[发明专利]上行SCMA系统中基于观测矩阵优化导频序列的方法

说明书

上行SCMA系统中基于观测矩阵优化导频序列的方法，本发明涉及基于观测矩阵优化导频序列的方法。本发明的目的是为了解决稀疏信道检测中现有方法导频开销大、检测精度低、重构复杂的问题。过程为：一、建立由导频序列构成的观测矩阵模型；二、设置注册用户的导频集大小为N，信噪比阈值为γ；若接收端SNR≤γ时，执行三；若接收端SNR＞γ时，执行四；三：计算观测矩阵模型中的导频序列集构成的块稀疏观测矩阵；四：计算观测矩阵模型中的导频序列集构成的块稀疏观测矩阵。本发明用于SCMA的导频设计领域。

技术领域

本发明涉及基于观测矩阵优化导频序列的方法。

背景技术

在移动通信领域，相比于4G，5G技术性能提升主要体现在可容纳海量连接、低延时高可靠的数据传输、高清视频传输等业务需求。在5G三大场景之一的大规模物联网通信(Massive Machine Type Communication，mMTC)中，非正交多址接入技术(Non-QrthogonalMultiple Access，NOMA)以其特有的过载连接特性受到了广泛重视。

由于传统资源调度的信令开销过大，对于短包业务的多次信令交互时延过多，针对NOMA系统，基于免授权的分配资源模式能够降低这些时延，但与此同时信令交互的减少必然导致接收机对于接入终端的先验信息获取不足。面对mMTC场景，小区内注册的潜在终端数目庞大，但在一个传输间隔内需要资源传输的终端只占少数，该部分终端可以称为活跃终端。由于SCMA的非正交性，如果希望接收机可以对多用户的混叠信息正确解码，解码前应首先得到该传输间隔内的活跃终端集，即根据终端特定的导频序列估计活跃终端的信道状态信息(Channel State Information，CSI)。活跃终端集和CSI估计的准确程度共同决定了系统解码的误码率性能，为接收端正确解调不同用户信息的关键之一。同时，SCMA码字的非正交性使得接收机可以采用消息传递算法(Message Passing Algorithm，MPA)，而不需要使用复杂度过高的最大似然方法(Maximum Likelihood,ML)来进行用户分离与解码，这也使得SCMA在解码复杂度和解码性能有了很好的折中，可以很好的适应随机接入模式。

在利用压缩感知(CompressedSensing，CS)技术实现的稀疏信道检测中，现有技术选用的导频序列集大部分默认为正交ZC(Zadoff-Chu)序列或者由非正交的用户数据构成，由于重构过程的观测矩阵列向量多过行向量，通常意义上来讲观测矩阵是不可能正交的，而非正交的随机序列或者其他序列均对重构过程的精确程度有很大的影响，导致导频开销大、检测精度低、重构复杂。

SCMA(Sparse Code Multiple Access)为稀疏码分多址接入；

发明内容

本发明的目的是为了解决稀疏信道检测中现有方法导频开销大、检测精度低、重构复杂的问题，而提出上行SCMA系统中基于观测矩阵优化导频序列的方法。

上行SCMA系统中基于观测矩阵优化导频序列的方法具体过程为：

步骤一、建立由导频序列构成的观测矩阵模型(公式7)；

步骤二、设置注册用户的导频集大小为N，信噪比阈值为γ；

若接收端SNR≤γ时，执行步骤三；若接收端SNR＞γ时，执行步骤四；

步骤三：若接收端SNR≤γ时，计算观测矩阵模型中BM′×BN大小的导频序列集构成的块稀疏观测矩阵Ψ；

其中，M′为一个衰落块的大小，N为注册用户的导频集大小，B为衰落块个数；

步骤四：若接收端SNR＞γ时，计算观测矩阵模型中BM′×BN大小的导频序列集构成的块稀疏观测矩阵Ψ。

本发明的有益效果为：