The present invention provides a parallel multi-user detection method in a SCMA system. The method includes: in parallel iterative decoding of the SCMA system, if a user node SCMA factor graph in the I and I iterative 1 iteration, the largest element in the credibility of codeword vector location is different, it is determined that the user node is not stable, the user corresponding to the user node cannot early decision, enter the next iteration; otherwise, determine the user node is stable, corresponding to the user node user threshold condition judgment. The method of the invention in the existing threshold based on MPA algorithm, increases the user node stability judgment, only to meet the threshold conditions and stability judgment of the user through the user node can be decoded in advance. This improves the reliability of the threshold MPA algorithm to judge the codeword in advance, and makes the iteration of the message more fully in the low threshold condition, so as to obtain good BER performance.
【技术实现步骤摘要】
SCMA系统中多用户检测方法
本专利技术涉及无线通信
,尤其涉及一种SCMA系统中并行多用户检测方法。
技术介绍
正交多址技术(如4G中使用的OFDMA)远不能满足5G所要求的巨连接、更高的频谱效率和更低的时延。稀疏码多址接入(SparseCodeMultipleAccess,SCMA)方案作为一种基于多维码本的非正交多址技术,能够支持远多于所占用正交时频资源数的用户连接数。有文献比较了SCMA、多用户共享接入(Multi-UserSharedAccess,MUSA)和图样分割多址(PatternDivisionMultipleAccess,PDMA)这三种典型的非正交多址技术(Non-OrthogonalMultipleAccess,NOMA)在典型瑞利衰落信道中的误比特率(BitErrorRate,BER)性能,并得出SCMA的BER性能在这三种NOMA技术中最好。还有文献给出了SCMA方案在5G机器类型通信(MachineTypeCommunications,MTC)、移动宽带(MobileBroadband,MBB)和超密集网络(Ultra-DenseNetworks,UDN)这三个应用场景的具体传输策略,表明SCMA方案能够有效解决现存无线通信系统的主要问题,在5G候选方案中极具竞争力。在现有技术方案中,得益于SCMA码本的稀疏性,SCMA系统接收端可以采用基于消息传递算法(MessagePassingAlgorithm,MPA)的多用户检测算法,获得近似最优最大后验概率(MaximumaPosterior,MAP)检测的误码性能。但检测复 ...
【技术保护点】
一种SCMA系统中并行多用户检测方法,其特征在于,包括:在SCMA系统的并行迭代译码中,根据用户节点的码字可信度向量判断所述用户节点是否稳定;当判断所述用户节点稳定后,对所述用户节点所对应的用户进行门限条件的判决。
【技术特征摘要】
1.一种SCMA系统中并行多用户检测方法,其特征在于,包括:在SCMA系统的并行迭代译码中,根据用户节点的码字可信度向量判断所述用户节点是否稳定;当判断所述用户节点稳定后,对所述用户节点所对应的用户进行门限条件的判决。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的在SCMA系统的并行迭代译码中,根据用户节点的码字可信度向量判断所述用户节点是否稳定,包括:在SCMA并行迭代译码中,如果SCMA因子图中某用户节点uj在第i次迭代和第i-1次迭代中,码字可信度向量中最大元素所在的位置不同;即则判断所述用户节点uj是不稳定的;如果则判断所述用户节点uj是稳定的。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述的当判断所述用户节点稳定后,对所述用户节点所对应的用户进行门限条件的判决,包括:针对SCMA系统中的用户节点提出存储稳定用户节点所对应用户的可信集φ和存储不稳定用户节点所对应用户的不可信集ψ,初始设定所有的用户节点都是不稳定的,即所有用户都位于不可信集ψ中;当判断所述用户节点稳定后,按照下面的处理过程对所述用户节点所对应的用户进行门限条件的判决:首先计算在第i次迭代时所获得的用户j所有M个码字的后验概率近似值,并构成用户j在第i次迭代时的码字可信度向量;qi(χj)=[qi(χj,1),qi(xj,2),…,qi(xj,M)],其中,向量qi(xj)的第m个元素qi(χj,m)为MPA...
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