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基于部分码字消息传递的SCMA多用户检测算法

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

葛文萍,
张雪婉,,
吴雄,
代文丽
新疆大学信息科学与工程学院 ??乌鲁木齐 ??830046
基金项目:新疆维吾尔自治区自然科学基金(2018D01C033)

详细信息
作者简介:葛文萍:女,1969年生,教授,硕士生导师,研究方向为无线通信、光纤通信
张雪婉:男,1991年生,硕士生,研究方向为无线通信关键技术
吴雄:男,1990年生,硕士生,研究方向为无线通信关键技术
代文丽:女,1992年生,硕士生,研究方向为无线通信的资源分配
通讯作者:张雪婉  1243256137@qq.com
中图分类号:TN929.5

计量

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被引次数:0
出版历程

收稿日期:2017-11-17
修回日期:2018-07-11
网络出版日期:2018-07-17
刊出日期:2018-10-01

Message Passing Multiuser Detection Algorithm for SCMA Based on Partial Codewords Searching

Wenping GE,
Xuewan ZHANG,,
Xiong WU,
Wenli DAI
College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China
Funds:The Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China (2018D01C033)


摘要
摘要:基于消息传递算法(MPA)进行多用户检测的稀疏码多址接入(SCMA)技术是一种面向5G的非正交多址技术(NOMA)。针对MPA复杂度较高的问题,该文首先分析接收信号概率密度函数值在不同信噪比(SNR)下的统计结果,并根据SCMA的非正交特性,综合考虑资源节点和用户节点之间的数据映射关系,提出基于概率密度函数值门限判决的部分码字搜索(PCS)MPA多用户检测算法(PCS-MPA)。仿真结果表明,在门限值合理的条件下,PCS-MPA在几乎不改变系统误比特率(BER)的条件下,降低了MPA的复杂度,尤其在高SNR条件下效果更好。
关键词:非正交多址/
稀疏码多址/
消息传递算法/
概率密度函数
Abstract:Sparse Code Multiple Access (SCMA), based on Message Passing Algorithm (MPA) for multiuser detection, is a Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) scheme proposed to meet the demands of the future 5G communication. For the problem that the MPA has the characteristics of high algorithm complexity, some statistical results for the Probability Density Function (PDF) of received signal at various Signal to Noise Ratio (SNR) are first derived. Then, data mapping relationship between resources node and users node is fully considered based on the non-orthogonal property of SCMA, therefore a Partial Codewords Searching of MPA (PCS-MPA) is proposed with threshold decision scheme of PDF. Simulations results show that the proposed PCS-MPA can reduce the complexity without changing the Bit Error Ratio (BER), especially at the case of high SNR.
Key words:Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA)/
Sparse Code Multiple Access (SCMA)/
Message Passing Algorithm (MPA)/
Probability Density Function (PDF)



PDF全文下载地址:

https://jeit.ac.cn/article/exportPdf?id=2ca5a2d9-ed8e-4936-83dc-b589aeeaf911
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