非正交多址接入（NOMA）技术详解

### 非正交多址接入（NOMA）技术详解 #### 1. NOMA与MU - MIMO对比 在基于授权模式下运行的网络中，为非正交多址接入（NOMA）提出的传输方案可应用于多用户多输入多输出（MU - MIMO）。不过，在轻负载场景下，NOMA相对MU - MIMO的频谱效率优势并不明确。当网络在无授权模式下运行且上行接入无竞争时，NOMA在频谱效率方面相对于MU - MIMO的相对增益也未得到证实。NOMA相对于MU - MIMO最显著的增益可能归因于基于竞争的无授权传输以及在无线资源控制（RRC）非活动状态场景下的小数据传输。 #### 2. 稀疏码多址接入（SCMA） ##### 2.1 SCMA概述 SCMA是一种频域非正交多址接入方案，可提高无线接入的频谱效率。在SCMA中，不同的输入数据流直接映射到不同多维码本的码字，每个码字代表一个扩展传输层。每个层或用户都有自己专用的码本，多个SCMA层共享正交频分复用（OFDMA）的相同时间 - 频率资源。 码字的稀疏性使得通过迭代消息传递算法（MPA）进行近乎最优的检测成为可能。这种低复杂度的多层检测允许过度的码字过载，即复用层的维度超过码字的维度。 ##### 2.2 Rel - 16非正交多址接入用例及不同操作模式特性 | 操作模式 | 动态MCS支持 | 特性 | 用例 | | --- | --- | --- | --- | | RRC_INACTIVE，无授权有竞争，无跟踪区域（异步） | 否 | 降低系统开销、延迟和功耗 | 大规模机器类型通信（mMTC）和增强型移动宽带（eMBB） | | RRC_CONNECTED（同步），无授权有竞争 | 否 | 降低系统开销和延迟 | mMTC、超可靠低延迟通信（URLLC）和eMBB | | 基于授权且有过载 | 是 | 有限降低下行链路开销 | eMBB | ##### 2.3 SCMA的优势与挑战 优化过载因子以及各层的调制/编码级别可提供更灵活高效的链路自适应机制。此外，SCMA的信号扩展特性可减少有色干扰，从而改善链路自适应。在SCMA中，输入比特直接映射到从预定义码本集中选择的多维复码字，共同传输的扩展数据通过叠加层承载。 由于在NOMA系统中各层并未完全分离，需要非线性接收器来检测每个用户的预期层。因此，非正交多址接入的代价是额外的检测复杂度，特别是当系统因大量复用层而严重过载时。 ##### 2.4 低密度扩展（LDS） LDS是SCMA的一种特殊形式。在LDS中，码字通过使用具有少量非零元素的长LDS签名对调制符号进行扩展而构建。尽管检测复杂度适中，但LDS性能较差，尤其是对于超过正交相移键控（QPSK）的大星座尺寸。 所有码分多址（CDMA）方案，特别是LDS，可被视为不同类型的重复编码，其中通过扩展签名生成正交幅度调制（QAM）符号的不同变体。重复编码无法在广泛的信噪比（SNR）范围内提供理想的频谱效率。 在SCMA中，QAM映射器和稀疏扩展的线性操作合并，将输入比特直接映射到称为码字的复稀疏向量。LDS和SCMA都基于将用户信息扩展到多个子载波的思想，但每个用户分配的子载波数量少于子载波总数，这种低扩展（稀疏）特性确保使用同一子载波的用户数量不会过多，从而使系统复杂度可控。 ##### 2.5 LDS的特点 - 每个用户在一小部分子载波上扩展其数据，子载波分配无排他性，多个用户可共享每个子载波。 - 接收器处的干扰模式将生成低密度图，可利用图论技术。 - 每个子载波上，与用户总数相比，用户的干扰源数量相对较少，搜索空间更小，可实现更复杂的多用户检测技术。 - 每个子载波可实现更高的信干噪比（SINR），从而实现可靠的检测过程。 - 每个用户在不同子载波上会受到不同用户的干扰，避免强干扰源破坏用户在所有子载波上的信号，实现干扰分集。 - 基于置信传播的多用户检测可在线性子载波数量复杂度下实现。 ##### 2.6 SCMA与LDS的区别 LDS和SCMA都使用低密度或稀疏非零元素序列来降低接收器MPA处理的复杂度。但在SCMA中，比特流直接映射到不同的稀疏码字。例如，在一个有六个用户的系统中，每个用户有一个码本，同一码本中的所有码字在相同的两个维度上包含零，不同码本中零的位置不同，以避免用户之间的冲突。对于每个用户，两位比特映射到一个复码字，所有用户的码字在四个共享正交资源上复用。 SCMA的关键区别在于设计多维星座以生成码本，这提供了LDS无法实现的整形增益。为简化多维星座的设计，可通过最小化给定星座点间最小欧几里得距离下的平均字母能量，并考虑码本特定操作（如相位旋转、复共轭和维度置换）来生成基线星座。 ##### 2.7 SCMA处理阶段 假设系统由K个用户组成，其信息比特扩展到N个资源元素。在正交场景中，K ≤ N以确保每个用户分配到正交资源元素；在非正交场景中，K > N，K/N定义为过载因子。 SCMA收发器结构的数学模型如下： 设$b = [b_1, b_2, \cdots, b_K]^T$表示K个上行用户传输的信息比特，$x_k = [x_{1k}, x_{2k}, \cdots, x_{Nk}]^T$表示第k个用户传输的符号。第k个用户的SCMA编码器定义为一对一映射$f_k: B_k \to X_k$，其中$b_k \in B_k$，$x_k \in X_k$，$B_k$和$X_k$的基数为$2^{N_B}$，$N_B$表示$b_k$中的信息比特数。由于SCMA方案的稀疏性，$x_k$可能包含零符号。 基站接收到的信号$y$，经过块衰落多址接入（上行）信道后，可表示为$y = \sum_{k = 1}^{K} H_k x_k + z$，其中$H_k = diag(h_{1k}, h_{2k}, \cdots, h_{Nk})$表示基站与第k个用户之间的信道，$z = [z_1, z_2, \cdots, z_N]^T$是零均值、单位方差的加性高斯白噪声。 给定接收信号$y = [y_1, y_2, \cdots, y_N]^T$和信道知识$H = \{H_k | k = 1, 2, \cdots, K\}$，$X = [x_1, x_2, \cdots, x_K]^T$的联合最大后验（MAP）检测可写为$\hat{X} = \arg \max_{X \in X_1 \times X_2 \times \cdots \times X_K} p(X|y)$。 由于SCMA传输方案的稀疏性，可应用MPA检测器降低解码复杂度，迭代更新与底层因子图相关的置信度。一旦估计出$\hat{X}$，可使用逆映射函数$(f_k)^{-1}$恢复原始用户信息比特$B_k$。 #### 3. 功率域非正交多址接入 ##### 3.1 功率域NOMA原理 功率域NOMA可在同一时隙、OFDMA子载波或扩展码中为多个用户服务，通过根据用户相对于基站的相对位置为不同用户分配不同功率水平来实现多址接入。 以两个使用串行干扰消除（SIC）接收器的用户设备（UE）为例，假设系统总传输带宽为1 Hz，基站以发射功率$P_i$向第i个UE发送信号$x_i$，其中$E[|x_i|^2] = 1$，且$\sum_{i} P_i = P$。在功率域NOMA中，$x_1$和$x_2$叠加为$x = \sqrt{P_1} x_1 + \sqrt{P_