一种基于无蜂窝大规模MIMO的稀疏码多址接入方法

本发明涉及无线通信，具体涉及一种基基于无蜂窝大规模mimo稀疏码多址接入方法。

背景技术：

1、随着6g垂直行业的快速发展和用户需求的多样化，未来通信系统需要支持海量设备极致连接，无线接入网络将从传统的“人人通信”向“大规模机器类通信”为主导的万物智联模式演进。同时，传统的多址接入也将向大规模接入转变，大规模接入将成为未来研究的核心。不同于传统的通信范式，大规模接入不仅需要满足接入用户的可靠性和时延需求，同时兼顾系统的高并发吞吐量。因此，如何充分融合系统架构、多址技术的优势，研究新的接入技术满足大规模设备极致连接需求成为研究的重点。

2、由于无蜂窝大规模mimo系统能够通过分布式接入点的协作处理改善系统可靠性而成为一种有潜力的新型接入网络结构。相比于传统的多小区结构，无蜂窝大规模mimo系统具有更好的宏分集增益以及更高的系统容量。而稀疏码多址凭借自身固有的稀疏性与高过载性，具有更高的频谱效率成为大规模接入极具潜力的方案。此外，稀疏码多址通常利用消息传递算法进行多用户检测使得用户具有更高的接入可靠性。因此，本发明从系统架构与多址方案的角度，考虑融合无蜂窝大规模mimo系统与稀疏码多址接入方案的优势，提供一种可扩展的高可靠的稀疏码多址接入方案以支撑海量终端大规模接入。

技术实现思路

1、技术问题

2、为解决上述问题，本发明提出了一种基于无蜂窝大规模mimo的稀疏码多址接入方法，能够适用于海量终端接入场景，并且该方法不仅能实现海量终端用户的快速高可靠检测，而且该方法具有更低的复杂度与更好的扩展性。

3、技术方案

4、为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

5、一种基于无蜂窝大规模mimo的稀疏码多址接入方法，包括：

6、s1：建立基于无蜂窝大规模mimo系统的可扩展稀疏码多址接入系统模型；

7、s2：对接入用户进行分簇与ap关联，形成可扩展的稀疏码多址接入虚拟簇；

8、s3：基于步骤s2，建立稀疏码多址接入用户的收发信号处理关系；

9、s4：基于步骤s3并利用接收信号的特点，构建多ap分层因子图；

10、s5：利用构建的多ap分层因子图设计分布式消息传递多用户检测算法；根据计算的用户码字的最大似然信息判决得到每个稀疏码接入用户的传输码字。

11、进一步的，所描述的步骤s1具体包括如下子步骤：

12、s11.在面积为的几何区域内配置一个具有个分布式接入点，个单天线用户以及一个中心处理单元的无蜂窝大规模mimo系统；其中每个ap配置根接收天线，接入点与中心计算单元之间通过光纤回程链路无损传输信息，并且所有的接入点和用户均是随机分布；

13、s12.建立信道模型：系统使用标准的块衰落信道，所描述的信道模型参数包括：信道相干时间，信道增益，大尺度衰落系数，小尺度衰落系数；小尺度衰落服从均值为0，单位方差的高斯分布；大尺度衰落用宏小区传播模型模拟；则第个用户到第个接入点的第根天线的信道增益表示为，其中表示第个用户到第个接入点的大尺度衰落系数，表示第个用户到第个接入点的第根天线的小尺度衰落系数；

14、s13.系统内每个接入的scma用户占用g维资源发送码字信号，即g个子载波；其中，码字信号可以表示为，是一个的码本，表示码本的大小；所有用户的导频与信号发送是严格同步的；

15、进一步的，所描述的步骤s2具体包括如下子步骤：

16、s21.基于无蜂窝大规模mimo以用户为中心的原则将所有的接入用户划分为个不相邻的虚拟用户簇；第c个用户簇表示为，并且满足，对于，；对于每一个用户簇，，其相应的服务ap簇由用户簇相近的ap组成；

17、s22.用户与ap的关联由动态协作簇矩阵确定，其可以表示为

18、

19、基于ap与用户的关联关系，由ap簇服务的用户的索引集合则可以表示为

20、

21、进一步的，所描述的步骤s3具体包括以下子步骤：

22、s31.基于s21、s22的用户关联关系，对于用户簇，第k个用户将其随机产生的二进制比特信息映射为一个g维的码字，即，是一个的码本，表示码本的大小；并且码字是一个具有个非零元素的稀疏向量，即码字满足；稀疏码多址接入用户的整体映射关系为，即；

23、s32.对于稀疏码多址接入系统，每一个用户能够接入个资源（），同时每一个资源可以被个用户共享，码字的支撑基集合则由资源分配矩阵确定，资源分配矩阵被表示为

24、

25、s33.对于用户簇，通过多径衰落信道传输scma码字后，在第个ap的第根天线上的接收信号为

26、

27、其中，表示第k个用户的发送功率，表示第k个用户与第m个ap的第n根天线之间的信道向量。表示第m个ap的第n根天线的噪声向量。

28、在第个ap所有天线的接收信号被表示为

29、

30、其中，，，表示传输信号的集合向量。表示第m个ap处的噪声向量集合；

31、在中心处理单元处的接收信号集合为

32、

33、其中，，并且；

34、进一步地，步骤s4中构建多ap分层因子图的具体方式为：将服务ap簇中的每一个ap视作一层独立的因子图；在每一层中，功能节点对应第个资源，变量节点对应第k个用户，所述变量节点的状态值为所述用户发送的码字；功能节点与变量节点的连接关系由所述资源分配矩阵确定；如果，则第k个变量节点与第个功能节点相连。

35、进一步的，所描述的步骤s5具体包括以下子步骤：

36、s51.利用步骤5中构建的分层因子图，以s32中的资源分配矩阵r为例（，）进行分布式消息传递算法设计；对于服务ap簇中的每一个ap（）其功能节点连接个变量节点（用户节点），连接集合表示为，而每一个变量节点则连接个功能节点，其连接集合表示为；相应地，在第m个ap的第n根天线的第g个资源（子载波）的接收信号表示为

37、

38、其中，表示码字的第个元素，；

39、s52.基于构建的分层因子图，对于第m层，第次迭代中从功能节点到变量节点传递的消息表示为

40、

41、其中，，表示索引集合为的码字集合去除码字，即；表示第m个ap的第g个子载波，第t-1次迭代时从变量节点到功能节点传递的消息；

42、计算在功能节点处，由索引集合中第m个ap的观测信号提供的码字的似然概率为

43、

44、s53.初始化第m层中从第k个变量节点到第个功能节点传递的消息为

45、

46、s54.在资源节点处计算局部似然消息后，ap将该局部似然消息传输至中心处理单元融合，然后获得第t次迭代的全局似然消息为

47、

48、其中，表示局部归一化常数；

49、基于全局似然信息，从变量节点到功能节点逆方向传递的信息可以表示为

50、

51、其中，满足如下归一化条件；

52、s55. cpu通过前传链路将更新后的变量节点消息发送至相应的ap，从而开始下一轮的消息更新与迭代。经过多轮消息传递或达到最大迭代次数时，函数节点（）与变量节点之间的消息传递停止。然后，可按如下方式计算每个用户每个码字的置信度：

53、

54、其中，表示最大迭代次数；

55、s56.基于步骤s55中得到的每个用户的每一码字的置信度，将每个用户的码字判决为

56、

57、进一步的，所述分布式消息传递多用户检测算法是基于非完美信道状态下执行的，所述方法还包括信道估计步骤：无蜂窝稀疏码多用户检测算法是基于非完美信道状态下执行的，对于无蜂窝大规模mimo稀疏码多址接入系统，第个资源上，从第k个用户到第m个ap之间信道的最小均方误差估计为

58、

59、其中，表示空间相关矩阵，表示导频接收信号的相关矩阵。

60、本发明还提供一种基于无蜂窝大规模mimo的稀疏码多址接入装置，其特征在于，所述装置包括：

61、接入预处理模块，用于对ap分许与接入用户关联，形成可扩展的稀疏码多址接入虚拟簇；

62、信号接收模块，用于接收来自稀疏码多址接入用户的导频信号与稀疏码字；

63、信道估计模块，用于对接入的稀疏码多址接入用户进行信号检测前的信道估计以获取接入用户的信道状态信息；

64、信号处理模块，用于构建分层因子图，计算每个用户的每个码字的似然信息，执行稀疏码多址接入用户的分布式消息传递检测，以恢复用户传输的码字信息；

65、本发明还提供一种通信设备，包括：处理器和存储器；

66、所述存储器，用于存储计算机程序；

67、所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现所述的方法。

68、本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的方法。

69、有益效果：本发明建立基于无蜂窝大规模mimo的稀疏码多址接入的数学模型，包括用户分簇、收发机设计与信道估计。然后，基于无蜂窝稀疏码多址接入的信号模型设计多ap分层因子图并利用无蜂窝大规模mimo系统的宏分集增益，提出基于ap簇的分布式消息传递多用户检测算法；本发明充分利用稀疏码多址的固有稀疏性与高过载性并结合无蜂窝大规模mimo系统的宏分集增益与可扩展性，实现海量终端的高可靠低复杂度多用户信号检测，满足海量终端高可靠低时延接入场景，具有很好的应用前景。