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稀疏码多址系统低复杂度检测研究

发布时间:2021-08-03 02:55
  本文针对稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)系统的低复杂度检测算法进行研究。SCMA系统通过为用户分配特定的码本以及多维码字对资源块的复用,实现了非正交多址接入。SCMA的非正交多址特性带来了更高的频谱利用效率,但为保证误码性能,接收端需要承受更复杂的多用户检测算法。SCMA的稀疏性使其在接收端能够采用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)进行多用户检测。MPA有着近似最优的误码性能,但大量的指数运算使其实现复杂度较高,难以实际应用。因此,本文针对SCMA系统低复杂度检测算法展开研究,具体包括以下四部分。首先,本文对SCMA的系统模型和基本原理进行了阐述。主要分析了SCMA系统收发端的构成及原理,并建立了SCMA下行链路模型。另外还详细介绍了现有多用户检测算法,即MPA检测的原理,并分析了其复杂度较高的原因。为减少MPA中的指数和乘法运算,本文还引入了对数域的MPA(Log-MPA)检测。其次,提出了不完全迭代MPA检测方案。通过对MPA中主要运算量的分析,发现可通过不完全迭代即检出部分用户,来减少MPA... 

【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

稀疏码多址系统低复杂度检测研究


LDS系统与SCMA系统发送符号形成对比

模型图,模型,码本设计,多址


图 2-2 用户 j 的 SCMA 发端模型-2 给出了按照上述过程建立的用户 j 的发端模型,其将码本映射稀疏扩频两部分,如此更利于进行后续的码本设计。图中给出用户 j 的发端模型,但为实现多址,还需将各用户的发送码字复行传输。

资源块,因子图,符号表示,码字


图 2-4 SCMA 收端模型2.3.1 因子图表示为研究接收的和信号与各用户之间的关系,可进一步将式(2-1)中各资源块的接收符号表示为yk= hkjj=1J∑ xkj+ nk,k =1,...,K 。由于码字xj的稀疏性,只有少数

【参考文献】:
期刊论文
[1]高阶调制解调下的低复杂度软信息求解[J]. 孟海波,肖东亮.  无线电通信技术. 2012(04)
[2]32QAM比特软信息简化计算[J]. 王磊,徐大专.  应用科学学报. 2010(04)



本文编号:3318781

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