一种新型上行SCMA系统接收机

2017-09-03张宏扬郑长亮邵根富刘华平

电信科学 2017年8期

关键词：多址码字误码率

张宏扬，郑长亮，邵根富，刘华平

（杭州电子科技大学，浙江杭州 310018）

一种新型上行SCMA系统接收机

张宏扬，郑长亮，邵根富，刘华平

（杭州电子科技大学，浙江杭州 310018）

稀疏码多址接入（SCMA）是一种码域非正交多址接入技术，以其优异性能成为5G多址接入技术的热门候选方案。上行SCMA系统一般采用消息传递算法（MPA）接收机，检测过程中存在由先验信息带来的误差。针对这一问题提出一种新型接收机，称为环MPA（R-MPA）接收机，其通过一种联合检测方案来消除上述误差对最终检测结果的影响。理论分析和仿真验证表明，与现有的log-MPA接收机及经典MPA接收机相比，所提R-MPA接收机是一种检测精度更高而实施复杂度较低的上行SCMA系统接收机。

5G；稀疏码多址接入；消息传递算法；环MPA；过载率

1 引言

从20世纪80年代诞生至今，移动通信系统历经四代发展与变迁，逐渐成为推动社会和经济发展的重要引擎之一。目前，移动互联网业务与物联网业务的快速增长，推动着人们对5G[1]的探索与研究。5G作为面向2020年及以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统，其应用场景具有超高流量密度、超高连接数密度、超高移动性等特征[2,3]。相比于传统正交多址接入技术，非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NMA）[4,5]技术能进一步提升频谱效率且能增加有限资源下的用户连接数，更适应5G的需求。

稀疏码多址接入（sparse code multiple access，SCMA）[6]是华为提出的一种码域 NMA（codedomain NMA，CNMA）技术，其主要思想是将四维调制和低密度签名多址接入（low density signature multiple access，LDSMA）[7]相结合。基于SCMA的上行移动通信系统，不仅在频谱效率和吞吐量上表现优异，而且可以引入免调度的竞争随机接入机制，从而降低业务的接入时延和信令开销，支持大量、可动态变化的用户数目。因此，SCMA技术成为5G多址接入技术研究中的一个热点，受到学术界和工业界的重视。

然而SCMA要正式成为5G空口技术，一个亟需解决的关键问题是接收机的设计。具体而言，SCMA接收机的重点和难点在于多用户检测（multi-user detection，MUD），故国内外学者针对SCMA系统检测做了大量研究。参考文献[6]介绍了基于经典消息传递算法（message passing algorithm，MPA）[8]的SCMA系统检测方案。目前，在现存各类面向SCMA系统的检测算法中，MPA相关类算法已经占据主流。参考文献[9]将经典MPA的检测运算投入对数域，提出对数域 MPA（log domain MPA，log-MPA）；参考文献[10,11]分别提出基于部分边缘化方法的 MPA和基于阈值中断方法的MPA；参考文献[12,13]对基于串行更新策略的MPA检测方案进行研究与分析；参考文献[14]则基于信号不确定性原理提出一种动态缩小平方搜索MPA（dynamic shrunk square searching MPA，DSSS-MPA）。

在上述相关研究中，SCMA接收机在对接收信号进行检测时，均假定各用户所有传输码字的先验概率相等。因此，这些接收机不可避免地存在由先验信息带来的检测误差。针对这一问题，本文提出一种基于联合检测的SCMA接收机，称为环MPA（ring-MPA，R-MPA）接收机。该接收机在不增加实施复杂度的基础上，可以最大程度地消除由先验信息带来的检测误差。

2 系统模型

假定一个上行SCMA系统，系统中J个用户共享K个正交时频资源（如OFDM子载波），所有用户使用同一个基站，系统过载率（overloading factor，OF）为J/K。当J=6时，上行SCMA系统框架如图1所示。

图1 上行SCMA系统框架（J=6）

整体上，上行SCMA系统可分为发送端和接收端两大模块。

（1）发送端

根据SCMA系统码本，SCMA编码器将信道编码后的用户比特信息直接映射为多维复数码字，然后进行物理资源单元（physical resource element，PRE）映射，来自J个用户的码字信息在K个OFDM子载波上复用。当J=6、K=4时，上述操作的示意如图2所示。其中，M=4，代表码本大小，M=2l，l为用户编码比特的位数；N=2，代表码字中非零元素个数，即图2各码字中不为白色的元素个数。

图2 SCMA编码与PRE映射（J=6, K=4, M=4, N=2）

（2）接收端

由于J个用户在K个OFDM子载波上复用，则接收端信号可以表示为：

其中，y={yi},i=1,2,…,K，yi为子载波i上的接收信号；m={mj}，j=1,2,…,J，mj为用户j的传输码字；N0为噪声功率；Hj=[hj1,hj2,…,hjK]T、Pj、Fj=[fj1,fj2,…,fjK]T分别为用户j的信道增益、传输功率、标记向量。Fj对应于PRE映射过程，即当用户j的码字信息在子载波i上传输时，fji=1；否则为0。

与发送端的操作相对应，接收端的工作是对上述接收信号进行解PRE映射、检测与译码。

3 接收机设计

由第2节分析可知，在上行SCMA系统中，各用户之间存在干扰。故能否设计出高性能、低复杂度的接收机决定着系统性能的优劣，而SCMA接收机设计的关键在于MUD检测方法[15]。

3.1 消息传递算法

结合图3所示因子图[16]来阐述基于经典MPA的SCMA系统检测过程。该因子图对应于SCMA系统的PRE映射，其中变量节点（variable node，VN）vj和资源节点（resource node，RN）ri分别对应用户j与子载波i（i、j的取值如第2节所述），连线则反映用户与子载波的复用关系。

图3 因子图

第一步，信息初始化。给定各用户所有码字的先验概率，作为变量节点 vj传递给资源节点 ri的初始信息；同时，计算各资源节点所对应的载波上所有残差信息的集合。以资源节点ri为例：

其中，v1、v2、v3表示与资源节点ri相连接的变量节点，m1、m2、m3代表v1、v2、v3对应的用户在子载波i传输上的码字；Hi=[h1i,h2i,…,hJi]T为载波i上各用户的信道增益集合；Cji(mj)代表码字为mj时，用户j在子载波i上的发送符号；N0,i为子载波i上的噪声功率。

第二步，用户信息在VN与RN之间迭代更新。以vj与ri为例：

第三步，当所设置的中断条件（比如迭代次数）达成时，迭代停止；检测器输出检测信息，即用户各编码比特的对数似然比（log likelihood rate，LLR）：

其中，b(mj,xj)表示码字mj中第x个编码比特。

图4 R-MPA接收机设计流程

表1 MPA和log-MPA检测运算量对比

3.2 R-MPA接收机

由第 3.1节内容可知，基于经典 MPA的SCMA检测，在初始化阶段需要各用户所有码字的先验概率。经典MPA检测方案及第1节所述诸多改进MPA检测方案，都假定SCMA系统中各用户所有码字的先验概率相等，这势必会给系统的检测译码带来误差。

针对这一问题，本文提出一种新型SCMA接收机，称为 R-MPA接收机，其设计流程如图4所示。该接收机的基本思想是通过串联两个 SCMA检测器，构建一个环状接收机。检测器1先对接收信号y进行处理，得到的LLR信息传入判决器；判决器输出检测器 2所需的先验信息；检测器2据此对接收信号y进行处理，得到最终的LLR信息，传递给解码器。

在上述两个检测器中，检测算法均采用参考文献[9]所提的log-MPA。这是因为log-MPA的检测性能基本等同于经典MPA，而其检测运算量远小于后者。两者的检测运算量对比见表1。其中，dr表示一个RN连接的VN个数，dv表示一个VN连接的RN个数，n表示算法迭代次数。log-MPA检测器的检测思想是把雅可比对数式与经典MPA相结合，即将式（11）运用到第3.1节所述的检测计算中：

在R-MPA接收机中，以检测器2为主，检测器1为辅，分别对接收信号y进行检测；检测器1所需先验信息仍通过假定获得，检测器2所需先验信息则由R-MPA接收机的判决器给出。判决器中的主要操作是：借助检测器1输出的LLR信息，计算用户编码比特（如00 01 10 11）的概率分布；据此得出用户各编码比特所对应的多维码字的先验概率，发送给检测器2。Turbo解码器则是根据检测器2输出的LLR信息对接收信号y进行解码操作。

其中，判决器在计算用户编码比特的概率分布时，一位编码比特（如00）最多对应4次比较运算与一次加法运算。这些运算相比于复杂的MUD检测运算，可以忽略不计。因此，当检测器总迭代次数相等时，R-MPA接收机与log-MPA接收机的实施复杂度近乎相等。

4 仿真与结果分析

为了验证本文所提接收机的性能，设计了几种不同场景，对R-MPA接收机的误码率性能与实施复杂度进行仿真分析。

4.1 误码率性能

[9]中的实验仿真可知，在相同通信场景中，log-MPA接收机的检测误码率几乎与经典MPA接收机完全相等。因此基于上行SCMA系统，将R-MPA接收机与log-MPA接收机的检测误码率进行对比，仿真参数设置见表2。

表2 R-MPA接收机与log-MPA接收机的检测误码率仿真参数设置

其中，SCMA系统码本设计采用参考文献[17]给出的设计方案，且 M=4、N=2；信道编码采用1/2 Turbo，Turbo解码的迭代次数为3；系统噪声设定为高斯噪声。此外，场景4、场景5中R-MPA接收机的两个检测器的检测算法迭代次数均为2，总迭代次数为4。

在表2所述的5种场景中，R-MPA接收机与log-MPA接收机的检测误码率如图5所示。其中，场景 1与场景 5的仿真结果对比，验证了本文所提接收机设计方案的合理性与有效性。而从场景 2～4的仿真结果可以看出，相比于log-MPA接收机，R-MPA接收机在检测误码率性能方面有着明显的优势；且SCMA系统的过载率越大，R-MPA接收机在检测误码率性能方面的优势越明显。

图5 R-MPA接收机与log-MPA接收机的检测误码率

4.2 实施复杂度

据第 3.2节内容可知，R-MPA接收机与log-MPA接收机的实施复杂度基本相等。基于上行SCMA系统，对R-MPA接收机与经典MPA接收机的实施复杂度进行对比，仿真参数设置见表3。

表3 R-MPA接收机与经典MPA接收机的实施复杂度仿真参数设置

其中，SCMA系统码本与第4.1节仿真实验中的一致；场景1、场景2中R-MPA接收机的两个检测器的检测算法迭代次数均为2，总迭代次数为4。

在表3所述的4种场景中，R-MPA接收机与log-MPA接收机的检测运算量如图6所示。由图 6可以看出，在检测环节，前者的比较运算量基本与后者的指数运算量基本相等；而前者的乘法运算量明显小于后者，且随着 SCMA系统过载率的增大，两者差距增大；前者的加法运算量则大于后者，两者差距也随系统过载率的增大而增大。整体而言，R-MPA接收机的检测运算量远小于经典MPA接收机，故前者的实施复杂度远低于后者。

图6 R-MPA接收机与经典MPA接收机的实施复杂度

综合第4.1节与第4.2节的仿真实验可知，所提 R-MPA接收机的检测误码率性能明显高于log-MPA接收机及经典MPA接收机；而其实施复杂度远低于经典MPA接收机，与log-MPA接收机基本相等。因此，本文所提接收机是一种检测精度更高而实施复杂度较低的上行SCMA系统接收机。

5 结束语

针对上行SCMA通信系统，本文提出一种新型接收机的设计方案。相比于经典MPA接收机以及其他改良MPA接收机，所提接收机在对接收信号进行检测时，极大地减小了由先验信息带来的误差。通过理论分析和实验仿真表明，所提接收机检测精度高而实施复杂度较低。因此，本文所提接收机是一种实用价值较高的上行 SCMA 系统接收机。

此外，和现存其他针对上行SCMA系统接收机的研究一样，本文工作是基于上行 SCMA系统中各用户传输功率相等的场景。将来可以考虑在用户传输功率不等的场景下，如何设置自适应的码本分配，使得传输功率最高的两个用户的稀疏码字正交，进一步提升SCMA系统的检测性能。

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A novel receiver for uplink SCMA system

ZHANG Hongyang, ZHENG Changliang, SHAO Genfu, LIU Huaping
Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China

Sparse code multiple access (SCMA) is a type of code domain non-orthogonal multiple access technology, which is regarded as a promising multiple access technology for 5G due to its excellent performance. The uplink SCMA system generally uses a message passing algorithm (MPA) in the receiver. The priori information can be inaccurated to cause an increased detection error. A novel receiver for the uplink SCMA system, called ring-MPA (R-MPA) receiver, was proposed to solve this problem, by using a joint detection process. The proposed R-MPA receiver was compared with the log-MPA receiver and the classic MPA receiver, two state-of-the-art existing schemes. Both theoretical analysis and computer simulation results show that the proposed receiver not only has a superior error performance, but also has a lower implementation complexity than these existing schemes.

5G, sparse code multiple access, message passing algorithm, R-MPA, overloading factor

s: The National Natural Science Foundation of China (No.61471153), Scientific Research Foundation of Hangzhou Dianzi University (No.KYS085614014, No.ZX150204307002/001)

TN929.5

10.11959/j.issn.1000−0801.2017188