免調(diào)度非正交多址接入技術可以減少信令開銷、以過載的方式容納更多用戶而受到人們的廣泛關注。針對該技術需解決的信道估計、活躍用戶檢測和信號檢測3個主要應用難題,文中提出一種聯(lián)合信道估計的稀疏多用戶檢測方法同時解決上述3個問題。該方法通過聯(lián)合考慮包含導頻信號和用戶數(shù)據(jù)信號的幀結構,重組用戶信號為塊稀疏單測量向量的壓縮感知模型,將問題轉化為塊稀疏信號恢復。所提算法通過驗證誤差的方式自適應地結束迭代,相比于根據(jù)不同的信噪比而設置對應迭代停止閾值的塊稀疏子空間追蹤算法靈活性更好。仿真結果表明,所提算法能夠高可靠地完成聯(lián)合信道估計和多用戶檢測,相比于獨立的信道估計和多用戶檢測誤碼率性能得到了很大的提升,且算法靈活性好,更適用于實際的通信系統(tǒng)。 

【文章來源】：南京郵電大學學報(自然科學版). 2020,40(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

用戶數(shù)據(jù)幀結構及塊稀疏結構示意圖

圖2為OMP算法在稀疏度未知情況下,不同迭代次數(shù)下的殘差范數(shù)與誤差范數(shù)的變化曲線,仿真參數(shù)總用戶個數(shù)K=20,活躍用戶數(shù)M=4,擴展序列長度N=15,SNR=15 dB。從圖2可以看出,殘差范數(shù)隨迭代次數(shù)的增加逐漸下降,在迭代次數(shù)等于稀疏度時,有一明顯下降趨勢,之后穩(wěn)步下降,在迭代次數(shù)大于稀疏度之后,實際上是將噪聲誤判為了其他信號導致殘差仍在下降。故殘差會隨支撐集個數(shù)的增加而下降,并不能找到殘差的一個閾值作為迭代停止條件,但殘差可以保證加入支撐集的原子不重復,它又是不可或缺的。而觀察誤差的變化趨勢,很容易得到當?shù)螖?shù)等于稀疏度時,誤差達到最小值,故可利用這一特點作為迭代停止的條件。圖3為不同信噪比下,殘差范數(shù)與誤差范數(shù)隨迭代次數(shù)變化的曲線。此時仿真參數(shù)同圖2,將SNR分別選定為5、10、15 dB。可以看出:3種信噪比下的誤差變化曲線,均在迭代次數(shù)等于用戶稀疏度時達到最小值。所不同的是,在迭代次數(shù)等于稀疏度時,SNR越大,誤差下降趨勢越明顯,越能準確地確定誤差最小值,從而更準確地確定稀疏度。

圖3為不同信噪比下,殘差范數(shù)與誤差范數(shù)隨迭代次數(shù)變化的曲線。此時仿真參數(shù)同圖2,將SNR分別選定為5、10、15 dB。可以看出:3種信噪比下的誤差變化曲線,均在迭代次數(shù)等于用戶稀疏度時達到最小值。所不同的是,在迭代次數(shù)等于稀疏度時,SNR越大,誤差下降趨勢越明顯,越能準確地確定誤差最小值,從而更準確地確定稀疏度。本節(jié)提出的VE-OMP算法基于SMV模型,該模型下的接收信號y為式(2)。下面給出VE-OMP算法的具體步驟:

【參考文獻】：
期刊論文
[1]M2M通信系統(tǒng)下基于壓縮感知的多用戶檢測技術[J]. 張男,龔磊,翟旭平.  電子測量技術. 2018(15)
[2]On Uplink Non-Orthogonal Multiple Access for 5G:Opportunities and Challenges[J]. Li Tian,Chunlin Yan,Weimin Li,Zhifeng Yuan,Wei Cao,Yifei Yuan.  中國通信. 2017(12)



本文編號：3465129