[发明专利]用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法在审
申请号: | 202110987994.0 | 申请日: | 2021-08-26 |
公开(公告)号: | CN113810914A | 公开(公告)日: | 2021-12-17 |
发明(设计)人: | 曹可为;杨震 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04W16/14 | 分类号: | H04W16/14;H04W16/22;H04W24/02 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 刘莎 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用户 分离 上行 链路非 正交 接入 技术 配对 方法 | ||
本发明公开了一种基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法,通过将待配对的用户信道条件最高与最低的用户分在一组中从而使得两两配对时,信道条件差距较大的用户避免配对。另外本发明采用的双边匹配模型,以信道条件的差值来衡量匹配过程中的喜好顺序。本发明避免了信道增益差距巨大的用户配对在一起,同也避免了信道增益差距微小的用户配对在一起,以提高系统整体性能。
技术领域
本发明涉及一种非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)用户配对的方法,具体是一种基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术的用户配对方法。
背景技术
随着移动无线通信技术的日益发展,在移动网络内的各项应用技术领域对频谱资源的需要越来越大,现有的正交多址接入技术(Orthogonal Multiple Access,OMA)已经不能满足当今社会对于高传输速度的需求。面对未来6G网络对高数据速率、超低时延以及海量连接的需求,业内人士提出了NOMA技术。不同于传统的OMA技术,NOMA的基本思想是在发送端采用叠加编码(Superposition Coding,SC)技术,通过分配不同的功率分配因子使多个用户共享相同的资源块(相同频域时域资源)。接收端利用连续干扰抵消(SuccessiveInterference Cancellation,SIC)技术实现接收信号的正确解调。
多址接入技术是无线通信系统网络升级的核心问题,决定了网络的容量和基本性能,并从根本上影响着系统的复杂度和部署成本。从1G到4G无线通信系统,大都采用正交多址接入(OMA,Orthogonal Multiple Access)的方式来避免多址干扰,其接收机复杂度相对较低,但限制了无线通信资源的自由度(DoF,Degree of Freedom)。面对移动数据流量呈爆炸式增长的趋势,5G无线通信系统需要满足高频谱效率、低传输时延和海量连接的需求,而6G将在5G的基础上进一步扩展和深化物联网应用的范围和领域。同5G相比,6G具有超高速率、超低时延和更广的覆盖深度,并将充分共享毫米波(MMW,Millimeter Wave)、太赫兹(THz,Terahertz)和可见光(VL,Visible Light)等超高频无线频谱资源,融合地面移动通信、卫星互联网和微波等技术,形成一个具备“全覆盖、全频谱、全应用”的一体化绿色网络,而传统基于OMA的无线网络将无法满足这些需求。非正交多址接入(NOMA,Non-OrthogonalMultiple Access)技术通过功率域复用,允许不同用户占用相同的频谱、时间和空间等资源,相对OMA技术可以取得明显的性能增益。其中用户配对是NOMA技术中的核心内容,复用用户间通过合理的功率分配可以将系统容量等性能得到明显提升。已有国内外学者研究提出了在用户配对中,为了获得更大的系统容量,优先将信道增益差距更大的用户进行配对。但是当信道增益差距过大时,会提高接收端解码的复杂度,同时也会增加用户中断的概率。
发明内容
本发明针对上述NOMA用户常规配对技术存在的不足,提出了一种基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术用户配对方法。本发明中所提出的高低用户分离模式,是通过将待配对的用户信道条件最高与最低的用户分在一组中从而使得,进行组间配对时同组内的用户无法配成一对。另外本发明采用的双边匹配模型,以信道条件的差值来衡量匹配过程中的喜好顺序。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
基于双边匹配模型的高低用户分离式上行链路非正交多址接入技术用户配对方法,如图5所示,包括以下步骤:
步骤一:用户按照信道增益排序后,按照信道增益数值作为参考,选取从四分之一处至四分之三处的中间一半用户构成中间用户集,前四分之一和后四分之一用户为高低用户集,中间用户集与高低用户集之间进行集合间两两配对。利用双边匹配理论中的优先级理论,采用信道增益差值为偏好条件,差值越大,偏好度越高;对一个集合中每个用户与另一用户组内的每一用户间的偏好度进行计算。
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