基于改进稀疏度自适应匹配算法的免授权非正交多址接入上行传输多用户检测

发布时间：2021-06-10 20:10

　　免授权非正交多址接入技术（NOMA）结合多用户检测技术（MUD）,能够满足大规模机器通信（mMTC）场景中的大连接量、低信令开销和低时延传输等需求。在基于压缩感知（CS）的MUD算法中,活跃用户数往往作为已知信息,而实际通信系统中很难准确估计。基于此,该文提出一种改进稀疏度自适应匹配的多用户算法（MSAMP-MUD）。该算法首先利用广义Dice系数匹配准则选择与残差最匹配的原子,更新用户支撑集;当残差能量接近噪声能量时,终止迭代,从而获得最终支持集;否则,采取上述准则更新用户支撑集,提高支撑集中活跃用户数估计精度。在迭代过程中,根据最近两次残差能量之比,选取不同的迭代步长,以降低检测迭代次数。仿真结果表明,所提算法与传统基于CS的MUD算法相比,误码率降低约9%,迭代次数减少约10%。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(09)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

免授权NOMA上行传输系统图

图。其中信噪比SNR为4dB，稀疏度S从10逐步增加到50。由图4可知，随着S的增长，5种算法的BER都会逐渐上升。这是因为基于CS的信号重构算法的恢复性能高度依赖于稀疏度水平。但所提MSAMP-MUD的BER性能在整个稀疏度变化范围类均优于其他几种MUD算法，其原因是迭代过程中广义Dice系数匹配准则提升了所选用户支撑集的准确性；同时，基于噪声能量的算法迭代终止阈值能确保算法及时停止迭代。特别地，当稀疏度S等于20时，所提MSAMP-MUD算法的BER性能比CS-MUD算法有显著提升；与SAMP-MUD算法相比，所提MSAMP-MUD算法的BER性能也有所提升。4.3不同稀疏度(S)下的迭代次数仿真及分析图5为不同稀疏度S下各算法迭代次数仿真曲表1系统仿真主要参数参数参数值系统用户数K200子载波数N100时隙数J7阈值ε11.2调制方式QPSK过载率λ200%扩频矩阵Toeplitz矩阵图2MSAMP算法流程图图3不同信噪比下的误码率性能曲线图2220电子与信息学报第42卷

图。其中信噪比SNR为4dB，稀疏度S从10逐步增加到50。由图4可知，随着S的增长，5种算法的BER都会逐渐上升。这是因为基于CS的信号重构算法的恢复性能高度依赖于稀疏度水平。但所提MSAMP-MUD的BER性能在整个稀疏度变化范围类均优于其他几种MUD算法，其原因是迭代过程中广义Dice系数匹配准则提升了所选用户支撑集的准确性；同时，基于噪声能量的算法迭代终止阈值能确保算法及时停止迭代。特别地，当稀疏度S等于20时，所提MSAMP-MUD算法的BER性能比CS-MUD算法有显著提升；与SAMP-MUD算法相比，所提MSAMP-MUD算法的BER性能也有所提升。4.3不同稀疏度(S)下的迭代次数仿真及分析图5为不同稀疏度S下各算法迭代次数仿真曲表1系统仿真主要参数参数参数值系统用户数K200子载波数N100时隙数J7阈值ε11.2调制方式QPSK过载率λ200%扩频矩阵Toeplitz矩阵图2MSAMP算法流程图图3不同信噪比下的误码率性能曲线图2220电子与信息学报第42卷

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进基于门限的稀疏码多址接入低复杂度多用户检测算法[J]. 杨维,赵懿伟,侯健琦.  电子与信息学报. 2018(05)
[2]基于结构化压缩感知的NOMA系统多用户检测[J]. 赵晓娟,张爱华,杨守义,李晓宇,张百林.  现代电子技术. 2018(05)
[3]非正交多址接入中稀疏多用户检测方法[J]. 李燕龙,陈晓,詹德满,王俊义.  西安电子科技大学学报. 2017(03)
[4]向量相似度测度方法[J]. 张宇,刘雨东,计钊.  声学技术. 2009(04)



本文编号：3223044