上行SCMA系统的串行球形解码MPA算法  

Serial Spherical Decoding MPA Algorithm for Uplink SCMA System

在线阅读下载全文

作  者:杜军均 贾国庆[1] 易辉跃[2,3] 许晖 张武雄[2,3] DU Jun-jun;JIA Guo-qing;YI Hui-yue;XU Hui;ZHANG Wu-xiong(College of Physics and Electronic Information Engineering, Qinghai University for Nationalities, Xining 810007, China;Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Shanghai 201800, China;Shanghai Wireless Communication Research Center, Shanghai 201800, China)

机构地区:[1]青海民族大学物理与电子信息工程学院,青海西宁810007 [2]中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海201800 [3]上海无线通信研究中心,上海201800

出  处:《佳木斯大学学报(自然科学版)》2020年第3期37-40,共4页Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition

基  金:中国科学院无线传感网与通信重点实验室开放基金(2016002);青海民族大学校级重点项目5G中干扰消除关键技术研究(2019XJZ09)。

摘  要:稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)作为5G新型非正交多址技术极大地提升了频谱效率,接收端使用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)进行多用户检测,但是MPA的复杂度限制了它在实际系统中的应用。为了降低MPA的复杂度,提升其实际应用性,提出一种串行球形解码消息传递算法(SSD-MPA)。考虑高斯噪声的分布特性,该算法只更新范围内的节点的消息,从而降低了复杂度。同时,该算法利用串行策略加快了收敛速度。仿真结果表明,所提算法在保持MPA性能的同时,减少了收敛所需的迭代次数,并降低了复杂度。Sparse Code Multiple Access(SCMA),as a new non-orthogonal multiple access technology for 5G,has greatly improved spectrum efficiency.The receiver uses Message Passing Algorithm(MPA)for multi-user detection.However,the complexity of MPA limits its application in practical systems.In order to reduce the complexity of MPA and improve its practical application,a serial spherical decoding message passing algorithm(SSD-MPA)is proposed.Considering the distribution characteristics of Gaussian noise,only the messages of the nodes in the range are updated,and the serial strategy is used to accelerate the convergence speed.Simulation results show that the proposed algorithm reduces the number of iterations required for convergence and reduces complexity while maintaining MPA performance.

关 键 词:5G 稀疏码多址 MPA 球形解码 串行策略 

分 类 号:TP929.5[自动化与计算机技术]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象