本发明涉及上行免授权scma中的ctu分配方法。
背景技术
无线通信对海量接入、低时延、高吞吐量的巨大需求使得第五代移动通信(thefifthgeneration,5g)成为了当今研究的热点话题。5g能够满足更高的服务质量需求(higherqualityofservice,qos),满足物联网(internetofthings,iot)的场景。
然而，作为长期演进(longtermevolution,lte)系统的关键技术，正交多址接入技术(orthogonalfrequencydivisionmultipleaccess,ofdma)将频带分成多个相互正交的子载波，并将这些子载波分别分给不同的用户来达到多址接入。受限于这种正交的划分方式，ofdma的用户增益不会超过1，没法满足海量接入的需求。同时，上行lte的传输遵循请求、调度的模式，这也会带来无法避免的时延。因此，scma作为一种新型的基于码本形式的非正交多址接入技术被提出。基于竞争的上行scma传输方式通过分配给不同的用户不同的码本来实现多址接入。由于稀疏性的码本带来了一个新的维度，scma的接收机可以译码出相互重叠的信号信息，这也带来了传统正交多址接入技术所不具备的用户增益。
在上行免授权scma传输系统中，一个用户传递数据的过程是这样的:在传送一个信息之前，每个用户都被分配给了一个ctu，ctu是一个时间、频率、码本和导频的组合。接收机通过检测每个ctu中的导频序列来检测用户并完成信道估计。只要在基站中没有发生导频碰撞，接收机就可以借助消息传递算法(messagepassingalgorithm,mpa)对信息序列完成译码。传统的ctu分配策略采用模除形式，它根据用户的序号完成对ctu的分配，没有考虑到用户自身诸如活跃度、位置等的信息特性，导致现有ctu分配中用户间ctu碰撞概率大，计算复杂度高。
scma(sparsecodemultipleaccess)为稀疏码分多址接入；ctu(contentiontransmissionunit)为竞争传输单元。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有ctu分配中用户间ctu碰撞概率大，计算复杂度高的问题，而提出基于用户活跃度的上行免授权scma的ctu分配方法。
基于用户活跃度的上行免授权scma的ctu分配方法具体过程为：
步骤一：在免授权上行scma系统中，计算得到在t′个时隙内，n_length个用户l个ctu对应的平均ctu碰撞概率，对平均ctu碰撞概率进行简化，得到np-hard优化式；
步骤二：在免授权上行scma系统中，将用户n按照活跃度wn从大到小排序，并给予不同的优先级；n＝1,2,...,n_length；
活跃度高，优先级高；
n'表示用户集n中用户按照活跃度wn从大到小排列后生成的新集合，n'＝n×tr，
其中tr表示从n到n'的映射矩阵；用户集n包括n_length个用户；集合n'包括n_length′个用户；
步骤三：设置pco(m)表示步骤二得到的集合n'中前m个用户的ctu碰撞概率，δp(m)＝[pco(m)-pco(m-1)]表示当第m个用户被考虑接入免授权上行scma系统时所出现的ctu碰撞增量，对δp(m)进行迭代循环求解最优化，得到每次的最优解gm，根据每次的最优解gm，得到最优解集合g'＝{g1,...gm,...,gn_length′}；
其中，m＝1,2,...,n_length′；pco(m-1)表示步骤二得到的集合n'中前m-1个用户的ctu碰撞概率；
步骤四：根据n、n'和最优解集合g'得到用户和ctu分配关系矩阵g。
本发明的有益效果为：
本发明在原始的模除算法的基础上，引入用户的复杂度作为ctu分配的一个参考因子，重新推导出了基于用户复杂度的平均ctu碰撞概率的公式，基于此碰撞公式的最优化求解是一个非线性混合整数问题，同时也是np-hard问题，本发明通过引入碰撞增量将此问题分解成一个可解的优化问题。在降低用户间ctu碰撞概率的同时，相比于暴力求解的方法，极大地减低了计算的复杂度。
本发明相比于原始的基于模除的分配的性能优势与特点体现于：
1.考虑了用户的活跃度特性，在用户密集接入的场景下极大地减少碰撞概率，即丢包率。
2.用户越密集，活跃度差距越大，其性能提升越为显著。
3.相比于暴力求解问题，本发明能够以极低的复杂度得到优解。
通过图3a可知，借助本发明提出的算法，在用户数分别为24,30,36时丢包率对应有17％、20％、22％的下降。，图3b为用户数为24，ctu数分别为8、10、12的情况下，丢包率对应有23％、19％、17％的下降。因此，可以看出本发明所提出的算法具有很好的丢包率性能；同时也可以知道用户越密集的场景，所提出的算法的丢包率性能就越好，这对于未来5g海量接入的物联网场景来说是十分具有现实意义的。
图4表示了用户数从24到36变化时所提算法与暴力求解复杂度的对比图。由图4可以看出当用户数为30时，计算复杂度能够减少16个数量级。
附图说明
图1为本发明上行免授权scma传输示意图，ack为确认指令；
图2为本发明用户及ctu中时间频率资源、码本和导频的关系图，c1为第一个码本，c2为第二个码本，cj为第j个码本，p1为第一个导频序列，pl+1为第l+1个导频序列，pl(j-1)+1为第l(j-1)+1个导频序列，pl为第l个导频序列，p2l为第2l个导频序列，plj为第lj个导频序列，f为频率，t为时间，c为码本，p为导频序列；
图3a为ctu数不变情况基于用户活跃度的ctu分配算法和基于模除的ctu分配算法对应的丢包率cdf图，cdf为累积概率密度分布；n为n_length个用户；
图3b用户数不变情况基于用户活跃度的ctu分配算法和基于模除的ctu分配算法对应的丢包率cdf图；
图4为本发明所提出算法同直接优化求解复杂度对比图。
具体实施方式
具体实施方式一：本实施方式的基于用户活跃度的上行免授权scma的ctu分配方法具体过程为：
因此为了能够减少因为ctu碰撞所带来的丢包率并进一步提高整个上行scma系统的和速率，本发明引入用户的活跃度作为一项评价指标来协助基站完成对ctu资源的分配。本发明考虑如下的物联网场景：每个用户的活跃度都各不相同，同时他们的活跃度处于一个准静态状态，也就是说每个用户在一段时间内被允许接入的概率服从一个关于其活跃度的分配。同时用户在一段时间内的接入概率也可以用来估计下一段时间内用户的活跃度。此外本发明推导出了ctu碰撞概率的表达式，并且发现碰撞概率同用户的活跃度及ctu的分配策略都有着密切的关系。在这种情况下，研究了基于用户活跃度的ctu最优化分配策略来降低ctu的碰撞概率及丢包率并且证明丢包率最优化的问题是一个np-hard问题。通过利用提出的基于用户活跃度的ctu分配算法，将np-hard问题转化成了一个低复杂度可解的问题，完成对系统丢包率的优化。
上行免授权scma系统模型如下：
假设一个上行scma系统中有n个用户、l个ctu、j个码本以及k个子载波。并且存在这样的对应关系：n≥j>k，在基站中接收到的信息可以表示为：
在这其中y＝[y1y2...yk]t是子载波中接收到的信息；xn＝[xn1xn2...xnk]t是uen发送的信息；fn＝[fn1fn2...fnk]t是用户与子载波的对应关系也可以理解为是码本信息；hn＝[hn1hn2...hnk]t是用户uen的信道状态参数；n～cn(0,1)是加性高斯白噪声(additivewhitegaussiannoise,awgn)。
上行免授权scma的传输示意图如图1所示。不同于基于请求调度的传输模式，当一个用户想要接入时，它传输信息采用的是随到随传的方式(arriveandgo)。也就是说既不需要用户向基站发出传输请求也不需要基站向用户反馈接入许可。对于上行scma系统来说，ctu中的码本对应于公式(1)中的fn，ctu中的导频序列用来协助估计信道信息hn。所以在用户发送信息前，上行免授权scma系统要为用户分配ctu。最后经过盲检测后，基站向用户反馈一个ack来确认传输。
每个ctu的都有它独特的导频序列，但是可能共用一个相同的scma码本。导频序列能够帮助接收机估计信道信息。在一个子载波上相互混叠的用户信息可以以不到0.5db的性能损失为代价被解调出来只要他们被分配了不同的ctu。这点性能的损失对于一个真实的系统来说，是完全可以接受的。所以总的来说在一个上行scma系统中，多个用户可能共享一个ctu，多个ctu可能共享一个导频序列，但是每个ctu却有它独自的导频序列。关于用户以及ctu中时间频率资源、码本和导频的关系如图2所示。
然而，如果用户选择了相同ctu，他们就会共用相同的导频序列来估计他们各自的信道信息。接收机就没法译码出用户信息，这个过程叫做导频碰撞或ctu碰撞。
假设一个上行scma系统中有n个用户，其中n个处于活跃状态，在有l个ctu的情况下，出现ctu碰撞的概率为：
用户的平均到达率λ被定义为每个传输时隙(transmissiontimeinterval,tti)需要发送数据的用户数期望，可以表示为，
其中wn是用户uen,的活跃度，出现n个活跃用户的概率服从泊松分布即
pn＝e-λ(λ)n/n！(10)
丢包率被定义为用户第一次向基站传输失败的概率。其上界可以表示为：
用户与ctu的分配关系对于丢包率起到了决定性的作用。一个优化的分配能够有效的降低ctu的碰撞概率，从而降低误码率。让gnl＝{0,1}来表示第n个用户与第l个ctu的分配关系，如果gnl＝1,则表示第n个用户被分配了第l个ctu,反之若gnl＝0则表示没有相配对，同时gn＝[gn1gn2...gnl]t表示第n个用户的分配关系向量,gl＝[g1lg2l...gnl]t是第l个ctu的分配关系。由上可知，一个用户只能被分配给一个ctu，但是一个ctu可能对应于多个用户。因此能够得到如下的限定条件：
在有映射关系的前提下，能够得到在t个时隙内，n个用户l个ctu所对应的平均ctu碰撞概率：
其中wn(t)表示第n个用户在第t个时隙接入的概率。从等式(3-6)可知导频的碰撞概率与用户的活跃度及ctu的分配关系密切相关。原始的基于模除的ctu分配算法中用户及ctu的映射关系如下所示：
ctu_index＝ue_indexmodctu_num(14)
也就是说：
这种ctu的分配策略忽视了用户的活跃度特性。所以在接下来，讨论如何通过利用用户的活跃度信息来分配ctu资源来达到最小化ctu碰撞概率的目的。让n和l分别用来表示用户和ctu的集合。优化式可以表示为：
minpco
这个最优化的解是一个n×l的矩阵g，表示n个用户同l个ctu的整个的分配对应关系。此最优化问题为一个非线性混合整数问题，是一个np-hard问题，也就是说这个问题有着极高的复杂度，对于基站来说直接求解后再分配是不可能实现的。
步骤一：在免授权上行scma系统中，计算得到在t′个时隙内，n_length个用户l个ctu对应的平均ctu碰撞概率，对平均ctu碰撞概率进行简化，得到np-hard优化式；
步骤二：在免授权上行scma系统中，将用户n按照活跃度wn从大到小排序，并给予不同的优先级；n＝1,2,...,n_length；
活跃度高，优先级高；
n'表示用户集n中用户按照活跃度wn从大到小排列后生成的新集合，n'＝n×tr，
其中tr表示从n到n'的映射矩阵；用户集n包括n_length个用户；集合n'包括n_length′个用户；
步骤三：设置pco(m)表示步骤二得到的集合n'中前m个用户的ctu碰撞概率，δp(m)＝[pco(m)-pco(m-1)]表示当第m个用户被考虑接入免授权上行scma系统时所出现的ctu碰撞增量，对δp(m)进行迭代循环求解最优化，得到每次的最优解gm，根据每次的最优解gm，得到最优解集合g'＝{g1,...gm,...,gn_length′}；
其中，m＝1,2,...,n_length′；pco(m-1)表示步骤二得到的集合n'中前m-1个用户的ctu碰撞概率；
步骤四：根据n、n'和最优解集合g'得到用户和ctu分配关系矩阵g。
步骤二、三、四都是对步骤一的np-hard优化式的进一步优化，步骤四得到的g就是步骤一的np-hard优化式的最优化结果。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中在免授权上行scma系统中，计算得到在t′个时隙内，n_length个用户l个ctu对应的平均ctu碰撞概率，对平均ctu碰撞概率进行简化，得到np-hard优化式；具体过程为：
其中，
gnl＝{0,1}表示第n个用户与第l个ctu的分配关系，如果gnl＝1，则表示第n个用户被分配给了第l个ctu，反之若gnl＝0则表示第n个用户和第l个ctu没有相配对；
gn＝[gn1gn2...gnl]t表示第n个用户的分配关系向量；t为转置；
gl＝[g1lg2l...gn_lengthl]t表示第l个ctu的分配关系向量；
wn(t)为活跃度用于表示第n个用户在第t个时隙接入的概率；n＝1,2,...,n_length，n′＝1,2,...,n_length，且n′≠n，gn′l＝{0,1}表示第n′个用户与第l个ctu的分配关系；
wn'(t)为活跃度用于表示第n′个用户在第t个时隙接入的概率；t为时间；
对式(1)进行化简
其中，wn为第n个用户的活跃度；e(wn(t))为求wn(t)的期望；
并得到此时的np-hard优化式：
minpco
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤三中设置pco(m)表示步骤二得到的集合n'中前m个用户的ctu碰撞概率，δp(m)＝[pco(m)-pco(m-1)]表示当第m个用户被考虑接入免授权上行scma系统时所出现的ctu碰撞增量，对δp(m)进行迭代循环求解最优化，得到每次的最优解gm，根据每次的最优解gm，得到最优解集合g'＝{g1,...gm,...,gn_length′}；具体过程为：
m＝0，当接入用户数m≤l时，此时不需要通过优化计算来完成ctu分配，按照
mod为取余数；
当接入用户数m>l时，当第m个用户被考虑接入免授权上行scma系统时所出现的ctu碰撞增量表示为：
其中，gml＝{0,1}表示第m个接入用户与第l个ctu的分配关系，如果gml＝1，则表示第m个用户被分配给了第l个ctu；反之若gml＝0则表示第m个接入用户和第l个ctu没有相配对；
wm表示第m个用户的活跃度；pco(l,m-1)表示在第(m-1)次迭代中的第l个ctu发生碰撞的概率；
通过存储上一次迭代得到的碰撞值并将其作为已知信息，能够以一小点空间复杂度为代价大大降低优化的计算量。
对于第m次迭代来说，δp(m)优化被简化为：
minδp(m)
优化的结果gm＝[gm1gm2...gml]t表示对于新集合n'中的第m个用户的ctu分配关系向量；
判断m是否等于n_length′，是，执行步骤四；否，m＝m+1，重新执行步骤三，直至m＝n_length′。
可以从另一个角度去考虑ctu碰撞，它也可以被理解为一个ctu被分配给了多个被接入的用户。所以对于l集合中的第l个ctu来说，相比于(5)中获得的结果，不会存在别的用户分配方式在其他的ctu碰撞率不提升的前提下获得更低的碰撞概率，所以说此动态规划得到的结果能够满足pareto最优解的条件。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤四中根据n、n'和最优解集合g'得到用户和ctu分配关系矩阵g；具体过程为：
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
所提出的基于用户活跃度的上行scmactu分配策略总结如算法1所示：.
采用以下实施例验证本发明的有益效果：
实施例一：
附图仿真场景为有4个相互正交的子载波，6个码本，12个ctu。用户的活跃度对于基站来说是预先知道的。信道条件为理想信道估计，也就是说只要用户被分配给了不同的ctu，基站的接收机就能够解调出用户信息。我们提出的基于用户活跃度的ctu分配算法和基于模除的ctu分配算法对应的丢包率的累计概率密度分布(cumulativedistributionfunction,cdf)如图3a、3b所示。图4给出了用户数从24到36变化时算法复杂度同暴力求解的对比图。
由仿真结果可以看出以下几点：
1.在图3a中，在ctu数为12的情况下，浅色星点形线表示之前的基于模除的ctu分配算法的丢包率cdf图，深色方点形线表示提出的基于用户活跃度的ctu分配算法丢包率cdf图；实线表示用户数为24的情况，虚线表示用户数为30的情况，点实线表示用户数为36的情况。通过图像可知，借助提出的算法，在用户数分别为24,30,36时丢包率对应有17％、20％、22％的下降。这是因为所提出算法将用户的活跃度信息考虑在内，将为更活跃的用户提供了更多的ctu资源，从而减少了碰撞概率。同理，图3b为用户数为24，ctu数分别为8、10、12的情况下，丢包率对应有23％、19％、17％的下降。因此，可以看出所提出的算法具有很好的丢包率性能；同时也可以知道用户越密集的场景，所提出的算法的丢包率性能就越好，这对于未来5g海量接入的物联网场景来说是十分具有现实意义的。
2.图4表示了用户数从24到36变化时所提算法与暴力求解复杂度的对比图。由图4可以看出当用户数为30时，计算复杂度能够减少16个数量级。这是因为算法借助动态规划的思想，将每次迭代得到的局部最优都存储并运用于下一次计算中。
本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。