【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信，具体地，涉及一种结合图像分类的下行链路scma译码算法。
技术介绍
1、稀疏码分多址(scma)是第五代通信(5g)系统中研究最广泛的非正交多址(noma)技术之一。接收端设计直接影响到scma系统的误码率(ber)和译码时间，因此高效的接收端设计是提升scma系统译码性能的关键。
2、传统的scma系统基于消息传递算法(mpa)进行译码，然而mpa需要经过大量的迭代计算，这与5g通信所追求的低时延不符合。深度学习(dl)技术是一项革命性的技术，可以应用于多种领域。基于dl的模型训练是一个耗时的过程，但训练后实现的高效率和低复杂度，以及强大的识别和分类能力，使其适用于多用户检测系统。然而目前基于dl的scma译码研究并没有充分利用深度神经网络(dnn)强大的特征提取能力，因此如何赋予dnn更多的有效特征值，使得接收端重叠码字分类更加高效是一个难题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种结合图像分类的下行链路scma译码方法，解决下行链路scma系统的ber高、译码时间不满足5g低时延要求的问题，包括以下技术方案：
2、一种结合图像分类的下行链路scma译码方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
3、步骤一：在平面直角坐标系中建立k个虚拟子坐标系；
4、步骤二：将下行链路scma接收信号y的k个分量(下行链路scma共k个正交资源块)分别映射成k个虚拟子坐标系中的k个点；
5、步
6、步骤四：通过计算信道特性，设定步骤三中得到的k个坐标点的亮度，并依次连接原始平面直角坐标系中的k个坐标点，生成一张rgb三通道的k边形图；
7、步骤五：通过k边形图所对应的用户输入符号组合，给生成的k边形图贴上标签，下行链路scma接收端复杂的重叠码字分类任务被转换成简单的图像分类任务。
8、优选地，所述步骤一中，通过设定虚拟子坐标系的原点位置和单位距离与原始平面直角坐标系单位距离的比值a，得到k个虚拟子坐标系，和k个虚拟子坐标系与原始平面直角坐标系的空间关系，其中是第k个虚拟子坐标系的原点在原始平面直角坐标系中的坐标，a表示虚拟子坐标单位距离是原始平面直角坐标系单位距离的a倍。
9、优选地，所述步骤二中，将接收信号y的k个分量分别映射到k个虚拟子坐标系中，得到k个点，过程可表示为：
10、
11、式中，yk是接收信号y的第k个分量，re(yk),im(yk)分别代表yk的实部和虚部，是第k个虚拟子坐标系中点的坐标。
12、优选地，所述步骤三中，基于步骤一中得到的k个虚拟子坐标系与原始平面直角坐标系的空间关系，得到步骤二中的k个点在原始平面直角坐标系中的坐标，过程可表示为：
13、
14、式中，(xk,yk)表示第k个点在原始平面直角坐标系中的坐标。
15、优选地，所述步骤四中，通过计算信道特性，设定步骤三中得到的k个坐标点的亮度，过程可表示为：
16、
17、式中，hjk表示第j个用户经历的信道特性的第k个分量，b表示k个坐标点的亮度，r表示亮度的红色通道分量，另外两个通道分量设置为0。依次连接原始平面直角坐标系中的k个坐标点，得到一幅顶点之间欧式距离足够远，且边不相交的rgb三通道的k边形图。
18、优选地，所述步骤五中，将k边形图所对应的用户输入符号组合看做一个j位m进制数，将这个j位m进制数所等同的十进制数设定为d，其中j表示下行链路scma共j个独立用户，m表示每个用户有m种输入符号(例如，0,1,...m-1)，对应每个用户特定码本的m种码字；将k边形图的标签设定为长度为mj的one-hot张量(mj种用户输入符号组合一一对应mj种k边形图)，one-hot张量中被d索引的元素设置为1，过程可表示为：
19、
20、式中，mj表示第j个用户的输入符号，b是k边形图的one-hot标签，实现下行链路scma接收端复杂的重叠码字分类任务被转换成简单的图像分类任务。
21、本专利技术的有益效果在于：本专利技术将下行链路scma接收端被噪声和衰落干扰的重叠码字分类任务转换为可以由轻量级图神经网络(gnn)处理的图像分类任务。与其他基于dl的scma译码器相比，我们的译码器改变了神经网络处理接收信号的方式，并且在不同的eb/n0(每比特能量与噪声功率谱密度比)值上具有更好的ber性能和译码速度。
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1.一种结合图像分类的下行链路SCMA译码方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路SCMA译码方法，其特征在于，所述步骤一中，通过设定虚拟子坐标系的原点位置和单位距离与原始平面直角坐标系单位距离的比值A，得到K个虚拟子坐标系，和K个虚拟子坐标系与原始平面直角坐标系的空间关系，其中是第k个虚拟子坐标系的原点在原始平面直角坐标系中的坐标，A表示虚拟子坐标单位距离是原始平面直角坐标系单位距离的A倍。
3.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路SCMA译码方法，其特征在于，所述步骤二中，将接收信号y的K个分量分别映射到K个虚拟子坐标系中，得到K个点，过程可表示为：
4.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路SCMA译码方法，其特征在于，所述步骤三中，基于步骤一中得到的K个虚拟子坐标系与原始平面直角坐标系的空间关系，得到步骤二中的K个点在原始平面直角坐标系中的坐标，过程可表示为：
5.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路SCMA译码方法，其特征在于，所述步骤四中，通
6.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路SCMA译码方法，其特征在于，所述步骤五中，将K边形图所对应的用户输入符号组合看做一个J位M进制数，将这个J位M进制数所等同的十进制数设定为d，其中J表示下行链路SCMA共J个独立用户，M表示每个用户有M种输入符号(例如，0,1,...M-1)，对应每个用户特定码本的M种码字；将K边形图的标签设定为长度为MJ的one-hot张量，one-hot张量中被d索引的元素设置为1，过程可表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种结合图像分类的下行链路scma译码方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路scma译码方法，其特征在于，所述步骤一中，通过设定虚拟子坐标系的原点位置和单位距离与原始平面直角坐标系单位距离的比值a，得到k个虚拟子坐标系，和k个虚拟子坐标系与原始平面直角坐标系的空间关系，其中是第k个虚拟子坐标系的原点在原始平面直角坐标系中的坐标，a表示虚拟子坐标单位距离是原始平面直角坐标系单位距离的a倍。
3.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路scma译码方法，其特征在于，所述步骤二中，将接收信号y的k个分量分别映射到k个虚拟子坐标系中，得到k个点，过程可表示为：
4.根据权利要求1所述的一种结合图像分类的下行链路scma译码方法，其特征在于，所述步骤三中，基于...
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