MUSA sisteminde hızlı bir çok kullanıcılı algılama algoritması
Wu Han, Shao Kai, Zhuang Ling, Wang Guangyu
(Mobil İletişim Teknolojisinin Kilit Laboratuvarı, Chongqing Posta ve Telekomünikasyon Üniversitesi, Chongqing 400065)
Çok kullanıcılı paylaşılan erişim, 5G ortogonal olmayan çoklu erişim şemasıdır.Seri girişim iptali (SIC) algılama algoritmasının kullanılması nedeniyle, algoritma uzun süre çalışır ve gecikme ve karmaşıklık büyüktür. Düşük gecikme süresi ve yüksek güvenilirlik ile 5G'nin ihtiyaçlarına cevap olarak, çok seviyeli bir PIC yapısı gerektirmeyen paralel girişim iptali (PIC) yapısına dayalı hızlı bir doğrusal olmayan algılama algoritması önerilmiştir. İlk olarak, alınan sinyalin minimum ortalama kare hatası (MMSE) detektöründen geçmesine izin verin ve MMSE detektörünün çıkışını PIC detektörünün girişi olarak kullanın. Bu algoritma, seri girişim iptal algoritmasında matrisin çoklu sıralama ve çoklu ters çevrilmesi problemlerini ortadan kaldırır Sembol hata oranını düşürmeden, algoritmanın çalışma süresi% 54 azaltılır ve karmaşıklık bir seviye azaltılır.
Çoklu kullanıcı paylaşımlı erişim; ortogonal olmayan çoklu erişim; seri girişim iptali; paralel girişim iptali; sembol hata oranı
Mobil iletişim sistemlerinde, çoklu erişim teknolojisi, kullanıcıların kablosuz kaynakları paylaşması ve birden çok kullanıcının eşzamanlı iletişimini tatmin etmesi için gerekli bir araçtır. Birinci nesil mobil iletişimden dördüncü nesil mobil iletişimlere kadar, FDMA, TDMA, CDMA ve OFDMA ana çoklu erişim şemaları olarak kullanıldı ve hepsi ortogonal çoklu erişim yöntemleriydi. Beşinci nesil mobil iletişimde toplu bağlantı, yüksek güvenilirlik ve düşük gecikme gereksinimlerini karşılamak için, ortogonal olmayan çoklu erişim şemaları bir araştırma odağı haline geldi. Mevcut ortogonal olmayan şemalar arasında, ZTE tarafından önerilen Çok Kullanıcılı Paylaşımlı Erişim (MUSA), gönderisiz iletimi gerçekleştirir ve% 300'den fazla kullanıcı aşırı yükünü destekler; Huaweinin seyrek kod bölümü çoklu erişim ( Seyrek Kod Çoklu Erişim (SCMA), kanal aşırı yük kapasitesini% 300 artırır; Datang Telekom'un Desen Bölmeli Çoklu Erişim (PDMA) karmaşıklığı azaltır.
MUSA, karmaşık alandaki çoklu kodlara dayanan bir yukarı bağlantı ortogonal olmayan çoklu erişim teknolojisidir.Kullanıcı yayma dizileri ortogonal değildir. Bu nedenle, MUSA sisteminin performansı kaçınılmaz olarak çoklu erişim girişiminden (MAI) zarar görecektir. etkiler. MUSA alıcı algılama algoritması, MUSA sisteminin performansını etkileyen temel teknolojilerden biridir. MUSA sistemi, çoklu kullanıcı tespiti için MMSE-SIC algoritmasını kullanır. MMSE-SIC algılama algoritması, kullanıcıları SINR boyutlarına göre sıralayabilir. İlk olarak, en büyük SINR'ye sahip kullanıcıyı tespit edin ve ardından kullanıcının parazitini alınan sinyalden çıkarın ve tüm kullanıcıların bilgileri algılanana kadar yineleyin. Bu algoritmanın avantajları Daha sonra tespit edilen kullanıcının doğruluğu daha yüksektir. Bununla birlikte, bu algoritma çoklu sıralama ve çoklu matris ters çevirme işlemleri gerektirir ve algoritmanın karmaşıklığı nispeten yüksektir ve SIC algoritmasının işlem gecikmesi nispeten büyüktür. MMSE-SIC algoritmasının eksikliklerini hedefleyen bu makale, geliştirilmiş bir PIC çok kullanıcılı algılama algoritması önermektedir.Çünkü geliştirilmiş algoritma PIC yapısına dayalıdır ve çok seviyeli bir PIC yapısı gerektirmez ve geliştirilmiş algoritmanın gelen kullanıcıları sınıflandırmasına gerek yoktur. Ters işlemi yalnızca bir kez matris üzerinde gerçekleştirmesi gerekir, böylece tekrarlanan sıralama ve ters çevirme işlemlerinden kaçınarak, algılama işlemlerinin karmaşıklığını ve algoritmanın çalışma süresini önemli ölçüde azaltır ve MMSE-SIC algoritmasının algılama performansını elde edebilir.
MUSA, 5G için önerilen karmaşık alandaki çoklu dizilere dayanan ortogonal olmayan bir erişim şemasıdır ve sistem modeli Şekil 1'de gösterilmiştir.
Şekil 1 MUSA sistem modeli
İlk olarak, iletim ucunda, her kullanıcı karmaşık alanlı çoklama dizisini, kullanıcının modülasyon sembollerini iletim için aynı zaman-frekans kaynağına genişletmek için kullanır; alıcı uçta, SIC alıcısı her kullanıcının verilerini ayırmak için kullanılır.
Sistemin K erişim kullanıcısına sahip olduğu ve her kullanıcının rasgele bir yayılma sırası seçtiği ve ardından ilgili modülasyon sembollerini aynı zaman frekansı kaynağına genişlettiği varsayıldığında, alınan sinyal kanaldan geçtikten sonra şu şekilde ifade edilebilir:
Bunlar arasında, hk, k'inci kullanıcının kanal kazancıdır, sk, k'inci kullanıcı tarafından kullanılan yayılma spektrumu dalga biçimidir, xk, k'inci kullanıcı tarafından gönderilen modülasyon verileridir ve z, ortalama değeri 0 ve varyansı olan Gauss beyaz gürültüsüdür.
Alınan sinyal vektör biçiminde şu şekilde ifade edilir:
Bunlar arasında, y = (y1, y2, ..., yN) T, N genişletilmiş dizinin uzunluğunu temsil eder ve H, N × K kullanıcı kanalı matrisidir,
2 Çok kullanıcılı algılama algoritması
2.1 MMSE-SIC çoklu kullanıcı tespiti
MMSE-SIC algoritması, SIC yapısına dayanır ve ilkesi, adım adım bir girişim önleme stratejisi benimsemektir, her seviye yalnızca bir kullanıcının sinyalini algılar, bu nedenle sistemde birden fazla kullanıcı olduğunda, birden fazla algılama gerekir. MMSE-SIC çoklu kullanıcı tespiti Şekil 2'de gösterilmektedir.
Şekil 2 MMSE-SIC yapı şeması
MMSE detektörü, iletilen vektör ile tahmini vektör arasındaki minimum ortalama kare hatasını en aza indirerek geçiş matrisini elde eder:
Bunlar arasında H, kullanıcının kanal matrisidir, HH, H kanal matrisinin Hermitian matrisidir ve I, gürültü varyansını temsil eden birim matrisidir.
MMSE-SIC algoritma adımları aşağıdaki gibidir:
(1) Formül (4) 'e göre her kullanıcının SINR'sini hesaplayın ve ardından kullanıcıları SINR'ye göre azalan sırada düzenleyin.
Bunlar arasında Ex, iletilen sinyalin enerjisini, Wi ve MMSE, WMMSE'nin i. Satırıdır ve hi, kullanıcı kanalı matrisi H'nin i. Sütun vektörünü temsil eder.
(2) MMSE kriterine göre en büyük SINR'ye sahip kullanıcıyı tespit edin ve ardından kullanıcının girişim sinyalini yeniden oluşturun. En büyük SINR'ye sahip kullanıcının girişim sinyali, alınan toplam sinyalden y çıkarılır ve kullanıcının kanal vektörü h1, kullanıcı matrisinden H çıkarılır.
(3) Diğer kullanıcıların tüm kullanıcıların bilgilerini algılaması için yukarıdaki adımlara devam edin.
Yukarıdaki analizden, SIC dedektörünün her aşamasının yalnızca bir kullanıcının sinyalini algıladığı görülebilir.Sistemin K kullanıcısı olduğunda, K-1 sıralaması gerekir ve K matris ters çevirme işlemleri gereklidir ki bu çok karmaşıktır. MUSA, 5G devasa bağlantılar, düşük gecikme süresi, yüksek güvenilirlik vb. İçin önerilen ortogonal olmayan çoklu erişim teknolojisi olduğundan, kullanıcı sayısı keskin bir şekilde arttığında, karmaşıklık ve işlem gecikmesi buna göre artacaktır.
PIC algoritması ile karşılaştırıldığında, SIC algoritması daha uzun çalışma süresine ve daha büyük işlem gecikmesine sahiptir ve kullanıcı sayısının artmasıyla keskin bir şekilde artar.Bu nedenle, geliştirilmiş bir PIC çok kullanıcılı algılama algoritması önerilmiştir.Kolaylık için geliştirilmiş algoritma denir MMSE-PIC algoritması.
2.2 MMSE-PIC çoklu kullanıcı algılama
PIC dedektörünün prensibi, önceki aşamanın karar değerini tüm kullanıcıların girişimini yeniden yapılandırmak için kullanmak ve ardından tüm kullanıcıların girişimini aynı anda ve paralel olarak alınan sinyalden çıkarmaktır.
Bu yazıda önerilen geliştirilmiş PIC algoritması, PIC detektörünün girişi olarak MMSE detektörünün çıktısını kullanır ve çok seviyeli bir PIC yapısı gerektirmez.Geliştirilmiş algoritma Şekil 3'te gösterilmiştir.
Şekil 3 MMSE-PIC yapı şeması
Geliştirilmiş algoritmanın tespit adımları aşağıdaki gibidir:
(1) İlk olarak, alınan sinyal y, kullanıcı sinyali xMMSE = WMMSE y'nin tahmini değerini elde etmek için MMSE dedektöründen geçirilir ve ardından xMMSE ve karar değeri (b1 (0), b2 (0), ..., bK) üzerinde zor bir karar verilir. (0)) PIC dedektörünün girişi olarak.
(2) Tüm kullanıcıların girişim bilgilerini yeniden oluşturmak için adım (1) 'deki karar değerini kullanın. Kısmi toplayıcının işlevi, demodüle edilecek kullanıcı için toplam bir MAI üretmek için demodüle edilecek kullanıcı dışındaki tüm kullanıcıların girişim sinyallerini eklemektir.
(3) Alınan sinyal y sırasıyla toplam MAI'den paralel olarak çıkarılır ve iletilen sinyalin tahmini değerini elde etmek için adım (2) 'de üretilen yayılır.
Yukarıdaki analizden, iyileştirilmiş algoritmanın kullanıcıları sıralaması gerekmediği görülebilmektedir.Tüm kullanıcıların tespiti aynı anda paralel olarak gerçekleştirildiğinden, matrisin yalnızca bir ters işlemi gereklidir.MMSE-SIC algoritması ile karşılaştırıldığında, kullanıcıların sıralama ve matrisi tekrarlaması gerekir. Ters çevirme işlemi tekrarlanarak karmaşıklık büyük ölçüde azaltılır. Ve geliştirilmiş algoritma, PIC detektörünün girişi olarak MMSE detektörünün çıkışını kullanır.PIC detektörünün ilk giriş doğruluğu daha yüksektir, bu nedenle algoritmanın algılama performansı da garanti edilebilir.
3 Karmaşıklık analizi
Bu bölümde, MMSE-PIC algoritmasının ve MMSE-SIC algoritmasının hesaplama karmaşıklığı analiz edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Analiz kolaylığı açısından, sistem kullanıcı sayısının n olduğunu varsayalım.
Her iki algoritmanın da matris üzerinde ters işlemi gerçekleştirmesi gerekir, yani:
Şu anda, HHH n mertebesinde bir kare matristir. Matris inversiyonunun yüksek karmaşıklığı nedeniyle, Coppersmith-Winograd algoritması hızlı bir matris ters çevirme yöntemidir ve n'inci mertebeden kare matrisin ters çevirme işleminin karmaşıklığı O (n2.376) 'dır. MMSE-SIC algoritmasının n kez test edilmesi gerektiğinden ve her test, matrisin ters çalışmasını gerektirdiğinden, karmaşıklık, kullanıcıların sıralaması dikkate alınmadan O (n2.376 · n) = O (n3'tür. .376). MMSE-PIC algoritmasının kullanıcıları sıralaması gerekmez ve yalnızca bir matris ters çevirme işlemine ihtiyaç duyar.Bu nedenle, MMSE-PIC dedektörünün karmaşıklığı O (n2.376) 'dır. Bu nedenle, geliştirilmiş algoritmanın karmaşıklığı, MMSE-SIC algoritmasının karmaşıklığından daha düşüktür.
4 Simülasyon ve analiz
Verilen algoritmanın performansını değerlendirmek için, çok kullanıcılı algılama algoritmasının sembol hata oranına (SER) ve algoritmanın çalışma süresine odaklanıyoruz. Bu makalede verilen geliştirilmiş PIC algoritması MMSE-PIC olarak işaretlenmiştir ve simülasyon parametreleri Tablo 1'de gösterilmektedir.
MUSA karmaşık sayı etki alanı yayılı spektrum yöntemini benimsediğinden ve karmaşık sayı etki alanı yayılı spektrum kodu, uzunluk çok kısa olduğunda düşük korelasyonu koruyabildiğinden, ilk önce PN dizisini ve karmaşık etki alanı çoklu kodunu yayılma spektrum kodu olarak simüle edin ve karşılaştırın. SER performansı. MUSA, karmaşık sayı alanında üçlü bir dizi kullanır, yani dizi elemanlarının gerçek ve sanal kısımları sırasıyla üçlü kümede {-1, 0, 1} değerlenir.
Şekil 4, MUSA sistemi PN dizisini ve karmaşık alanlı çok elemanlı kodu yayma kodu olarak kullandığında ve yayma kodu uzunluğu 4 ve 8 olduğunda sistem SER performans eğrisini gösterir. Bu sırada MMSE-SIC algoritması kullanılır. Burada kullanılan PN dizisi PN olarak işaretlenmiştir ve karmaşık sayı alan çoklu kodu, Karmaşık olarak işaretlenmiştir. Şekilden, karmaşık sayı alan çok elemanlı kodu kullanılırken sistem SER performansının PN dizisinden daha iyi olduğu ve yayılma kodu uzunluğu ne kadar kısa olursa, avantajın o kadar açık olduğu görülebilir. Bunun nedeni, karmaşık sayı alanının çok değişkenli dizisinin {1, -1, i, i, 0,1-i, 1 + i, -1-i, -1 + i} kümesindeki değeri alması ve PN dizisinin { +1, -1}, karmaşık sayı alanındaki çok elemanlı kod daha değişkendir.
Şekil 4 PN dizisi ve karmaşık sayı alanı çok değişkenli dizisi kullanılırken BER performans karşılaştırması
Şekil 5, MMSE-PIC algoritması ile MMSE-SIC algoritması arasındaki SER performans karşılaştırmasını göstermektedir.Kullanılan karmaşık sayı etki alanı yayma kodunun uzunluğu 8'dir ve diğer simülasyon parametreleri Tablo 1'deki parametre ayarları ile tutarlıdır. MMSE-PIC algoritmasının SER performansı, MMSE-SIC algoritmasına eşdeğerdir ve her ikisi de MMSE algoritmasından daha iyidir. Bunun nedeni, geliştirilmiş PIC algoritmasının ilk olarak MMSE algılayıcısından geçmesi ve MMSE algılayıcısının, kullanıcılar arasındaki MAI'yi hesaba katarak işleme gürültüsü ile çoklu erişim girişimini bastırma arasında bir denge kurması ve böylece daha iyi algılama performansı elde edebilmesidir.
Şekil 5 Bu makalede önerilen geliştirilmiş algoritma ile MMSE-SIC algoritması arasındaki SER performansının karşılaştırması
Şekil 6, yayılma kodu uzunluğu 8 olduğunda, MMSE-PIC algoritması ile MMSE-SIC algoritması arasındaki çalışma süresinin karşılaştırmasını göstermektedir. MMSE-PIC algoritmasının çalışma süresi, MMSE-SIC algoritmasınınkinden çok daha düşüktür. Kullanıcı sayısı 6 olduğunda, MMSE-PIC algoritması, MMSE-SIC algoritmasından% 54 daha hızlı çalışır. Ve MMSE-SIC algoritmasının çalışma süresi, kullanıcı sayısı arttıkça keskin bir şekilde artarken, MMSE-PIC algoritması çok yavaş bir şekilde artar. Bunun nedeni, MMSE-SIC algoritmasının seri bir eleme yapısı kullanması, K kullanıcılarının karar vermek için K zamanına ihtiyaç duyması ve kullanıcıların tekrar tekrar sıralanması ve matris ters çevirme işleminin tekrarlanması gerektiği, MMSE-PIC algoritmasının ise paralel bir yapı kullanmasıdır. Üst düzey PIC yapısının kullanıcıları sıralaması gerekmez ve yalnızca matris üzerinde ters bir işlem gerçekleştirmesi gerekir, bu da sistemin karmaşıklığını büyük ölçüde azaltır. Bu sonuç, MMSE-PIC algoritmasının, MMSE-SIC algoritmasından daha düşük karmaşıklığa ve daha küçük işlem gecikmesine sahip olduğunu doğrular.
5. Sonuç
Bu makale, MUSA sistemi için hızlı, doğrusal olmayan çok kullanıcılı bir algılama algoritması önermektedir. Algoritma, PIC yapısına dayanır ve PIC dedektörünün girişi olarak MMSE dedektörünün çıkışını kullanır, böylece çoklu kullanıcı algılamasını etkili bir şekilde gerçekleştirebilir. Kullanıcıları sıralamaya gerek olmadığından, matrisin yalnızca bir ters işlemi gereklidir, bu da algoritmanın karmaşıklığını önemli ölçüde azaltır. Son olarak, simülasyon analizi, geliştirilmiş algoritmanın MMSE-SIC algılama algoritmasının SER performansına ulaştığını doğrular.Aynı zamanda, algoritmanın çalışma süresi MMSE-SIC algoritmasınınkinden çok daha iyidir, karmaşıklık daha düşüktür ve algoritmanın etkinliği doğrulanır.
Referanslar
TSE D, VISWANATH P. Kablosuz iletişimin temelleri, Cambridge University Press, 2005.
IMT-2020 (5G) Promosyon Grubu. 5G vizyonu ve talebi 2014, 5.
You Xiaohu, Pan Zhiwen, Gao Xiqi, ve diğerleri. 5G mobil iletişimin ve bazı temel teknolojilerin gelişme eğilimi. Science in China: Information Science, 2014, 44 (5): 551-563.
Yuan Yifei, Zhu Longming. 5G'nin uygulama senaryoları ve etkinleştirme teknolojileri. Communications, Çin, 2014, 11 (11): 69-79.
Yuan Zhifeng, Yu Guanghui, Li Weixing. 5G için MUSA çoklu kullanıcı paylaşımlı erişim. Telekomünikasyon Ağ Teknolojisi, 2015 (5): 28-31.
NIKOPOUR H, BALIGH H. Seyrek kodlu çoklu erişim. IEEE International Symposium on PIMRC, 2013: 332-336.
Kang Shaoli, Dai Xiaoming, Ren Bin. 5G için PDMA model bölümü çoklu erişim teknolojisi Telekomünikasyon Ağ Teknolojisi, 2015 (5): 43-47.
Tao Yunzheng, Liu Long, Liu Shang, vd.Bir anket: 5G için birkaç ortogonal olmayan iletim teknolojisi. Communications, Çin, 2015, 12 (10): 1-15.
Wang Bichai, Wang Kun, Lu Zhaohua ve diğerleri. 5G.IEEE Uluslararası Geniş Bant Multimedya Sistemleri ve Yayını Sempozyumu için ortogonal olmayan çoklu erişim şemalarının karşılaştırmalı çalışması, 2015: 1-5.
MANATSAVEE B, AHMED H, FERNANDO A. WCDMA sisteminde MUD tekniği için PIC, SIC ve korelasyon giderici detektörlerin performansı IEEE ICICS-PCM, 2003: 892-896.
COPPERSMITH D, WINOGRAD S. Aritmetik ilerlemeler yoluyla matris çarpımı, Sembolik Hesaplama Dergisi, 1990, 9 (3): 251-280.
AET üyeleri için yıl sonu avantajları!
