间，从而提高码本结构设计的自由度，最终得到性能更好的码本。
而对于K=4,J=6,M=4的情况来说，在本发明实施例当中，使用的优化星座图模型如下：
；
其中，，而，和表示为幅度参数，表示旋转的角度参数，E表示为码字的平均功率，表示为码字的功率差异，当每次用户发送的比特数为时，每个用户占用的星座点数为，可以得到每个资源块上总星座点的个数为,这些星座点构成了资源块上的总星座图，通过调整星座点的分布和权重可以实现功率分配，权重可以通过调整星座点的幅度来实现，再利用艾森斯坦整数的模长和模长的平方来计算星座点间的距离。
进一步的，以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标的步骤中，根据目标函数锁定待优化目标以获取优化参数，以根据待优化变量对待优化目标进行优化，得到优化后的变量，其中，用matlab遗传算法工具箱优化所述初始码本的码本参数，目标函数可以表示为：
；
s.t；
；
；
其中，E表示为码字的平均功率，表示为第i个用户的功率，表示为目标母星座结构中第i个用户的旋转角度，表示为目标母星座结构中不同类别的码字，表示为因子矩阵的行重，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数。
步骤S04，获取码本参数，构建因子矩阵，并根据所述码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定所述因子矩阵的非零元素。
在本实施例当中，所得映射矩阵记为，需满足，B是二进制元素构成的矩阵，即任意映射矩阵均属于K×N的矩阵B。具体的，在任意行上下位置随机插入1×N的全零行向量，共计K-N个时获得的映射矩阵，还需要满足每次形成的映射矩阵不相等。以J＝6，N＝2，K＝4为例：单位矩阵，随机插入1×2的全零行向量,可得映射矩阵：
分别将J个映射矩阵中每个映射矩阵与其对应的转置矩阵相乘，取相乘后矩阵的对角线元素构成因子矩阵。
需要说明的是，本实施例将因子矩阵F表示如下：
其中，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，diag（）为取矩阵对角线上的元素。
通过上述方法，在本实施例当中，6个用户、4个资源块的因子矩阵F表示为：
从上述因子矩阵可以知道用户与资源块之间的连接关系，请参阅图2，为用户与资源块之间的连接关系示意图，其中，u1~u6分别表示为6个用户，R1~R4表示为4个资源块。
同时，定义，表示为包含在资源节点处活动的用户的索引的集合。对于本发明实施例当中使用的因子矩阵，可得。
对于码本参数可获取每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定因子矩阵的非零元素的步骤具体为，为了便于不同码本之间的比较，码本中码字的平均能量设定为1,根据以下公式获取每个码字分配的功率：
；
根据以下公式设定因子矩阵的非零元素：
；
其中，表示叠加资源块上第i个用户的分配功率与旋转角度的乘积，进一步的，通过为因子矩阵的非零元素设置分配的功率和旋转角度，以使每个用户的码本功率均存在差异，在本实施例当中，根据上述的步骤，设计的因子矩阵可以表示为：
按以上4×6，过载率为150%的步骤，可以类推5×10，过载率为200%的大规模因子矩阵：
步骤S05，根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本。
具体的，用户码本的表达式为：
；
其中，表示为第j个用户的初始码本，表示为去除所有零列后的结果矩阵，diag表示为生成一个以矩阵Z第i列中元素为对角线元素的对角矩阵的函数，表示为设定非零元素后的因子矩阵，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数，表示为母星座结构，M表示为码本大小，N表示为所有码字中非零元素的个数。
步骤S06，在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS（Message Iterative SparseSampling，消息迭代稀疏采样）算法进行解码，以实现多用户检测。
对海量用户按照信道增益降序排列后，并根据相邻用户间信道增益差与平均值的大小将用户划分为若干个组群后，为了使系统和速率最大，形成优化问题，该优化问题的表达式为：
；
其中，限制条件C1表示为每个用户的传输速率不能小于；
限制条件C2表示为每个用户的功率分配不能为负；
限制条件C3表示为当所有用户按照降序排列后，排序索引值较小的用户组的功率分配应当不大于排序索引值较大的用户组的功率分配；
限制条件C4表示为针对每组内多用户，排序索引值小的用户的功率分配应当不大于排序索引值大的用户的功率分配；
限制条件C5表示为在任何组群中的功率分配系数条件；
限制条件C6表示为所有用户的分配功率和应不超过系统所能提供的总功率。
而将J个用户根据信道增益差分组为G组，同一小组中的用户可以共享相同的资源。在第g个小组中，用户m处的接收信号是
；
其中，是BS和用户之间的信道增益，考虑到小尺度衰落，假设其遵循复正态分布CN（0，），其中，是大尺度衰落路径损耗指数，是BS和用户之间的距离。和分别表示第g个小组中第i个用户的功率和发射信号。是具有双侧功率谱密度N0/2的加性高斯白噪声（AWGN）。
假设只要满足每个用户的最小SINR要求（即最小解码阈值），接收器处串行干扰消除的解码顺序就不会改变，这是现有工作中常用的假设。在任何组群中，第m个用户都可以解码并去除信道条件较弱的用户的信号，并将信道条件较强的用户的信息视为噪声。通过应用串行干扰消除技术，小组中的第m个用户可以采用以下信噪比（SINR）对其自己的信号进行解码：
；
其中是发射信噪比（SNR），是发射功率，是加性高斯白噪声（AWGN）的方差。注意，也就是说，第i个用户解码第m个用户的信号的数据速率不应小于第m个使用者解码其自身信号的数据率。为了满足这一条件，应该根据每个小组中的用户的信道条件对其进行排序，如下所示：。根据序列可知每个组群的最后一个用户具有最佳的信道增益，因此，它可以去除同一集群中所有其他用户的信号。该用户的接收SINR可以表示如下：
需要说明的是，本实施例提供的方案的一个重要特征是组群间自适应干扰消除AIC技术的应用，该技术可以部分消除接收机的同信道干扰。然而，随着用户组群的增加，HDMA系统将变得极其复杂，因为使用AIC技术的计算复杂性显著增加。在这种情况下，用户配对作为一种将用户划分为不同组的机制，在降低HDMA系统的复杂性方面发挥着重要作用。因此引入一个基于用户组群数量的权重因子来自适应选择解码方式。此外，由于大多数功率将被分配给具有最佳信道增益的用户。在这种情况下，可以通过将带宽分配给不同的用户来利用权重因子来提高公平性。
基于上述考虑，采用上述提到的，引入基于用户组群数量的权重因子，以自适应选择分群方式，即考虑任何用户加入组群的情况，具有最佳信道增益的用户的权重因子被降低，以对应于执行串行干扰消除处理的不断增加的计算复杂性。
由于将用户划分为多个用户组群，在基于解码性能与解码复杂度的权衡引入了权重因子后，对组群数设置阈值。具体的，获取用户组群的数量，并判断用户组群的数量是否大于阈值；若判断用户组群的数量大于阈值，则将用户组群进行基于领域搜索算法启发的用户聚类处理，聚类处理完成后，对组间用户进行串行干扰消除处理；若判断用户组群的数量不大于阈值，则对复用码本的用户做串行干扰消除处理，将不同功率的用户组群分离出来，其中，邻域搜索算法可以以最大化优化目标f（x）为目标，其中x是值的向量，每个向量都可以被视为候选解。
进一步的，获取用户组群内用户接收的信号，并进行解码，得到解码信号，随后采用AIC算法，从用户组群内用户接收的信号中减去解码信号，得到目标信号，并对目标信号进行解码，可以理解的，用户首先对来自用户的信号进行解码，然后利用AIC算法从接收到的信号中减去该信号并正确地对其目标信号进行解码, 对于那些信道增益比用户的信道增益高的用户，用户将他们的信号视为噪声，并对进行解码。
通常具有较高信道增益的用户被分配低功率电平，并且在AIC解码中恢复具有较高功率电平的所有用户之后可以恢复其信号，而信道增益较低的用户具有较大的功率分配电平，并且通过将具有较低功率电平的用户信号作为AIC解码中的噪声来恢复他们的信号。
而消息迭代稀疏采样MISS算法的设计原理是：将压缩感知技术中的压缩采样匹配追踪与消息传递相结合，而压缩感知也被称为稀疏采样，是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。首先使用少量消息传递进行初始检测，再利用稀疏误差校正的思想对初始检测值进行二次检测，以改善二次检测出现的符号误差。
由于迭代次数越多，性能会越好，即误码率会随之改善。这说明原始的发送向量与经初始检测后得到的恢复码字之间的残差向量具有稀疏特性，并且可以表示为：
；
其中，是经过少量消息传递后重新映射得到的新HDMA码字。虽然少量迭代次数的消息传递可能会将初始估计向量完美恢复（即），但是绝大部分情况下，残差向量中的非零元素个数不为零，并且数量很少。因此残差向量可以被看作具有稀疏特性。同时，经初始检测的错误向量可以表示为：
；
重新推导可得：
；
即当残差向量是稀疏向量时，上式即转化成了一个稀疏信号重构问题。一旦残差向量被恢复，则最终信号的估计向量可以写作估计后的残差向量与初始恢复向量的和，即：
从而多用户检测问题被演变成稀疏向量重构问题，其可以使传统MPA算法复杂度大量降低，在HDMA系统接收端实现联合检测算法的低复杂度。
其中，对用户组群内各用户接收到的信号依次解码后，可获取用户在因子矩阵中对应的所占资源块的位置，表达式为：
；
其中，K表示为用户占用资源块的位置，find表示为用于寻找矩阵F第j列等于1对应位置的函数，F表示为用户与资源块映射关系的因子矩阵，j表示为因子矩阵的第j列。
根据所占位置对用户信息进行检测,解码第j个用户发送的信号，具体包括：
；
其中，m表示第n个码元对应的解码信号，norm表示用于取范数函数，min表示寻找矩阵中最小值的索引位置的函数，y表示接收端接收信号，CB表示用户码本。
每解码出一个用户信号，将次接收信号从总接收信号中减去，具体包括：
最后，可以将接收端接收信号与检测恢复信号进行比对，以得到误码率。好的码本意味着误码率性能良好，即意味着最大化最小欧式距离该目标函数。
由上可知，通过研究HDMA的大规模接入通信系统，考虑实际信道增益不同的情况将海量用户通过各个用户的信道增益差的平均值划分成多个组群，便于接收端解码处理，可大大降低解码复杂度及差错率。
同时针对现有HDMA技术中的码本优化设计问题，本发明在各个组群内设计适应大规模用户连接的功率不平衡码本，在母星座设计时引入艾森斯坦整数，替代高斯整数，改变传统码本设计的星座结构，突破了星座点分布的局限性，在保证星座点间最小欧式距离最大化的同时，保证系统资源利用率与接收端译码复杂度不变。
最后在检测端设计了区别传统的SIC联合MPA的检测算法，对组群间提出基于阈值的自适应干扰消除AIC算法，引入一个基于用户组群数量的权重因子来将不同功率的用户组分离出来。再对组群内用户利用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，将压缩感知技术中的压缩采样匹配追踪与消息传递结合，从而大大降低解码复杂度。
综上，本发明上述实施例当中的一种基于HDMA的多用户检测方法，该方法通过将用户分群，得到若干用户组群；根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据过载率目标值，确定码本参数；根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图；获取码本参数，构建因子矩阵，并根据码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定因子矩阵的非零元素；根据目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本；在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测，最终有效降低了多用户检测的复杂度。
实施例二
如图3所示，为本发明实施例二提供的一种基于HDMA的多用户检测系统的结构示意图，该系统应用于大规模接入通信场景中，所述系统200包括：
分群模块21，用于将用户分群，得到若干用户组群；
码本参数确定模块22，用于根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据所述过载率目标值，确定码本参数；
目标母星座结构设计模块23，用于根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图，艾森斯坦整数表现形式为：
；
；
其中，在设计目标母星座时引入艾森斯坦整数，替代传统高斯整数，艾森斯坦整数以1和ω为基，是方程的复根，和分别表示整数，表示三次单元根，所述目标母星座结构表示为：
；
；
其中，设计的旋转角度参数为：
；
M表示为调制阶数，表示为旋转角度，表示码字的功率差异，另外，根据目标函数锁定待优化目标以获取优化参数，以根据待优化变量对所述待优化目标进行优化，得到优化后的变量，所述目标函数可以表示为：
；
s.t；
；
；
其中，E表示为码字的平均功率，表示为第i个用户的功率，表示为目标母星座结构中第i个用户的旋转角度，表示为目标母星座结构中不同类别的码字，表示为因子矩阵的行重，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数；
因子矩阵构建模块24，用于获取码本参数，构建因子矩阵，并根据所述码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定所述因子矩阵的非零元素；
用户码本计算模块25，用于根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本，用户码本的表达式为：
；
其中，表示为第j个用户的初始码本，表示为去除所有零列后的结果矩阵，diag表示为生成一个以矩阵Z第i列中元素为对角线元素的对角矩阵的函数，表示为设定非零元素后的因子矩阵，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数，表示为母星座结构，M表示为码本大小，N表示为所有码字中非零元素的个数；
解码模块26，用于在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测，其中，引入基于用户组群数量的权重因子，以自适应选择分群方式，其中，所述权重因子的表达式为：
；
其中，表示为第g个用户组群中第m个用户的权重因子，∈（0，1] ，wm-1表示为指数，即权重系数w的m-1次方。
进一步的，在本发明其它一些实施例当中，所述分群模块21包括：
计算单元，用于获取各用户的信道增益，按照信道增益从大到小进行降序排列，计算各个相邻用户之间的信道增益差；
划分单元，用于计算所有信道增益差的平均值，并根据各所述信道增益差和所述平均值，将用户划分为若干个组群。
进一步的，在本发明其它一些实施例当中，所述划分单元包括：
判断子单元，用于获取各信道增益差，并判断信道增益差是否小于等于所述平均值；
第一划分子单元，用于若判断信道增益差小于等于所述平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为同一用户组群；
第二划分子单元，用于若判断信道增益差大于所述平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为不同用户组群。
进一步的，在本发明其它一些实施例当中，所述解码模块26包括：
第一判断单元，用于获取用户组群的数量，并判断用户组群的数量是否大于阈值；
聚类处理单元，用于若判断用户组群的数量大于阈值，则将用户组群进行基于领域搜索算法启发的用户聚类处理，聚类处理完成后，对组间用户进行串行干扰消除处理；
分离单元，用于若判断用户组群的数量不大于阈值，则直接对复用码本的用户做串行干扰消除处理，将不同功率的用户组群分离出来；
第一解码单元，用于获取用户组群内用户接收的信号，并进行解码，得到解码信号；
第二解码单元，用于采用AIC算法，从用户组群内用户接收的信号中减去所述解码信号，得到目标信号，并对所述目标信号进行解码，其中，对用户组群内各用户接收到的信号依次解码后，可获取用户在因子矩阵中对应的所占资源块的位置。
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发明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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于HDMA的多用户检测方法，应用于大规模接入通信场景中，其特征在于，所述方法包括：
将用户分群，得到若干用户组群；
根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据所述过载率目标值，确定码本参数；
根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图；
获取码本参数，构建因子矩阵，并根据所述码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定所述因子矩阵的非零元素；
根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本；
在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测；
所述根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图的步骤中，艾森斯坦整数表现形式为：
；
；
其中，在设计目标母星座时引入艾森斯坦整数，替代传统高斯整数，艾森斯坦整数以1和ω为基，是方程的复根，和分别表示整数，表示三次单元根；
所述根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构的步骤中，所述目标母星座结构表示为：
；
；
其中，设计的旋转角度参数为：
；
M表示为码本大小，表示为旋转角度，表示码字的功率差异；
所述以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标的步骤中，根据目标函数锁定待优化目标以获取优化参数，以根据待优化变量对所述待优化目标进行优化，得到优化后的变量，所述目标函数表示为：
；
s.t；
；
；
其中，E表示为码字的平均功率，表示为第i个用户的功率，表示为目标母星座结构中第i个用户的旋转角度，表示为目标母星座结构中不同类别的码字，表示为因子矩阵的行重，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数；
所述根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本的步骤中，用户码本的表达式为：
；
其中，表示为第j个用户的初始码本，表示为去除所有零列后的结果矩阵，diag表示为生成一个以矩阵Z第i列中元素为对角线元素的对角矩阵的函数，表示为设定非零元素后的因子矩阵，表示为母星座结构，M表示为码本大小，N表示为所有码字中非零元素的个数；
在接收端采用基于所述权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测的步骤包括：
获取用户组群的数量，并判断用户组群的数量是否大于阈值；
若判断用户组群的数量大于阈值，则将用户组群进行基于领域搜索算法启发的用户聚类处理，聚类处理完成后，对组间用户进行串行干扰消除处理；
若判断用户组群的数量不大于阈值，则直接对复用码本的用户做串行干扰消除处理，将不同功率的用户组群分离出来；
获取用户组群内用户接收的信号，并进行解码，得到解码信号；
采用AIC算法，从用户组群内用户接收的信号中减去所述解码信号，得到目标信号，并对所述目标信号进行解码，其中，对用户组群内各用户接收到的信号依次解码后，可获取用户在因子矩阵中对应的所占资源块的位置。
2.根据权利要求1所述的基于HDMA的多用户检测方法，其特征在于，所述将用户分群，得到若干用户组群的步骤包括：
获取各用户的信道增益，按照信道增益从大到小进行降序排列，计算各个相邻用户之间的信道增益差；
计算所有信道增益差的平均值，并根据各所述信道增益差和所述平均值，将用户划分为若干个组群。
3.根据权利要求2所述的基于HDMA的多用户检测方法，其特征在于，所述计算所有信道增益差的平均值，并根据各所述信道增益差和所述平均值，将用户划分为若干个组群的步骤包括：
获取各信道增益差，并判断信道增益差是否小于等于所述平均值；
若判断信道增益差小于等于所述平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为同一用户组群；
若判断信道增益差大于所述平均值，则将计算出的信道增益差所对应的用户划分为不同用户组群。
4.根据权利要求1所述的基于HDMA的多用户检测方法，其特征在于，所述在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测的步骤中，引入基于用户组群数量的权重因子，以自适应选择分群方式，其中，所述权重因子的表达式为：
；
其中，表示为第g个用户组群中第m个用户的权重因子，∈（0，1]，wm-1表示为指数，即权重系数w的m-1次方。
5.一种基于HDMA的多用户检测系统，应用于大规模接入通信场景中，其特征在于，所述系统包括：
分群模块，用于将用户分群，得到若干用户组群；
码本参数确定模块，用于根据所连接场景的需求，设置过载率目标值，根据所述过载率目标值，确定码本参数；
目标母星座结构设计模块，用于根据艾森斯坦整数，设计目标母星座结构，并以最大化星座点间的最小欧氏距离为优化目标，得到目标优化母星座图，艾森斯坦整数表现形式为：
；
；
其中，在设计目标母星座时引入艾森斯坦整数，替代传统高斯整数，艾森斯坦整数以1和ω为基，是方程的复根，和分别表示整数，表示三次单元根，所述目标母星座结构表示为：
；
；
其中，设计的旋转角度参数为：
；
M表示为码本大小，表示为旋转角度，表示码字的功率差异，另外，根据目标函数锁定待优化目标以获取优化参数，以根据待优化变量对所述待优化目标进行优化，得到优化后的变量，所述目标函数表示为：
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其中，E表示为码字的平均功率，表示为第i个用户的功率，表示为目标母星座结构中第i个用户的旋转角度，表示为目标母星座结构中不同类别的码字，表示为因子矩阵的行重，J表示为HDMA系统所能承载的最大用户数量，K表示为资源块个数；
因子矩阵构建模块，用于获取码本参数，构建因子矩阵，并根据所述码本参数，确定每个码字分配的功率，以根据每个码字分配的功率设定所述因子矩阵的非零元素；
用户码本计算模块，用于根据所述目标优化母星座图和设定非零元素后的因子矩阵，计算各个用户码本，用户码本的表达式为：
；
其中，表示为第j个用户的初始码本，表示为去除所有零列后的结果矩阵，diag表示为生成一个以矩阵Z第i列中元素为对角线元素的对角矩阵的函数，表示为设定非零元素后的因子矩阵，表示为母星座结构，M表示为码本大小，N表示为所有码字中非零元素的个数；
解码模块，用于在接收端采用基于权重因子的自适应干扰消除AIC算法将不同组群信号分离，再对用户组群内的用户采用消息迭代稀疏采样MISS算法进行解码，以实现多用户检测；
所述解码模块包括：
第一判断单元，用于获取用户组群的数量，并判断用户组群的数量是否大于阈值；
聚类处理单元，用于若判断用户组群的数量大于阈值，则将用户组群进行基于领域搜索算法启发的用户聚类处理，聚类处理完成后，对组间用户进行串行干扰消除处理；
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