混合稀疏码多址接入方法与流程

本发明涉及无线通信技术，尤其涉及一种混合稀疏码多址接入方法。

背景技术：

低时延、高可靠、低功耗，海量接入是未来5G无线传输网络的主要技术特征。在无线通信系统中，多址接入是一种主要的技术。通常，大部分通信系统采用正交多址接入技术。正交多址接入技术仍不能满足5G系统的要求。近些年非正交多址接入成为一个研究的热点。稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access，SCMA)是一种基于多维码本的非正交多址接入技术，它的结构类似于低密度序列(low density signature，LDS)。LDS与传统的正交扩频序列不同，它是一种稀疏扩频序列。在SCMA系统中，首先输入的数据流被映射到多维星座图上。然后映射矩阵将多维星座点映射到SCMA的码字上。SCMA的一个码本由一定数量的码字组成。而SCMA的传输数据层都有相应的码本。为了提高频谱的效率，两个或者更多的数据层将在相同的时频资源上叠加。所有叠加数据层星座图的尺寸和长度是相同的。

SCMA接收机采用了串行干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)和消息传递算法(Message Passing Algorithms，MPA)的联合译码算法，MPA模块的初始信息来自SIC模块的输出，但是MPA模块的初始信息的质量容易受到多径和噪声的影响。尽管SCMA增大了在每个资源节点各数据层能量的差异值，但是各数据层之间能量的差异性可能达不到预期。这样会降低每一次MPA模块迭代过程中第一个被检测出的数据层的收敛可靠性。综上所述，在多径衰落信道条件下，SCMA接收机的性能有待进一步提高。

技术实现要素：

本发明提供一种混合稀疏码多址接入方法，以解决SCMA接收机中MPA模块初始信息容易受到多径和噪声的影响以及每一次MPA模块迭代过程中第一个被检测出的数据层的收敛可靠性不理想等问题。

本发明提供一种混合稀疏码多址接入方法，包括：

对多个用户层的数据分别进行信道编码，得到多个比特流，并将所述多个比特流均分为第一比特流和第二比特流；

将所述第一比特流映射到第一星座图，将所述第二比特流映射到第二星座图，其中，所述第一星座图为N₁维星座图，所述第二星座图为N₂维星座图；

分别对所述第一星座图的星座点和所述第二星座图的星座点通过映射矩阵进行映射处理，得到所述第一比特流对应的第一码字、所述第二比特流对应的第二码字；其中，所述第一星座图对应第一码本，所述第二星座图对应第二码本，所述第一码字为所述第一码本中的码字，所述第二码字为所述第二码本中的码字；

对所述第一码字中的非零元素和所述第二码字的非零元素通过排列矩阵进行排列处理，得到各所述用户层在时频资源上的叠加方式；其中，所述排列矩阵使得叠加在各个资源节点上的用户层之间维度欧式距离增加；

根据各所述用户层在时频资源上的叠加方式，进行数据传输。

可选地，所述映射矩阵由非零行和全零行组成，所述第一码字和所述第二码字均包含非零元素和零元素，所述第一码字的非零元素对应所述第一星座图的星座点，所述第二码字的非零元素对应所述第二星座图的星座点。

可选地，所述时频资源包括K个资源节点，所述K＝N₁+N₂；

叠加在各所述资源节点上的用户层的非零元素的数量相同，且满足

其中，d_f代表每个所述资源节点上的用户层的非零元素的数量；

所述用户层的总数为J＝2*d_f。

可选地，叠加在各所述资源节点上的非零元素对应第一码字的非零元素；或者

叠加在各所述资源节点上的非零元素对应第二码字的非零元素；或者

叠加在各所述资源节点上的一部分非零元素对应所述第一码字的非零元素，另一部分对应所述第二码字的非零元素。

可选地，所述第一码字的每个非零元素对应所述第一星座图上的第一维度，所述第二码字的每个非零元素对应所述第二星座图上第二维度；所述第一维度为所述第一星座图上的任一维度，所述第二维度为所述第二星座图上的任一维度。

可选地，所述对所述第一码字中的非零元素和所述第二码字的非零元素通过排列矩阵进行排列处理，得到各所述用户层在时频资源上的叠加方式之前，还包括：

获取各所述资源节点上分配用户层的所有的分配方式；

针对每种分配方式，计算各所述资源节点对应的用户层之间维度欧式距离和；

在多个所述维度欧式距离和中，确定最小维度欧式距离和对应的目标资源节点；

获取所述目标资源节点对应的所有的分配方式对应的目标维度欧式距离和；

在所有的目标维度欧式距离和中，选择最大维度欧式距离和；

根据所述最大维度欧式距离和对应的分配方式，确定所述排列矩阵。

可选地，所述计算各所述资源节点对应的用户层之间维度欧式距离和，包括：

获取各所述资源节点上任意两个用户层的维度在目标星座图的欧式距离，所述目标星座图为该种分配方式下，各所述资源节点中各所述用户层对应的第一星座图或第二星座图；

对得到的多个欧式距离求和，得到所述维度欧式距离和。

可选地，所述根据所述最大维度欧式距离和对应的分配方式，确定所述排列矩阵之前，还包括：

确定所述最大维度欧式距离和的数量大于1，得到所述最大维度欧式距离和对应的目标分配方式；

计算每种目标分配方式下，所有所述资源点上对应的维度欧式距离和的方差；

确定最大方差对应的最大维度欧式距离和；

所述根据最大维度欧式距离和对应的分配方式，确定所述排列矩阵，包括：

根据所述最大方差对应的最大维度欧式距离和对应的目标分配方式，确定所述排列矩阵。

本发明混合稀疏码多址接入方法，通过对多个用户层进行信道编码得到均分后的第一比特流和第二比特流，将第一比特流和第二比特流映射到两个不同维度的第一星座图和第二星座图中，通过映射矩阵分别对第一星座图的星座点和第二星座图的星座点进行映射处理，得到第一比特流对应的第一码字和第二比特流对应的第二码字，有助于增加叠加在各资源点上的各用户的传输信号维度之间的欧式距离。接着，通过排列矩阵对第一码字中的非零元素和第二码字中的非零元素进行排列处理，得到各用户层在时频资源的各资源节点上的叠加方式。本发明通过增加各资源节点的用户层的传输信号维度之间欧式距离和，以及提高所有资源节点的用户层的传输信号维度欧式距离和之间的差异性，都进一步地增加了叠加在各资源点上的各用户的传输信号维度之间距离，进而提高了MPA接收机的初始信息的质量，还提高了每一次MPA接收机迭代过程中第一个被检测出用户传输信号的收敛可靠性。

附图说明

图1为本发明混合稀疏码多址接入方法的流程图一；

图2为本发明混合稀疏码多址接入方法的因子图；

图3为本发明混合稀疏码多址接入方法的传输过程示意图；

图4为本发明混合稀疏码多址接入方法的两个码本示意图；

图5为本发明混合稀疏码多址接入方法的流程图二；

图6为本发明混合稀疏码多址接入方法的流程图三。

具体实施方式

图1为本发明混合稀疏码多址接入方法的流程图一，如图1所示，本实施例的方法包括：

步骤101、对多个用户层的数据分别进行信道编码，得到多个比特流，并将多个比特流均分为第一比特流和第二比特流。

具体地，本实施例MSCMA中多个用户层进行信道编码后得到的多个比特流均分成第一比特流和第二比特流这两部分。

步骤102、将第一比特流映射到第一星座图，将第二比特流映射到第二星座图，其中，第一星座图为N₁维星座图，第二星座图为N₂维星座图。

具体地，将第一比特流映射到N₁维星座图的星座点上，将第二比特流映射到N₂维星座图的星座点上。

步骤103、分别对第一星座图的星座点和第二星座图的星座点通过映射矩阵进行映射处理，得到第一比特流对应的第一码字、第二比特流对应的第二码字；其中，第一星座图对应第一码本，第二星座图对应第二码本，第一码字为第一码本中的码字，第二码字为第二码本中的码字。

具体地，通过映射矩阵分别对第一星座图的星座点和第二星座图的星座点进行映射处理。第一星座图和第二星座图对应两个不同的码本，分别为第一码本和第二码本。第一星座图的星座点对应第一码本的第一码字，第二星座图的星座点对应第二码本的第二码字。根据步骤102，第一比特流映射到第一星座图的星座点，第二比特流映射到第二星座图的星座点。可见，第一比特流对应第一码字，第二比特流对应第二码字。

进一步地，本实施例MSCMA中，映射矩阵是一个稀疏矩阵。可选地，映射矩阵由非零行和全零行组成。因此，第一码字和第二码字均包含非零元素和零元素。其中，第一码字的非零元素对应第一星座图的星座点，第二码字的非零元素对应第二星座图的星座点。

可选地，MSCMA的映射矩阵需满足以下特性：

1)时频资源包括K个资源节点，K＝N₁+N₂；

2)叠加在各资源节点上的用户层的非零元素数量相同，且满足

其中，d_f代表每个资源节点上的用户层的非零元素数量；

3)用户层的总数为J＝2*d_f。

具体地，通过第一星座图和第二星座图的维度来确定所占用的时频资源节点个数。且映射矩阵中的行数和列数是由资源节点的个数和两个星座图的维度决定的，将用户层的第一比特流对应的第一码字以及将用户层的第二比特流对应第二码字后，便可通过映射矩阵实现第一码字的非零元素对应第一星座图的星座点和第二码字的非零元素对应第二星座图的星座点的映射过程。

在一个具体的实施例中，步骤101-103的映射过程可由一个含有J个用户层的MSCMA进行描述，具体内容如下：

首先，用户层j经过信道编码后，用户层j的log₂(M_j)比特映射到M_j点N_j维星座C_j；

其次，用户层j的二进制映射矩阵V_j将N_j维星座C_j的星座点映射为K维码字。且用户层j的所有K维码字组成用户层j的码本。

其中，二进制映射矩阵V_j含有K-N_j全零行，并且去掉V_j的全零行后，V_j可以表示为单位矩阵也就是说，用户层j的K维码字含有N_j个非零元素和K-N_j个零元素。

最后，MSCMA中含有两种不同类型的码本，它们分别由M₁点N₁维星座C₁和M₂点N₂维星座C₂映射产生N_j∈{N₁,N₂},M_j∈{M₁,M₂}，C_j∈{C₁,C₂}，

图2为本发明混合稀疏码多址接入方法的因子图，其中图2中的圆圈代表用户层，方框代表资源节点。例如，对于一个含有6个传输用户层，5个资源节点的MSCMA系统中，如图2所示，当N₁＝2,N₂＝3,df＝3时，MSCMA对应的因子图矩阵F表示如下：

本发明混合稀疏码多址接入方法的传输结构可以用因子图矩阵表示。

图3为本发明混合稀疏码多址接入方法的传输过程示意图，图4为本发明混合稀疏码多址接入方法的两个码本示意图，如图3和图4所示，在一个含有6个用户层的MSCMA传输结构6000中，包含码本6100，6200，6300，6400，6600。码本6100，6200，6300，6400，6500，6600分别对应layer 1、layer 2、layer 3、layer 4、layer 5、layer 6。如图4所示，MSCMA含有两种不同类型的码本，其中码本6100，6200，6300属于一种类型的码本，码本6400，6500，6600属于另一种类型的码本。其中，码本6100包含码字6101，6102，6103，……，6164，二进制比特流‘000000’映射为码字6101，二进制比特流‘000001’映射为码字6102,……，二进制比特流‘111111’映射为码字6164。码本6200包含码字6201，6202，6203，……，6264，二进制比特流‘000000’映射为码字6201，二进制比特流‘000001’映射为码字6202，……，二进制比特流‘111111’映射为码字6264。码本6300包含码字6301，6302，6303，……，6364，二进制比特流‘000000’映射为码字6301，二进制比特流‘000001’映射为码字6302，……，二进制比特流‘111111’映射为码字6364。码本6400包含码字6401，6402，6403，……，6416，二进制比特流‘0000’映射为码字6401，二进制比特流‘0001’映射为码字6402，……，二进制比特流‘1111’映射为码字6416。码本6500包含码字6501，6502，6503，……，6516，二进制比特流‘0000’映射为码字6501，二进制比特流‘0001’映射为码字6502，……，二进制比特流‘1111’映射为码字6516。码本6600包含码字6601，6602，6603，……，6616，二进制比特流‘0000’映射为码字6601，二进制比特流‘0001’映射为码字6602，……，二进制比特流‘1111’映射为码字6616。假设layer 1，layer 2，layer 3对应的传输比特流为‘000000’，layer 4，layer5，layer6对应的传输比特流为‘0000’，那么码字6101，6201，6301，6401，6501，6601叠加在相同的时频资源上形成传输的结构6000。

这样，多个用户层通过信道编码得到第一比特流和第二比特流，第一比特流映射到第一星座图上和第二比特流映射到第二星座图上，再通过映射矩阵对第一星座图的星座点和第二星座图的星座点进行映射处理，进而实现第一比特流对应的第一码本中的第一码字，第二比特流对应的第二码本中的第二码字。

步骤104、对第一码字中的非零元素和第二码字的非零元素通过排列矩阵进行排列处理，得到各用户层在时频资源上的叠加方式；其中，排列矩阵使得叠加在各个资源节点上的用户层之间维度欧式距离增加。

具体地，各用户层叠在各个资源节点的分配方式就会有很多种，且一个资源节点上各用户层在星座图上星座点的维度的对应方式也有很多种，可通过排列矩阵，选出一种叠加方式，一方面可使得叠加在各资源节点的用户层之间的维度欧式距离和最大，另一方面还可使得各个资源节点上的用户层之间的维度欧式距离和之间的差异性最大。

步骤105、根据各用户层在时频资源上的叠加方式，进行数据传输。

具体地，由最终确定的叠加方式，传输各用户层中的数据。传统的SCMA码本设计主要利用了SIC特性来分离叠加在一起的用户的传输信号。传统的SCMA采用了SIC-MPA接收机，MPA的初始信息来自SIC输出的软信息，但是SIC输出的软信息容易受到多径衰落和噪声的影响。另外，传统SCMA码本的排列准则提高了叠加在各个资源节点的用户的传输信号的维度之间能量的差异性，但是各用户的传输信号之间能量的差异可能达不到预期值的。这样会降低每一次MPA接收机迭代过程中第一个被检测出用户的传输信号的收敛可靠性。

对于单一的MPA接收机而言，MPA接收机的初始信息与叠加在在各资源点上的各用户层的传输信号维度之间距离有关。在本实施例MSCMA中，通过采用两种类型的码本，分别对应于不同维度的星座图，有助于增加叠加在各资源点上的各用户层的传输信号维度之间的欧式距离。另外，排列矩阵的传输方式不仅增加了各资源节点上用户层的传输信号之间的维度欧式距离和，还进一步地提高了所有资源节点的用户层的传输信号维度欧式距离和之间的差异性，从而进一步增加了叠加在各资源点上的各用户层的传输信号维度之间的欧式距离。这样不仅提高了MPA接收机的初始信息的质量，而且还提高了每一次MPA接收机迭代过程中第一个被检测出用户传输信号的收敛可靠性。最终使得MSCMA的误码率(Bit Error Rate，BER)性能将优于SCMA的BER性能。

本实施例混合稀疏码多址接入方法，通过对多个用户层进行信道编码得到均分后的第一比特流和第二比特流，将第一比特流和第二比特流映射到两个不同维度的第一星座图和第二星座图中，通过映射矩阵分别对第一星座图的星座点和第二星座图的星座点进行映射处理，得到第一比特流对应的第一码字和第二比特流对应的第二码字，有助于增加叠加在各资源点上的各用户的传输信号维度之间的欧式距离。接着，通过排列矩阵对第一码字中的非零元素和第二码字中的非零元素进行排列处理，得到各用户层在时频资源的各资源节点上的叠加方式。本实施例通过增加各资源节点的用户层的传输信号维度之间欧式距离和，以及提高所有资源节点的用户层的传输信号维度欧式距离和之间的差异性，都进一步地增加了叠加在各资源点上的各用户的传输信号维度之间的欧式距离，进而提高了MPA接收机的初始信息的质量，还提高了每一次MPA接收机迭代过程中第一个被检测出用户传输信号的收敛可靠性。

下面结合图5来说明如何得到上述实施例中所述的排列矩阵。图5为本发明混合稀疏码多址接入方法的流程图二。如图5所示，该方法包括：

步骤201、获取各资源节点上分配用户层的所有的分配方式。

具体地，在本实施例MSCMA中，叠加在各资源点上的非零元素可以对应第一码字的非零元素，也可对应第二码字的非零元素。可选地，叠加在各资源节点上的非零元素对应第一码字的非零元素；或者叠加在各资源节点上的非零元素对应第二码字的非零元素；或者叠加在各资源节点上的一部分非零元素对应第一码字的非零元素，另一部分对应第二码字的非零元素。这样，各用户层叠加在各个资源节点的分配方式就会有很多种。

步骤202、针对每种分配方式，计算各资源节点对应的用户层之间维度欧式距离和。

具体地，由于每个资源节点上的用户层的分配方式有很多种，获取所有的分配方式后，针对每种分配方式，需要计算各资源节点对应的用户层之间维度欧式距离和。

可选地，获取各资源节点上任意两个用户层的维度在目标星座图的欧式距离，目标星座图为该种分配方式下，各资源节点中各用户层对应的第一星座图或第二星座图；对得到的多个维度欧式距离求和，得到维度欧式距离和。

具体地，随机选出一种分配方式，对叠加一个资源节点上的所有用户层，计算两两用户层映射到对应目标星座图上星座点维度之间的欧式距离，接着将全部的维度之间的欧式距离相加得到维度欧式距离和。对其余的分配方式，采用相同的计算过程，计算叠加在其余资源节点上的所有用户层两两之间的维度欧式距离，将其求和得到维度欧式距离和。这样便得到了所有分配方式下，各个资源节点上叠加的所有用户层的维度欧式距离和。

步骤203、在多个维度欧式距离和中，确定最小维度欧式距离和对应的目标资源节点。

具体地，随机选中一种分配方式，通过比较各个资源节点对应的维度欧式距离和，选出最小维度欧式距离和，再选出对应的目标资源节点。

步骤204、获取目标资源节点对应的所有的分配方式对应的目标维度欧式距离和。

步骤205、在所有的目标维度欧式距离和中，选择最大维度欧式距离和。

具体地，根据上述步骤203的过程，可得到目标资源节点对应的所有分配方式对应的目标维度欧式距离和，在其中选出最大维度欧式距离和。

步骤206、根据最大维度欧式距离和对应的分配方式，确定排列矩阵。

具体地，将最大维度欧式距离和对应的分配方式作为最终排列叠加在各个资源节点的用户层的方式，不仅确定了哪些用户层的非零元素叠加在哪个资源节点上，还确定了各个用户层对应在对应的星座图上星座点的维度，进而确定了排列矩阵。

进一步地，选出的最大维度欧式距离和对应的分配方式可能会有很多种，可选地，第一码字的每个非零元素对应第一星座图上的第一维度，第二码字的每个非零元素对应第二星座图上第二维度；第一维度为第一星座图上的任一维度，第二维度为第二星座图上的任一维度。

具体地，若第一星座图的维度为2，则第一码字的非零元素可对应第一星座图的星座点的第一维度，也可对应第一星座图的星座点的第二维度，若第二星座图的维度为3，则第二码字的非零元素可对应第二星座图的星座点的第一维度，也可对应第二星座图的星座点的第二维度，亦可对应第二星座图的星座点的第三维度。这样，第一码字的非零元素可对应第一星座图的星座点的不同维度，且第二码字的非零元素可对应第二星座图的星座点的不同维度，使得第一码字对应第一星座图的星座点的分配方式会有很多种，同理第二码字对应第二星座图的星座点的方式会有很多种。

针对图5所示的实施例，当分配方式有多种时，可从多种分配方式中选择一种分配方式。下面结合图6给出一种可能的在多种分配方式中选择一种分配方式的实现方式。

图6为本发明混合稀疏码多址接入方法的流程图三，如图6所示，该方法包括：

步骤301、确定最大维度欧式距离和的数量大于1，得到最大维度欧式距离和对应的目标分配方式。

步骤302、计算每种目标分配方式下，所有资源点上对应的维度欧式距离和的方差。

步骤303、确定最大方差对应的最大维度欧式距离和。

步骤304、根据最大维度欧式距离和对应的分配方式，确定排列矩阵，包括：根据最大方差对应的最大维度欧式距离和对应的目标分配方式，确定排列矩阵。

具体地，通过最大维度欧式距离和的数量来判断目标分配方式的个数。在所有目标分配方式中，通过计算所有资源节点的对应的维度欧式距离和的方差，选出最大方差。由于最大方差对应最大维度欧式距离和，最大维度欧式距离和对应目标分配方式，便可根据最大方差确定对应的目标分配方式，最终确定排列矩阵。

在一个具体的实施例中，为了更好的描述排列矩阵，假设此时在用户层j多维星座上的操作只有排列矩阵π_j，那么用户层j的码字可以表示为x_j＝q_j＝V_jπ_jz。

其中，z(z¹,z²,...,z^N),N＝max(N₁,N₂)表示为多维星座C₁或C₂的一个星座点，zⁿ∈{ⁿC₁,ⁿ C₂}，表示多维星座C₁的第n维度，表示多维星座C₂的第n维度。

在AWGN信道条件下，接收信号可以表示为其中，p(z)＝(p₁(z),p₂(z),...,p_K(z))^T，p_k(z)＝d_k1z+d_k2z²+...+d_kNz^N为资源节点k的干扰多项式，J表示叠加用户的数量，K表示用户所占用的资源节点的数量。因为叠加在每一个资源节点上的用户层的非零元素数量是相同的，所以假设N₁＝2,N₂＝3,d_f＝4，资源节点1的干扰多项式为p₁(z)＝2z+2z²(即资源节点1上叠加了四个用户的非零元素，其中两个用户的非零元素来自多维星座的第1维度，余下的来自多维星座的第2维度)。也就是说，p(z)和排列矩阵集是一一对应的关系。对于单一的MPA接收机而言，MPA接收机的初始信息主要与传输用户层之间维度欧式距离有关，排列矩阵的准则尽可能的增大传输用户层之间的维度欧式距离，具体的排列矩列描述如下：

首先，假设d_f＝m，那么定义叠加在资源节点k上码字之间维度欧式距离和n(p_k(z))可表示为：

其中，是叠加在资源节点k上用户层j的第n维度的实数部分，是叠加在资源节点k上用户层j的第n维度的虚数部分。

其次，利用公式(4)选出一定数量的排列矩阵集∏^*＝{∏^1*,∏^2*,...}，它们对应的n(p(z))＝{n(p₁(z)),...,n(p_K(z))}中最小的n(p_k(z)最大。

最后，利用公式(5)选出最终的排列矩阵∏^l*，它对应的n(p(z))＝{n(p₁(z)),...,n(p_K(z))}方差最大。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。