5G非正交多址接入中干扰消除技术研究

郭永娜，王　钢，郑黎明,刘春刚

(哈尔滨工业大学 通信技术研究所，黑龙江 哈尔滨 150001 )



5G非正交多址接入中干扰消除技术研究

郭永娜，王钢，郑黎明,刘春刚

(哈尔滨工业大学 通信技术研究所，黑龙江 哈尔滨 150001 )

针对现有正交多址技术不能满足5G海量连接的场景对更高容量的需求，对非正交多址接入技术进行研究。首先对非正交多址接入技术进行介绍，非正交多址接入技术多用户数据不正交，且占用相同的时频资源进行发送，在该项技术中，接收机的设计算法尤为重要。之后对干扰消除接收机进行了研究，研究了MMSE-SIC算法，但该算法在用户负载大时，时延较大。结合并行干扰消除技术的优点提出了准并行干扰消除算法，该算法相较于MMSE-SIC时延减小近50%，但性能下降较大。针对高负载场景提出改进干扰消除算法，在保证性能下降不大时，缩短了高负载情况下系统时延。

非正交多址接入；串行干扰消除；准并行干扰消除；MMSE

0　引言

在传统移动通信技术中，通常采用正交多址接入技术，在时域、频域、码域分别正交的TDMA、FDMA、CDMA，以及在LTE中采用的正交时频资源的OFDMA。5G将会面临海量用户接入，以及物联网的应用场景对系统容量提出更高的要求，采用正交多址接入技术对于多用户通信来说在接收端实现较为简单，但是面对5G对容量更高的要求，传统的正交多址技术显然无法满足。从多用户信息论的角度看，非正交多址接入明显优于正交多址接入，对于下行广播信道和上行接入信道，非正交多址接入在获取系统容量[1]方面均是最优的。引入非正交多址接入技术，主动在发送端引入干扰，并在接收端使用干扰消除技术，可以达到多用户通信的信道容量极限。

非正交多址接入[2]目前主要通过发送端功率域非正交和码域非正交技术实现，功率域非正交多址技术主要是由日本DoCoMo公司提出的NOMA[3]技术，而码域非正交多址技术研究包括华为公司提出的SCMA[4]技术和中兴公司提出的MUSA[5]技术。对NOMA技术的研究主要集中在两用户的功率分配和干扰消除接收机算法研究。而SCMA技术研究一方面是发送端复杂的稀疏码星座设计，另一方面接收机采用MPA算法实现，寻求复杂度更低的简化MPA算法也是研究重点。MUSA在发送端采用非正交码扩频，接收端采用串行干扰消除接收机[6]，实现较SCMA复杂度更低，而该项技术的难点及突破点在于接收端的干扰消除技术，所以本文着重对基于码域非正交多址技术MUSA接收端干扰消除技术的性能进行研究。

1　非正交多址接入上行系统

1.1功率域非正交多址接入

NOMA[3,7]是在发送端主动引入干扰信息，在接收端采用串行干扰消除技术接收机。NOMA主要针对两用户场景进行研究。两用户在不同的信道条件下，对信道条件差的用户分配较大的功率，对信道条件好的用户分配较小的功率。然后将两用户的信息通过叠加编码，占用相同的时频资源进行发送。因为接收机对功率大的用户更为敏感，所以对于信道条件差功率大的用户，可以将功率小的另外一个用户信息直接当做干扰进行解调获得相应信息。而对于信道条件较好的用户，分配功率较小，此时，在接收端采用干扰消除接收机，首先对功率较大的信息进行解调译码，然后重构消除该用户的信息，之后再解调得到所需用户的信息。所以对于NOMA技术研究重点在于对两用户进行合理的功率分配和接收端的干扰消除技术。

1.2码域非正交多址接入

码域非正交多址技术是指多用户通过码域扩频和非正交叠加在相同的时频资源上发送信息，接收端通过线性处理和干扰消除技术来接收信息。对于发送端扩频码字设计，直接影响其非正交性能和接收机的复杂度。接收机的设计直接决定接收的性能。

SCMA在发送端采用高维星座调制技术和稀疏扩频技术，通过设计发送端码本，将用户数据稀疏共享相同的时频资源。发送端设计类似LDS稀疏码的设计，接收端同样采用消息传递算法(MPA),通过不断的迭代来获得用户数据。但MPA算法实现复杂度较高，且需要不断迭代过程来提高性能。

MUSA[6]是典型的码域非正交接入技术，在发送端采用复数多元码序列进行扩频。在CDMA系统中，在发送端引入正交PN序列进行扩频，在非正交系统中，扩频若采用长PN序列，则会增加接收端处理复杂度，若采用短PN序列，其用户之间低相关性又不能保证。此类序列即使很短时(如长度为8，甚至4时)，也能保持相对较低的互相关。且同一码组中含有大量的码元组合，可以满足海量连接。例如，其中一类MUSA复数扩展序列，其序列中每一个复数的实部虚部取值于一个多元实数集合。甚至一种非常简单的MUSA扩展序列，其元素的实部虚部取值于一个简单三元集合{-1,0,1}，也能取得相当优秀的性能。该简单序列中元素相应的星座图如图1所示。

图1　复数域多元码星座图

码域非正交多址接入上行系统模型在发送端首先对用户数据进行编码，然后对编码之后的数据进行非正交扩频处理，再将扩频后的数据叠加到相同的时频资源上进行发送。而在接收端，首先对接收的数据进行线性处理，然后利用串行干扰消除技术依次检测、重构、消去，从而获得用户的信息。

2　干扰消除技术

干扰消除技术基本思想是首先对多址干扰做出估计，然后从接收数据中减去多址干扰，从而提高检测的准确性。根据消去多址干扰的次序可以分为串行干扰消除和并行干扰消除[9]。串行干扰消除对干扰进行逐个消除，检测性能较好，但是时延较大；并行干扰消除对接收数据干扰进行并行消除，进行迭代提高准确性，时延较小，但是实现复杂度较高。

2.1串行干扰消除

串行干扰消除[10-11]的基本思想是按照一定顺序依次判决检测各个用户的数据，并将检测出的数据依次消去，直至检测出所有用户的数据。首先对接收到的数据进行排序以便确定检测顺序，用户的功率越大，越容易被接收机识别，所以可以选择按照SINR进行排序，选出SINR最大的用户。然后对SINR最大的用户进行线性检测，常用的线性检测方案由于ZF和MMSE，根据检测方式不同串行干扰方式还可以分为ZF-SIC和MMSE-SIC，ZF-SIC较MMSE-SIC实现简单，但性能较差，本文选择MMSE-SIC方式对用户数据进行检测。然后对检测出的SINR最大的用户数据进行解码判决，若译码正确，则对译出的码进行重新编码、扩展得到重构的用户数据，之后从接收到的数据中减去重构数据，从而消除该数据对其他用户数据的多址干扰；若译码错误，则不进行消除过程。然后再重复上述步骤，对剩余的数据进行SINR排序，选择SINR最大的用户数据，依次进行以上步骤，直至检测出所有的用户数据。由于接收机对功率大的用户数据更为敏感，所以采用SINR排序方式，先消除SINR最大的数据，在消除SINR最大数据时，其他用户数据干扰较小，这样可以在保证用户性能的同时获得更高的信道容量[11]。

接收信号在频域的表达式为：

(1)

式中，Hk为信道系数，Wk为非正交扩频码，Sk为编码后的用户信息，N为信道噪声。

可以将其等效为：

(2)

图2　MMSE-SIC流程图

具体步骤如下：

③ 选取SINR最大的用户K进行MMSE检测；

④ 对检测的结果进行译码判决，若判决正确，则重构并减去用户K的发送数据更新待检测数据，若判决错误，不更新待检测数据；

⑤ 重复步骤①～④。

2.2准并行干扰消除

2.2.1并行干扰消除过程

并行干扰消除[12-13]首先对接收到用户的数据进行粗略检测，然后将检测的K个用户数据作为第一次迭代的初始化数据，然后重构出所有用户数据的估计值。进一步检测某一用户数据时，将其他用户数据的估计值从接收数据中减去，得到较为准确的信号，并进一步进行检测过程，这样可以并行处理，同时得到所有用户数据的进一步估计值。为了提高准确度，通常进行反复迭代处理，最后一次迭代得到的数据即为检测到的用户数据。并行干扰消除实现复杂度较高，且需要反复迭代提高性能。但是并行干扰消除过程时延较小，结合串行干扰消除和并行干扰消除的优点，提出准并行干扰消除算法，每次消除并行消除两个较大的用户数据，为了降低复杂度和时延，不进行迭代。

2.2.2准并行干扰消除处理过程

串行干扰消除技术在用户数目较多时，逐个消除的方案会带来较大时延，且每次消除之后都要对剩余用户进行重新排序，运算复杂度较高。而并行干扰技术对多个用户进行并行处理，时延较小，但是处理复杂度又过高，不适合5G通信场景。

所以本文提出准并行干扰消除方案，具体流程如图3所示：在接收端首先对接收到的用户进行SINR计算，选出SINR最大的两个用户K和J，对这两个用户分别进行并行的线性检测、译码判决，然后进行判决，用户K判决正确，则进行重构消去K的数据，用户J判决正确，则进行重构消去J的数据，反之，判决错误，则不进行数据更新。这样在硬件操作上可以实现数据并行处理过程，大大缩短了检测的时延。

图3　准并行干扰消除流程图

但是本方案还有不足，在传统的MMSE-SIC过程，是对接收到的信号逐个消去，而改进后的处理过程，是对SINR最大的两个用户数据进行并行同时消去，这样这两个功率较大的用户数据不能消除对方的多址干扰，性能会有所下降。

2.3改进干扰消除算法过程

对比MMSE-SIC和准并行干扰消除算法，MMSE-SIC对用户数据逐个消除，误差小，误码性能好，但是时延较大；而准并行干扰消除算法对两个SINR最大的用户进行并行消除，将时延缩短为50%，但是两个SINR最大的用户在进行检测的过程中都会受到较大的干扰，所以性能较差。所以，提出一种自适应干扰消除算法，当用户数目较少时，系统能够忍受一定的时延，则选用MMSE-SIC方案来获得好的误码性能，当用户数目较多时，时延大，由于准并行干扰消除算法误差较大，则设定消除用户数目门限，小于该门限的用户采用MMSE-SIC方案，大于该门限的用户采用准并行消除方案，这样在保证较小时延的其情况下相较于准并行干扰消除方案提升了性能。

3　仿真结果

对码域非正交多址上行接入系统进行仿真，采用Turbo码进行编码，利用4元复数扩频序列进行非正交扩频，在接收端采用线性处理MMSE检测和干扰消除接收机，仿真其在AWGN信道下的性能。

对MMSE-SIC、准并行干扰消除和改进的干扰消除方案分别进行仿真，得到结果如图4所示。

图4　MMSE-SIC准并行方案对比仿真

图4给出BLER和系统过载率曲线图，过载率的定义是系统用户数目和扩频码长度的比值。在4元扩频系列条件下，过载率为300%即是存在12个用户。可以看出，传统的MMSE-SIC方案在BLER为0.1时可以达到过载率为300%，而采用准并行干扰消除之后过载下降为200%，改进的干扰消除算法可以达到280%过载。改进的干扰消除算法在用户负载较大时能保证性能较好，且减小了系统时延。

4　结束语

串行干扰消除在CDMA、LTE中都有应用，用于消除多用户之间干扰。在非正交多址接入系统中，串行干扰消除技术无疑是接收机处理部分的最佳选择。而面对较多用户时较大的时延，系统是不可容忍的。准并行干扰消除降低了接近50%时延，但是性能下降较大。改进后的干扰消除算法，在用户负载较小时采用MMSE-SIC方案，用户负载较大时，对优先消除的用户采用MMSE-SIC，之后消除用户采用并行两用户消除，这样在用户负载大的情况下，既保证了性能，又缩短了时延。

[1]Tse D,Viswanath P.Fundamentals of Wireless Communication[M].Cambridge :Cambridge University Press,2005.

[2]毕奇,梁林,杨姗,等.面向5G的非正交多址接入技术[J].电信科学,2015,31(5):14-21.

[3]Saito Y,Kishiyama Y,Benjebbour A,et al.Higuchi.Non-orthogonal Multiple Access (NOMA) for Future Radio Access[C]//IEEE VTC Spring 2013,June 2013：1-5.

[4]Nikopour H,Baligh H.Sparse code multiple access[C]//Personal Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC),2013 IEEE 24th International Symposium on.IEEE,2013:332-336.

[5]Nikopour H,Yi E,Bayesteh A,et al.SCMA for Downlink Multiple Access of 5G Wireless Networks[C]//Global Communications Conference.IEEE,2014:3940-3945.

[6]袁志锋,郁光辉,李卫敏.面向5G的MUSA多用户共享接入[J].电信网技术,2015(5)：28-31.

[7]张德坤.非正交多址系统功率分配及干扰消除算法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学,2015.

[8]Katayama H,Kishiyama Y,Higuchi,K.Inter-cell Interference Coordination Using Frequency Block Dependent Transmission Power Control and PF Scheduling in Non-orthogonal Access with SIC for Cellular Uplink[C]//Proceedings of 7th International Conference on Signal Processing and Communication Systems,Carrara,VIC,Italy,2013:1-5.

[9]姜晓琳,郑黎明,王钢,等.大规模MIMO中基于并行干扰消除多用户检测算法[J].无线电工程,2015,45(11):1-5.

[10]寇俊楠.LTE 链路接收端干扰消除技术研究[D].成都：电子科技大学,2012.

[11]Madkour M F.Successive Interference Cancellation Algorithms for Downlink W-CDMA Communications[J].Wireless Communications,IEEE Transactions on,2002 (1):169-177.

[12]张东红.CDMA多用户检测器线性统一模型与非线性改进算法研究[D].西安：西安电子科技大学,2010.

[13]阮赐朋.基于WCDMA的多用户检测算法的研究[D].武汉：武汉理工大学,2007.

Research on Interference Cancellation in Non-orthogonal Multiple Access System

GUO Yong-na,WANG Gang,ZHENG Li-ming,LIU Chun-gang

(Communication Research Center,Harbin Institute of Technology,Harbin Heilongjiang 150001,China)

Due tomass connectionsin5G mobile communication system,orthogonal multiple access can’t meet the requirement of higher channel capacity,then the research on non-orthogonal multiple access is needed.Firstly,the non-orthogonal multiple access is introduced.Multi-user data are not orthogonal,and occupy the same time-frequency resource for transmission.The core of the technology is the algorithm of the receiver.This paper mainly investigates interference cancellation algorithm.The MMSE-SIC receiver has good performance,but it brings great time delay when there are many users.Then the quasi parallel interference cancellationalgorithm with lower time delay is given,but the performance is bad.Finally,an improved interference cancellation algorithm is introduced.It has a littlecapacityloss,but reduces the time delaysignificantly when the user load is high.

Non-Orthogonal Multiple Access system; Successive Interference Cancellation;Quasi Parallel Interference Cancellation; MMSE

10.3969/j.issn.1003-3114.2016.05.02

引用格式：郭永娜，王钢，郑黎明,等.5G非正交多址接入中干扰消除技术研究[J].无线电通信技术,2016,42(5):06-09.

2016-05-13

国家自然科学基金项目(61401120)

郭永娜(1993—)，女，硕士研究生，主要研究方向：移动通信、物理层网络编码。王钢(1962—)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：信源信道编码、物理层网络编码。

TN919.23

A

1003-3114(2016)05-06-4