5G非正交多址接入系统设计与性能评估
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发布时间: 2025-08-27 01:22:09 阅读量: 3 订阅数: 6 

### 5G 非正交多址接入系统设计与性能评估
#### 1. 单用户传输与系统性能
每个用户配备单个发射天线,信息比特先经过码率为 1/2 的 LTE Turbo 编码器,采用 BPSK 调制,扩频长度为 4。扩频后的符号流经过子载波间隔为 15kHz 的 CP - OFDM 处理,扩频符号被映射到频率为 180kHz、时间为 4ms 的资源上。使用总共 64 个 MUSA 序列,每个用户随机选择其中一个序列进行扩频,每个 BPSK 调制符号扩频为四个符号,并放置在时域的四个连续资源元素中。
为了模拟基于竞争的无授权接入中开环功率控制导致的远近效应,每个用户的发射功率不同,遵循以中心 SNR 为均值、范围在[-8, 8]dB 的均匀分布。模拟一个窄带,如 180kHz,信道为平坦瑞利衰落。
从仿真结果可知,在基于竞争的无授权接入下,即使只有单个接收天线,采用 MUSA 扩频序列的仅数据解决方案的先进盲接收机,在无参考信号的情况下也能实现相当高的系统负载。例如,在 SNR = 12dB 的工作点,即每个用户的发射 SNR 均匀分布在[4, 20]dB 时,能以 10%的块误码率(BLER)支持 400%的过载,即 16 个用户。值得注意的是,即使有 12 个用户(300%过载),仅数据解决方案的盲接收机性能与具有理想信道估计的 MMSE - SIC 接收机性能相差不大。而对于基于参考信号的信道估计,当用户数量增加到六个或更多时,由于基于竞争的接入导致参考信号可能发生碰撞,会严重降低信道估计质量,与理想信道估计情况产生较大性能差距。
#### 2. 多接收天线下仅数据解决方案的盲接收机
##### 2.1 接收符号表示
第 r 个天线接收到的符号可以表示为 \(Y_{r,j}=\sum_{u = 1}^{U}h_{r,u,j}s_{u,j}+n_{r,j}\)(如式(8.5))或 \(Y_{r,j}=\sum_{u = 1}^{U}c_{u,r}s_{u,j}+n_{r,j}\)(如式(8.6))。对于平坦衰落,\(g_{r,u,j}\equiv g_{r,u}\),\(h_{r,u,j}\equiv h_{r,u}\)。则 \(g_{r,u}=h_{r,u}c_{u}\),\(s_{r,u,j}' = g_{r,u}s_{u,j}\)。
##### 2.2 多用户干扰与空间区分
在基于竞争的无授权接入中,用户间干扰严重,包括参考信号(如果使用)的碰撞以及数据部分的签名碰撞。虽然非正交序列的较大码本大小可以在一定程度上降低碰撞概率,但碰撞仍不可避免,尤其是在高过载情况下。
不同用户的空间信道是相互独立的,这种独立性可以提供空间区分来辨别多个用户的数据。例如,如果 UE1 和 UE2 的扩频码发生碰撞,在扩频码域无法区分这两个用户,但它们的空间信道 \(g_1\) 和 \(g_2\) 是独立的,\(g_1^*g_2\) 有很大概率呈现低相关性。随着接收天线数量的增加,低相关性的概率增大。在理想信道估计的情况下,基站可以完美了解两个用户的空间信道,并通过 MMSE 准则形成合适的空间接收权重 \(v_1\)、\(v_2\)。如果 UE1 和 UE2 的空间相关性较低,MMSE 类型的合并可以很好地分离两个用户的信号,即理想信道估计下,多接收天线的 MMSE 可以同时提供分集增益和干扰抑制。
多用户空间区分也可以通过接收波束成形来解释。空间合并本质上是一个接收波束,如果空间相关性低,意味着两个用户处于两个相互分离的波束中。但在实际信道估计中,如果选择了相同的前导码(碰撞),接收机可能不知道有两个用户在尝试接入,只能估计合并后的信道 \(g_1 + g_2\),这样会得到一个高度失真的波束,导致用户信号重叠,既无法对准目标用户,也无法抑制其他用户的干扰。由于前导码碰撞,多接收天线在空间域的区分能力会显著下降。
##### 2.3 改进的接收算法
传统的基于参考信号的接收算法是先通过参考信号估计信道,然后进行用户间干扰抑制和信道均衡,参考信号的碰撞会严重扭曲信道估计,影响多用户检测性能。为了提高基于竞争的无授权接入的性能,可以采用相反的算法:先进行空间和码域的多用户干扰抑制,然后进行盲信道估计,接着对具有更高信干噪比(SINR)的调制符号流进行均衡、解调和解码。这可以看作是单接收天线盲接收机向多接收天线的扩展。
在没有通过参考信号进行信道估计的情况下,空间域的多用户干扰抑制是盲空间合并或盲波束成形。如果接收天线有特定结构使信道呈现某些特性,盲空间合并可能遵循一定规则;但对于独立天线,如 mMTC 场景的低频段,不同天线的空间信道几乎独立,需要完全盲合并。幸运的是,天线数量不多,不同组合的假设数量有限。
对于两个接收天线,盲合并可以考虑以下六个假设:
\(\{[1, 0], [0, 1], [1, 1], [1, -1], [1, j], [1, -j]\}\)
对于四个接收天线,有更多组合,以下是两组合并假设:
| 索引 | 合并权重 | 索引 | 合并权重 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | [1, 1, 0, 0] | 13 | [0, 1, 1, 0] |
| 2 | [1, -1, 0, 0] | 14 | [0, 1, -1, 0] |
| 3 | [1, j, 0, 0] | 15 | [0, 1, j, 0] |
| 4 | [1, -j, 0, 0] | 16 | [0, 1, -j, 0] |
| 5 | [1, 0, 1, 0] | 17 | [0, 1, 0, 1] |
| 6 | [1, 0, -1, 0] | 18 | [0, 1, 0, -1] |
| 7 | [1, 0, j, 0] | 19 | [0, 1, 0, j] |
| 8 | [1, 0, -j, 0] | 20 | [0, 1, 0, -j] |
| 9 | [1, 0, 0, 1] | 21 | [0, 0, 1, 1] |
| 10 | [1, 0, 0, -1] | 22 | [0, 0, 1, -1] |
| 11 | [1, 0, 0, j] | 23 | [0, 0, 1, j] |
| 12 | [1, 0, 0, -j] | 24 | [0, 0, 1, -j] |
| 索引 | 合并权重 | 索引 | 合并权重 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | [1, 1, 1, 1] | 9 | [1, -1, -j, -j] |
| 2 | [1, -1, 1, -1]
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