基于最优索引广义正交匹配追踪的非正交多址系统多用户检测

作为5G的关键技术之一,非正交多址(NOMA)通过非正交方式访问无线通信资源,以实现提高频谱利用率、增加用户连接数的目的。该文提出将压缩感知(CS)及广义正交匹配追踪(gOMP)算法引入上行免调度NOMA系统,从而增强NOMA系统活跃用户检测及数据接收的性能。通过每次迭代识别多个索引,gOMP算法实际上是传统的正交匹配追踪(OMP)算法的扩展。为了获得最优性能,研究分析了在gOMP算法信号重构的每次迭代中所应选择的最优索引数目。仿真结果表明：与其它的贪婪追踪算法及梯度投影稀疏重构(GPSR)算法相比,最优索引gOMP算法具有更优异的信号重构性能;并且,对于不同的活跃用户数或过载率等参数配置的NOMA系统,均表现出最优的多用户检测性能。

     

基于压缩感知的免授权NOMA多用户检测算法综述

利用压缩感知(Compressed Sensing,CS)重构方法处理免授权非正交多址访问(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统中多用户检测(Multi-User Detection,MUD)问题已成为热潮。文章首先介绍了CS重构算法及其优劣性,然后详细介绍了基于CS理论提出的多用户检测算法,最后探讨了基于CS免授权NOMA上行传输的MUD算法未来的研究重点,为多用户检测算法的改进和应用提供了理论依据。     

基于压缩感知的免授权NOMA多用户检测算法综述

利用压缩感知(Compressed Sensing,CS)重构方法处理免授权非正交多址访问(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统中多用户检测(Multi-User Detection,MUD)问题已成为热潮。文章首先介绍了CS重构算法及其优劣性,然后详细介绍了基于CS理论提出的多用户检测算法,最后探讨了基于CS免授权NOMA上行传输的MUD算法未来的研究重点,为多用户检测算法的改进和应用提供了理论依据。     

免调度非正交多址接入上行链路的非2幂次长度二元扩频序列

为了解决5G大规模机器类通信场景下大规模接入和如何提高频谱效率的问题,该文针对免调度非正交多址接入(NOMA)系统上行链路,通过采用插入函数在2元Golay序列上插入元素的方法,提出具有低峰均功率比(PAPR)且长度为非2幂次的2元扩频序列集。仿真结果表明,得到的序列集具有低相干性,这为基于压缩感知的活跃用户检测提供了可靠的性能。同传统的Zadoff-Chu序列相比,新型2元序列集具有更小的字符集,便于实现。此外,所构造的序列PAPR最大为4,低于高斯随机序列和Zadoff-Chu序列,因此可以有效解决时域信号峰均功率比过高的问题。     

NOMA系统基于自适应匹配追踪算法的联合信道估计与多用户检测新方法

在免调度非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）系统中,针对基于帧的多用户传输场景的信道估计（Channel Estimation,CE）与用户的活跃和数据检测（Multiuser Detection,MUD）问题,本文在多重测量矢量压缩感知（Multiple Measurement Vector-Compressive Sensing,MMV-CS）框架下,提出了一种门限辅助的分布式弱选择分段自适应匹配追踪（Thresholod Aided- Distributed Weak Selection Stagewise Adaptive Matching Pursuit,TA-DWSStAMP）算法来联合解决CE和MUD问题。该算法在精确的迭代终止准则下,引入阶段标识,在大步长阶段设计了一种幂函数型的变步长方法。仿真结果表明,本文提出的算法能够在复杂度仅为现有算法10%的条件下,获得与现有算法相近的信道估计性能、用户成功活跃检测率和用户数据的误符号率。      

基于非正交多址接入系统的多用户分组优化算法

用户分组算法作为非正交多址接入(NOMA)的关键部分,对系统吞吐量和用户公平性具有重要影响。当用户数量和可用的资源增加时,用户分组的最佳调度将变得不可行,该文提出一种子带间多用户分组优化算法。该算法首先根据用户信道增益差异和子带复用用户数限制条件进行多用户初始分组处理,减小用户搜索空间,然后逐步完成初始分组用户间的优化组合,以几何平均用户吞吐量最大为用户分组准则,进一步提升小区边缘用户的吞吐量。仿真结果表明,所提算法与传统的用户分组算法相比,系统总吞吐量和几何平均用户吞吐量性能提升均超过3%。     

基于稀疏贝叶斯学习的大规模多用户检测算法

针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习（GIG-SBL）,忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题,提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习（BGIG-SBL）架构,通过引入一个伯努利先验的二元向量,设计了单测量向量（SMV）的BGIG-SBL-SMV算法,结合支撑集向量的稀疏性提高重构性能。进一步将该算法扩展到多测量向量（MMV）方案,通过共享相同控制稀疏解的超参数,利用MMV的联合稀疏性提出BGIG-SBL-MMV算法。实验结果表明,所提BGIG-SBL-SMV算法相较于传统GIG-SBL-SMV算法,在mMTC用户检测场景可实现2 dB的性能增益;同时,所提BGIG-SBL-MMV算法相对于单测量向量BGIG-SBL-SMV算法,用户检测率和数据检错率的性能增益可达到4 dB,证明了所提算法的优越性。     

稀疏码多址接入多用户检测算法综述

稀疏码多址接入(SCMA)是一种非正交多址接入技术,具备高频谱效率和大连接特性.多用户检测是SCMA系统的关键问题,而如何降低检测算法的复杂度成为多址接入领域的研究热点.该文从影响算法复杂度的不同因素入手,分类综述了现有多用户检测算法并对几种典型算法进行了原理剖析和性能对比.同时,指出了SCMA多用户检测算法的改进思路.最后总结并探讨了SCMA检测算法未来的发展趋势和面临的挑战.     

稀疏码多址接入多用户检测算法综述

稀疏码多址接入(SCMA)是一种非正交多址接入技术,具备高频谱效率和大连接特性。多用户检测是SCMA系统的关键问题,而如何降低检测算法的复杂度成为多址接入领域的研究热点。该文从影响算法复杂度的不同因素入手,分类综述了现有多用户检测算法并对几种典型算法进行了原理剖析和性能对比。同时,指出了SCMA多用户检测算法的改进思路。最后总结并探讨了SCMA检测算法未来的发展趋势和面临的挑战。     

SIMO-NOMA系统分步多用户检测策略

上行免调度非正交多址接入（NOMA）系统中,针对低信噪比情况下通过压缩感知技术联合检测活跃用户和数据的误码率性能比较差的问题,提出了分步多用户检测策略。该策略考虑信号的稀疏度对系统检测性能的影响,理论分析得出了检测成功概率的下界,以降低稀疏度来提高重构概率;结合压缩感知硬融合算法（CS-HFA）,对稀疏信号进行二次筛选,最终实现信号的精确检测。仿真结果表明,随着信噪比、活跃用户数或者过载率的改变,改进方案表现出较好的系统检测性能。     

非理想连续干扰消除下非正交多址接入上行传输系统性能分析

非正交多址接入(NOMA)技术允许多个发送方共用同一个资源块,接收方通过连续干扰消除(SIC)解码出不同发送方的信息。然而,目前针对NOMA系统的研究大多基于理想SIC的假设,而没有考虑非理想SIC对系统性能带来的影响。针对此问题,该文在非理想SIC的假设下,针对单小区上行NOMA系统提出一套性能分析框架。首先,采用二项式点过程(BPP)对上行NOMA系统中基站和用户设备的空间分布进行建模。基于此模型,采用基于大尺度衰落的干扰消除顺序,对干扰消除的误差情况进行分析。进一步,基于随机几何理论和次序统计理论,推导出距基站由近至远次序为k的用户设备的覆盖概率,并采用平均覆盖概率衡量整个NOMA传输系统的可靠性。理论和仿真结果分析了远近次序、基站半径和发射功率等系统参数对传输可靠性的影响,并验证了理论推导的准确性。     

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址系统中基于量子菌群优化的接入点选择方案

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,提出了基于量子菌群优化(QBFO)的AP选择方案,将AP与用户的连接关系以量子比特的形式编码,利用自适应量子旋转门模拟细菌趋化,实现细菌位置更新,通过对量子细菌种群进行测量,获得AP与用户的选择解集,并引入驱散操作避免算法陷入局部最优。实验结果表明,所提方案能够在降低回程链路开销的同时显著提高用户的下行平均速率,相较于基于接收功率和基于信道估计均方误差的AP选择方案,该文所提方案在降低用户间干扰、提高系统总吞吐量方面表现更优。     

基于能量效率的双层非正交多址系统资源优化算法

该文针对双层非正交多址系统(NOMA)中基于能量效率的资源优化问题,该文提出基于双边匹配的子信道匹配方法和基于斯坦科尔伯格(Stackelberg)博弈的功率分配算法。首先将资源优化问题分解成子信道匹配与功率分配两个子问题,在功率分配问题中,将宏基站与小型基站层视作斯坦科尔伯格博弈中的领导者与追随者。然后将非凸优化问题转换成易于求解的方式,分别得到宏基站和小型基站层的功率分配。最后通过斯坦科尔伯格博弈,得到系统的全局功率分配方案。仿真结果表明,该资源优化算法能有效地提升双层NOMA系统的能量效率。

     

基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的速率需求,联合考虑子信道调度、功率分配和拥塞控制,建立了最大化系统能效的随机优化模型。其次,利用李雅普诺夫随机优化方法,通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞,并根据实时网络负载状态动态地进行资源调度,设计一种次优化子信道匹配算法获得用户调度方案,进一步,利用凸优化理论和拉格朗日对偶分解方法得到功率分配策略。最后,仿真结果表明,该文算法可以满足不同用户的服务质量(QoS)需求,并在保证网络稳定性前提下提高系统能效。

     

机器类通信中基于NOMA短编码块传输的高可靠低迟延无线资源分配优化方案

针对机器类通信(MTC)应用场景的业务特征和服务质量(QoS)要求,该文考虑基于非正交多址(NOMA)的MTC中短分组/短编码块传输,探讨MTC中基于NOMA的高可靠低迟延无线资源优化问题。首先,上行传输是基于NOMA的MTC通信的瓶颈,考虑无线蜂窝网络中支持NOMA和高可靠低迟延性能要求,该文建立了上行无线资源优化的系统模型;然后,分析上行传输迟延,导出基于距离的链路可靠性函数;进一步,以迟延、可靠性和带宽为约束下条件,提出一种最大化中心用户和速率的无线资源分配算法,并给出算法的收敛性证明和复杂度分析;最后,实验仿真验证了所提算法的性能优势。     

基于非正交多址接入的移动边缘计算安全节能联合资源分配

为提高基于非正交多址接入(NOMA)的移动边缘计算(MEC)系统中计算任务部分卸载时的安全性,该文在存在窃听者情况下研究MEC网络的物理层安全,采用保密中断概率来衡量计算卸载的保密性能,考虑发射功率约束、本地任务计算约束和保密中断概率约束,同时引入能耗权重因子以平衡传输能耗和计算能耗,最终实现系统能耗加权和最小。在满足两个用户优先级情况下,为降低系统开销,提出一种联合任务卸载和资源分配机制,通过基于二分搜索的迭代优化算法寻求问题变换后的最优解,并获得最优的任务卸载和功率分配。仿真结果表明,所提算法可有效降低系统能耗。     

智能反射表面辅助的非正交多址接入系统用户分组、波束赋形与相移的优化

该文研究智能反射表面(IRS)辅助的多天线非正交多址接入(NOMA)网络中用户分组、发送波束赋形、相移等的联合优化问题。系统中1个分组分配1个波束并在组内进行连续干扰消除检测。该文提出一种不依赖于发送波束赋形和IRS相移的用户分组配对策略,将用户分组与其他优化分离,显著降低了优化问题求解的难度和计算复杂度。进一步,联合优化基站发送波束赋形、功率分配和IRS相移矩阵,最小化基站的总发送功率。原始优化问题是一个多变量相互耦合的非凸优化问题,利用松弛变量、连续凸逼近、半定松弛、交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于1个用户1个波束的方案,所提方案在基站天线数较少时性能更优,而在天线数较多时也与该对比方案非常接近,但所提方案的优化计算复杂度更低。而对比采用不同分组算法、随机IRS相移方案、最大比发射方案,以及无IRS的方案,所提方案的性能始终更优。     

基于稀疏度自适应压缩感知的电容层析成像图像重建算法

为提高电容层析成像(ECT)系统重建图像的质量,该文提出一种基于改进稀疏度自适应的压缩感知电容层析成像算法。利用压缩感知与电容层析成像算法的契合点,以随机改造后的电容层析成像灵敏度矩阵为观测矩阵,离散余弦基为稀疏基,测量电容值为观测值,建立模型。利用线性反投影算法(LBP算法)所得图像预估原始图像稀疏度,以预估稀疏度值作为索引原子初始值进行稀疏度自适应迭代。改进后的稀疏度自适应匹配追踪重构算法实现ECT图像重建,解决了稀疏度预估不准确导致重建图像精度差的问题。仿真实验结果表明,该算法可以有效重建ECT图像,其成像质量优于LBP算法、Landweber算法、Tikhonov算法等传统算法,是研究电容层析成像图像重建的一种新的方法和手段。     

无人机辅助的非正交多址反向散射通信系统max-min速率优化算法

无人机(UAV)、非正交多址(NOMA)和反向散射通信(BC)相结合,可以满足热点地区高容量需求,提高通信质量。该文提出一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统最小速率最大化资源分配算法。考虑无人机发射功率、能量收集、反射系数、传输速率以及连续干扰消除(SIC)解码顺序约束,建立基于系统最小速率最大化的资源分配模型。首先利用块坐标下降将原问题分解为无人机发射功率优化、反射系数优化和无人机位置与SIC解码顺序联合优化3个子问题,然后使用反证法给出无人机最优发射功率,再用变量替换法和连续凸逼近将剩余子问题进一步转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,所提算法在系统和速率与用户公平性之间具有较好折中。