基于VSSAMP的抗干扰多用户检测算法及其设计方法技术

一种基于VSSAMP的抗干扰多用户检测算法及其设计方法，首先由基站和干扰用户之间距离构造多个同心圆的干扰层，并建立基站的干扰接收模型；接着，将多用户检测问题转化为CS稀疏信号重构问题；最后，设计了基于变步长自适应匹配追踪的抗干扰多用户检测算法，该算法引入了变步长机制，通过自适应调整大、小步长快速重构出活跃用户和干扰用户的传输符号。这不仅提高了系统的多用户检测精度和效率，而且能清楚地区分出活跃用户和邻居小区边缘活跃用户，较好解决了干扰用户严重影响多用户检测性能的问题，进而有效提高了检测小区内基站和活跃用户之间数据传输的准确性。用户之间数据传输的准确性。用户之间数据传输的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于VSSAMP的抗干扰多用户检测算法及其设计方法


[0001]本专利技术创造属于网络
，具体是一种基于VSSAMP的抗干扰多用户检测算法及其设计方法。

技术介绍

[0002]作为新一轮科技革命的核心技术，5G以超高速率、超大连接、超低时延三大特点推动移动通信从消 费侧向生产侧全面发展
[1]，为实现“万物互联”奠定了重要基础。随着5G网络的快速升级，思科公司白 皮书预测全球移动通信设备数量到2022年将超过250亿
[2]。传统移动通信采用正交多址(Orthogonal MultipleAccess，OMA)接入技术实现多路复用增益，但OMA可支持连接的最大用户数量受到正交资源的严格限制， 难以满足海量用户接入及其资源需求
[3]。为解决此难题，非正交多址(Non
‑
Orthogonal Multiple Access， NOMA)技术
[4]对有限的时频空域资源进行非正交复用，以过载方式成倍提升系统容量，可使5G网络达到 更高的频谱效率和用户公平性。
[0003]在5G大规模用户连接场景中，传统的基站(Base Station，BS)调度会产生繁重的信令开销和大量的传输 时延。上行免授权NOMA接入技术取消了资源调度请求和授权过程，用户无需基站授权即可发送数据， 显著提高了接入用户数量、降低了信令开销及传输时延，但同时增加了上行多用户检测(Multi
‑
User Detec
‑ꢀ
tion，MUD)的难度，这是因为基站无法从非正交叠加的传输信息中获知用户的发送情况
[5
‑
6]。因此，多用户 检测成为免授权NOMA接入技术的关键挑战之一。研究者为此设计了一系列免授权NOMA系统的多用户 检测方法。稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access，SCMA)技术
[7]作为典型代表，其接收端可以利用 消息传递(Message Passing Algorithm，MPA)
[8]算法进行多用户检测。文献[9]提出了基于串行策略的SCMA 多用户检测算法，按串行方式对因子图中资源节点消息进行更新与传递，改善了消息传递的收敛速度，从 而比并行策略提高了检测速率。联合文献[10]的近似消息传递(Approximate Message Passing，AMP)和文献 [11]的期望最大化(Expectation Maximization，EM)算法，文献[12]利用AMP将叠加的接收信号解耦为非耦合 标量问题，再利用EM精确估计活跃用户参数，实现了低误码率的数据传输。
[0004]免授权NOMA系统中活跃用户数量远远小于系统支持的最大用户数，即使在繁忙时段活跃用户一般 也不超过总用户的10％，即用户活动具有稀疏性
[13]。这恰好满足压缩感知(Compressive Sensing，CS)技术对 稀疏信号进行编解码的预设条件，激发研究者在上述传统检测法的基础上采用CS获得更高效的活跃用户 检测
[14]。文献[15]设计了低复杂度的子空间匹配追踪(Subspace Matching Pursuit，SMP)检测器，通过精确重 构高信噪比下活跃用户信号，获得显著的检测性能增益。文献[16]提出了基于最优索引广义正交匹配追踪 (generalized Orthogonal Matching Pursuit，gOMP)的多用户检测算法，该算法理论推导了每次迭代所应选择 的最优索引数目，获得比其它贪婪算法及梯度投影算法更佳的稀疏重构性能。仿真结果表明，在不同的活 跃用户数或过载率下，该算法均能实现最低误码率。根据用户激活概率，文献[17]设计了自适应匹配追踪 检测器，由逐步估计用户激活
数来提高稀疏度估计的准确性，促使误码率性能收敛到理想状态，从而表现 出比传统匹配追踪算法更优的检测性能。文献[18]提出了基于改进稀疏度自适应匹配追踪的多用户检测 (Modified Sparsity Adaptive Matching Pursuit MUD，MSAMP
‑
MUD)算法，根据最近两次残差能量比引入大步 长快速迭代、小步长精确逼近的自适应变步长机制，有效减少了检测迭代次数，使误码率比传统基于CS 的多用户检测算法降低了约9％。
[0005]为了应对局部热点区域中接入用户数量激增的趋势，5G引入超密集网络(Ultra
‑
Dense Network，UDN) 技术，在现有宏基站覆盖区域内密集叠加微基站、微微基站等低功率节点来增强无线覆盖，显著提高了网 络容量和频谱效率
[19]。但是，各种小型基站的密集部署不可避免地增强了相邻小区间干扰，这给免授权 NOMA系统的多用户检测带来了新的亟待解决的难题。

技术实现思路

[0006]为了解决干扰用户严重影响多用户检测性能的问题，本专利技术的基于VSSAMP的抗干扰多用户检测算法 及其设计方法，首先由基站和干扰用户之间距离构造多个同心圆的干扰层，并建立基站的干扰接收模型；接 着，将多用户检测问题转化为CS稀疏信号重构问题；最后，设计了基于变步长自适应匹配追踪的抗干扰多 用户检测算法，该算法引入了变步长机制，通过自适应调整大、小步长快速重构出活跃用户和干扰用户的传 输符号。
[0007]这不仅提高了系统的多用户检测精度和效率，而且能清楚地区分出活跃用户和邻居小区边缘活跃用户， 有效提高了检测小区内基站和活跃用户之间数据传输的准确性。仿真结果表明，相比于传统未考虑干扰的多 用户检测不易有效识别出活跃用户，本专利技术所提算法以低误码率快速完成了多用户检测任务。
[0008]一种基于VSSAMP的抗干扰多用户检测算法的设计方法，步骤包括：
[0009]1)建立基站的干扰接收模型：根据邻居小区的边缘活跃用户对检测小区内基站接收信号的干扰强弱， 构造以基站为圆心的多个同心圆干扰层，以此作为依据来建立基站的干扰接收模型；定义对基站检测产生 干扰的边缘活跃用户为干扰用户，以区别于其他活跃用户；
[0010]在干扰接收模型中，多个邻居小区内干扰用户总数小于检测小区内活跃用户个数；干扰用户的任意非 零元素的幅值远小于活跃用户的任意非零元素的幅值；
[0011]2)将免授权NOMA系统的多用户检测转化为基于干扰接收模型的l0最优化问题：CS进行稀疏信号采 样，再重构原信号；在重构过程中构造l0最优化问题求解最优稀疏解；
[0012]3)针对最优稀疏解包含大幅值和小幅值非零元素的特点，采用变步长自适应匹配追踪算法以大步长 快速检测出活跃用户、小步长精确检测出不同干扰层的邻居小区边缘活跃用户，从而实现抗干扰的多用户 检测。
[0013]针对超密集网络的多用户检测，本专利技术的主要贡献包含以下三个方面：
[0014](1)根据邻居小区边缘活跃用户对检测小区内基站接收信号的干扰强弱，构造以基站为圆心的多个同心 圆干扰层，以此作为依据来建立基站的干扰接收模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种VSSAMP的抗干扰多用户检测算法的设计方法，其特征是步骤包括：1)建立基站的干扰接收模型：根据邻居小区边缘的活跃用户对检测小区内基站接收信号的干扰强弱，构造以基站为圆心的多个同心圆干扰层，以此作为依据来建立基站的干扰接收模型；定义对基站检测产生干扰的边缘活跃用户为干扰用户，以区别于其他活跃用户；在干扰接收模型中，多个邻居小区内干扰用户总数小于检测小区内活跃用户个数；干扰用户的任意非零元素的幅值远小于活跃用户的任意非零元素的幅值；2)将免授权NOMA系统的多用户检测转化为基于干扰接收模型的l0最优化问题：压缩感知(CS)进行稀疏信号采样，再重构原信号；在重构过程中构造l0最优化问题求解最优稀疏解；3)针对最优稀疏解包含大幅值和小幅值非零元素的特点，采用变步长自适应匹配追踪算法以大步长快速检测出活跃用户、小步长精确检测出不同干扰层的邻居小区内边缘活跃用户，从而实现抗干扰的多用户检测。2.根据权利要求1所述的设计方法，其特征是所述步骤1)中，假设免授权NOMA系统中密集部署了M个单天线基站和Q个单天线用户；检测小区m∈{1，
…
，M}及其邻居小区，其中基站BS
m
覆盖K个用户，经过信道编码及调制后，活跃用户k的传输符号为x
k
，非活跃用户的传输符号为O；将用户k的传输符号x
k
扩展到长度为N的扩频信号s
k
上，当N＜K时系统过载且过载率ρ＝K/N；接着，叠加K个用户信号并通过N个正交的OFDM子载波进行传输；首先，建立免授权NOMA系统中具有小区间干扰的多用户检测模型：根据自由空间传播模型，在同一个子载波上与基站BS
m
距离R的邻居小区边缘用户对基站产生相近的干扰，并且干扰强度随着距离的减小而增加；则，小区m外形成多个以基站为圆心的同心圆干扰层，在同一个干扰层上的边缘用户具有相同的干扰强度；用干扰因子γ
∝
1/R2来反映邻居小区边缘用户的干扰强弱；把基站检测产生干扰的边缘活跃用户称为干扰用户，则，基站BS
m
的接收信号y＝(y1，
…
，y
N
)
T
表示为其中I表示BS
m
的邻居小区数量，K
i
表示邻居小区i内干扰用户数量；s
k
＝(s
1，k
，
…
，s
N，k
)
T
和和分别为小区m内用户k和邻居小区i内用户k的扩频序列；和γ
i，k
分别为小区i内用户k的传输符号和干扰因子；信道增益h
k
和分别满足h
k
～CN(0，1)和w＝(w1，
…
，w
N
)
T
为高斯白噪声且w
n
～CN(0，σ2)；式(1)模型是考虑相邻小区间互相影响的干扰接收模型；用户活动状态的稀疏性使得小区m内信道系数与用户符号的混合稀疏向量z＝[h1x1，
…
，h
K
x
K
]
T
也具有稀疏性；同理，邻居小区i内具有干扰因子的也是混合稀疏向量；将式(1)的干扰接收模型转化为如下矩阵形式
其中S＝(s1，
…
，s
K
)∈R
N
×
K
表示小区m内由K个扩频序列组成的测量矩阵；令表示小区m内由K个扩频序列组成的测量矩阵；令则表示I个邻居小区内由个扩频序列组成的测量矩阵；表示对应于的混合稀疏向量；式(2)的干扰接收模型即为所述的基站的干扰接收模型。3.根据权利要求2所述的设计方法，其特征是所述步骤2)中，利用测量矩阵H∈R
N

【专利技术属性】
技术研发人员：王天荆，李玉阁，沈航，白光伟，罗小康，周妍婧，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：