SCMA-D2D混合网络卷积自编码器

为满足物联网通信大连接、低功耗的需求,高效利用有限的频谱资源成为一项重要的挑战。在应用了稀疏码分多址接入(SCMA)技术的蜂窝网络中增加设备对设备(D2D)用户对,两者共享频谱资源,可以进一步提高频谱利用率,满足大规模连接和低功耗的通信需求。然而,当不同类型的用户共享相同的频谱资源时会导致严重的用户间干扰,导致多用户检测精度降低,译码复杂度增高。本文使用卷积神经网络(CNN)进行SCMA-D2D混合网络自编码器设计,通过端到端的联合训练,设计出合适的神经网络结构。用CNN单元实现混合网络的编码,学习SCMA蜂窝用户和D2D用户的有效码本;将混合网络的多用户检测问题建模为一个基于共享层机制的多任务分类解码问题,建立多用户分类解码器。实验结果表明,本文提出的自编码器能够生成对系统适应性更强的码本,结合接收端的多任务分类解码器能够有效地提高整个混合网络系统的误码率性能,同时减小译码计算复杂度。