IMT-2030（6G）推進(jìn)組 -新型多址接入技術(shù)研究報(bào)告2023

IMT-2030(6G)推進(jìn)組2IMT-2030(6G)PromotionGroup第一章新型多址接入概述 51.1基本概念和原理 51.2技術(shù)研究的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀 61.3產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 71.4與5G非正交多址研究的區(qū)別 8第二章應(yīng)用場(chǎng)景和性能指標(biāo)需求 92.16G系統(tǒng)的典型場(chǎng)景和空口關(guān)鍵性能指標(biāo) 92.2海量連接場(chǎng)景 92.3密集緊要連接場(chǎng)景 102.4空天地一體化場(chǎng)景 102.5大容量場(chǎng)景 112.6需求小結(jié) 12第三章多址接入的理論研究 133.1無(wú)標(biāo)識(shí)多址接入的信息論容量界 133.1.1系統(tǒng)模型 133.1.2CSIR理論界 143.1.3No-CSI理論界 153.1.4數(shù)值計(jì)算結(jié)果 153.2基于隨機(jī)幾何分析免調(diào)度疊加傳輸理論性能界 16第四章海量多址接入關(guān)鍵技術(shù) 184.1稀疏IDMA+壓縮感知 184.1.1系統(tǒng)架構(gòu) 184.1.2接收機(jī)算法 204.1.3初步仿真結(jié)果 214.2線性擴(kuò)展類的傳輸 254.2.1基于碼域空域聯(lián)合擴(kuò)展的無(wú)連接傳輸 254.2.2基于立方分割碼本 284.2.3級(jí)聯(lián)式線性擴(kuò)展碼本 294.2.4基于模式分割的隨機(jī)接入方案 304.3多段編譯碼 304.3.1壓縮感知 304.3.2資源跳躍 324.4混合類或其它方案 344.4.1基于Reed-Muller碼 344.4.2稀疏IDMA+有限域擴(kuò)展 354.4.3可擴(kuò)展同步前導(dǎo)序列 37參考文獻(xiàn) 38具體貢獻(xiàn)說(shuō)明 413IMT-2030(6G)PromotionGroup圖1-1下行兩用戶系統(tǒng)非正交多址（NOMA）與正交多址（OMA）的容量比較 5圖1-2上行兩用戶系統(tǒng)非正交多址（NOMA）與正交多址（OMA）的容量比較 6圖2-1新型多址接入的四大應(yīng)用場(chǎng)景 9圖2-2緊要連接場(chǎng)景：智能工廠（左圖）、V2X（右圖） 10圖2-3空天地一體化場(chǎng)景[31] 11圖2-4大容量場(chǎng)景 11圖3-1多址接入研究現(xiàn)狀與本節(jié)研究?jī)?nèi)容 13圖3-2活躍用戶數(shù)隨每比特能量的變化 16圖3-3頻譜利用效率隨天線數(shù)的變化 16圖3-4CS-GF-NOMA系統(tǒng)的檢測(cè)成功率。(a)與P的關(guān)系；(b)與N的關(guān)系 17圖4-1稀疏IDMA的系統(tǒng)架構(gòu) 18圖4-2基于LDPC碼的稀疏IDMA的編譯碼原理 19圖4-3基于極化調(diào)整卷積編碼的稀疏IDMA編譯碼框架 20圖4-4稀疏IDMA的和EXIT分析 20圖4-5基于壓縮感知的迭代檢測(cè) 21圖4-6MAMP接收機(jī) 21圖4-7錯(cuò)誤檢測(cè)概率與FFT大小關(guān)系，激活用戶數(shù)是300 22圖4-8卷積碼和LDPC性能比較 23圖4-9真實(shí)信道估計(jì)及其性能 23圖4-10SNR門限隨活躍用戶數(shù)的變化關(guān)系 24圖4-11基于極化調(diào)整卷積碼的稀疏IDMA仿真性能 24圖4-12用戶激活檢測(cè)仿真性能對(duì)比 25圖4-13線性擴(kuò)展隨機(jī)接入多址發(fā)射機(jī) 25圖4-14分區(qū)匹配法（PartitionMatchingMethod） 27圖4-15超低碰撞率導(dǎo)頻 27圖4-16發(fā)射機(jī)系統(tǒng)框圖 28圖4-17傳輸包大小為10字節(jié)時(shí)系統(tǒng)誤比特率性能仿真 29圖4-18兩個(gè)擴(kuò)展碼本級(jí)聯(lián)舉例 29圖4-19不相關(guān)瑞利衰落信道下PMF曲線 30圖4-20壓縮感知編碼的系統(tǒng)架構(gòu) 31圖4-21基于硬判決的波束空間樹(shù)譯碼器的剪枝過(guò)程 31圖4-22基于軟判決的波束空間樹(shù)譯碼器的剪枝過(guò)程 31圖4-23資源跳躍多址發(fā)射機(jī)設(shè)計(jì) 32圖4-24資源跳躍多址接收機(jī)設(shè)計(jì) 32圖4-25結(jié)合SIC的資源跳躍多址發(fā)射機(jī)設(shè)計(jì) 33圖4-26ALOHA與資源跳躍多址（RHMA）的碰撞解決概率對(duì)比 33圖4-27Reed-Muller碼無(wú)源多址方案 34圖4-28Reed-Muller無(wú)源多址方案仿真性能 35圖4-29有限域在GF(4)上擴(kuò)展的一個(gè)例子 36圖4-30級(jí)聯(lián)因子圖編解碼舉例（用戶1和2分別通過(guò)重復(fù)2次和1次來(lái)擴(kuò)展編碼符號(hào)） 36圖4-31所需信噪比隨活躍用戶數(shù)變化的性能曲線374IMT-2030(6G)PromotionGroup表2-1新型多址接入技術(shù)需求指標(biāo) 12表4-1單時(shí)隙仿真參數(shù)配置 21表4-2CaseI，II和III參數(shù)配置 22表4-3多時(shí)隙仿真基本參數(shù)配置 23表4-4碰撞容限和重復(fù)度分布的參數(shù)設(shè)置 23表4-5多用戶單天線系統(tǒng)傳輸性能仿真參數(shù) 28表4-6基于Reed-Muller碼的無(wú)源多址仿真參數(shù) 345IMT-2030(6G)PromotionGroup多址接入是指通信資源的多用戶復(fù)用。移動(dòng)通信從第一代（1thgeneration，1G）到第五代（5thgeneration，5G）基本上都是正交多址（Orthogonalmultipleaccess，OMA），即不同用戶的頻域、時(shí)域或者碼域資源彼此正交。第一代蜂窩通信的多址技術(shù)是頻分復(fù)用（FDMA，F(xiàn)requencydivisionmultipleaccess），僅支持語(yǔ)音服務(wù)。每個(gè)用戶的無(wú)線資源按固定的頻率劃分。第二代蜂窩通信的多址技術(shù)以時(shí)分復(fù)用（Timedivisionmultipleaccess，TDMA）為主，基本業(yè)務(wù)是語(yǔ)音通話。第三代蜂窩通信廣泛采用擴(kuò)展碼分復(fù)用（Codedivisionmultipleaccess，CDMA），使得信道的抗干擾能力大大增強(qiáng)。相鄰小區(qū)可以完全復(fù)用頻率。第四代和第五代蜂窩通信主要采用正交頻分接入（Orthogonalfrequencymultipleaccess，OFDMA），子載波間的正交性通過(guò)集中式的多載波處理和添加循環(huán)前綴（CyclicPrefix，CP）來(lái)保證，具有較高的頻譜效率，能夠有效支持大帶寬和多天線（Multiple-inputmultiple-output，MIMO）技術(shù)。由于用戶之間的干擾較低，正交多址實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較簡(jiǎn)單，接收側(cè)的信號(hào)處理復(fù)雜度較低。但在多用戶系統(tǒng)，正交多址的性能潛力與系統(tǒng)的容量界有很大差距。非正交多址（Non-orthogonalmultipleaccess，NOMA能夠有效地支持多個(gè)用戶同時(shí)同頻同空域的傳輸，以提高系統(tǒng)吞吐和終端連接數(shù)。理論上可以證明，非正交多址多用戶系統(tǒng)容量界明顯高于正交多址。圖1-1是一個(gè)單發(fā)單收天線的兩用戶下行傳輸系統(tǒng)[1]，這里的UE1和UE2分別代表遠(yuǎn)離基站和靠近基站的用戶，下行發(fā)射功率分別為P1和P2，總的發(fā)射功率（P1+P2）保持恒定，但可以調(diào)整P1和P2之間的比例。信道增益分別是h12和h22。圖1-1下行兩用戶系統(tǒng)非正交多址（NOMA）與正交多址（OMA）的容量比較從圖1-1發(fā)現(xiàn)，無(wú)論發(fā)射功率的配比如何，下行非正交多址的“和容量”總是大于正交多址的“和容量”。具體的看，非正交容量界的A點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的UE1的頻譜效率是0.9bps/Hz（bitpersecondperHertz）,此時(shí)UE2的頻譜效率是3bps/Hz。正交容量界的B點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的UE1的頻譜效率是0.64bps/Hz,明顯低于非正交的。再看正交容量界的C點(diǎn)，所對(duì)應(yīng)的UE1的頻譜效率是0.9bps/Hz，與容量界的A點(diǎn)相當(dāng)，但此時(shí)UE2的頻譜效率只有1bps/Hz，大大低于非正交時(shí)UE2的水平（即3bps/Hz）。同理，上行兩用戶系統(tǒng)容量也可以采用類似的分析，圖1-2是當(dāng)UE1和UE2的上行信噪比為0dB和20dB時(shí)的上行正交多址和非正交多址的“和容量”，可以看出在多數(shù)情況下，非正交多址系統(tǒng)的上行容量高于正交多址。6IMT-2030(6G)PromotionGroup圖1-2上行兩用戶系統(tǒng)非正交多址（NOMA）與正交多址（OMA）的容量比較在以上的多址系統(tǒng)分析中，假設(shè)每個(gè)用戶處于連接態(tài)（Connected），有大數(shù)據(jù)包連續(xù)發(fā)送，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的信道狀態(tài)信息（Channelstateinformation，CSI）來(lái)進(jìn)行用戶配對(duì)、資源調(diào)度和鏈路自適應(yīng)等，比較適合增強(qiáng)移動(dòng)寬帶（Enhancedmobilebroadband，eMBB）業(yè)務(wù)。除此之外，多址還應(yīng)支持處于非激活態(tài)（Inactive）或者是空閑態(tài)（Idle）用戶的數(shù)據(jù)傳輸，即免調(diào)度（Grant-free）傳輸或完全自主（Autonomous）傳輸，且以上行為主。免調(diào)度是指系統(tǒng)無(wú)需為用戶分配正交的時(shí)頻域資源，也不需要根據(jù)CSI反饋和重傳來(lái)對(duì)衰落信道進(jìn)行動(dòng)態(tài)的鏈路自適應(yīng)。免調(diào)度可以是非競(jìng)爭(zhēng)式的，此時(shí)用戶處于連接態(tài)的或非激活態(tài)，一些重要參數(shù)系統(tǒng)事先已為每個(gè)用戶配好，例如參考信號(hào)（導(dǎo)頻）序列、擴(kuò)展碼、交織圖樣、擾碼等，以保證不同用戶彼此之間不發(fā)生碰撞。因此，免調(diào)度也被稱為預(yù)先配置的調(diào)度（ConfiguredGrant）。免調(diào)度還可以是完全自主的傳輸，也被稱為無(wú)物理標(biāo)識(shí)（Unsourced）傳輸。此時(shí)用戶處于空閑態(tài)，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)的方式接入，有可能出現(xiàn)導(dǎo)頻、擴(kuò)展碼等的碰撞問(wèn)題。無(wú)物理標(biāo)識(shí)傳輸比較類似隨機(jī)接入的場(chǎng)景，傳統(tǒng)方法是ALOHA方式的競(jìng)爭(zhēng)接入。但是隨著海量巨址接入的引入，ALOHA方式不再有效，最近幾年在信息論上的相關(guān)突破，使得非正交多址接入的理論有了長(zhǎng)足發(fā)展。新型多址接入近幾年在信息論方面的研究有不少突破，尤其在無(wú)物理標(biāo)識(shí)上行傳輸，即基站接收端只恢復(fù)所傳輸?shù)南ⅲ蛔鲇脩魴z測(cè)。十分適合完全自主傳輸?shù)膱?chǎng)景，對(duì)于海量疊加傳輸具有重要的指導(dǎo)意義。這些理論分析的價(jià)值還體現(xiàn)在對(duì)有限碼長(zhǎng)的性能分析上。海量疊加傳輸?shù)臄?shù)據(jù)類型一般是短包，此時(shí)信道容量與假設(shè)無(wú)限碼長(zhǎng)的香農(nóng)容量界相差很大，考慮有限碼長(zhǎng)有利于得到更緊的容量界，提供更加精準(zhǔn)的設(shè)計(jì)目標(biāo)。海量用戶系統(tǒng)容量分析的早期代表如文獻(xiàn)[2]，開(kāi)啟了信息論的另一套分析方法，得到了當(dāng)用戶數(shù)和信息碼塊長(zhǎng)度都趨向無(wú)窮（但保持有限比率）時(shí)的系統(tǒng)容量，文獻(xiàn)[3]在此基礎(chǔ)上，結(jié)合有限碼長(zhǎng)的條件，對(duì)多用戶Unsourced傳輸進(jìn)行分析，得出高斯多用戶接入信道（GaussianMultipleAccessChannel，GMAC）的容量。進(jìn)一步地，文獻(xiàn)[4]推導(dǎo)出有限碼長(zhǎng)瑞利衰落信道（RayleighFading）下的無(wú)物理標(biāo)識(shí)傳輸?shù)南到y(tǒng)容量。這些信息論方面的分析結(jié)果明確指出：正交傳輸或者ALOHA方式傳輸?shù)南到y(tǒng)性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于Unsourced傳輸?shù)娜萘拷?，并且性能差距隨著用戶數(shù)的增多而增加。從衰落信道多用戶系統(tǒng)平均中斷概率的角度，可以分析非正交傳輸相對(duì)于正交傳輸?shù)男阅軡摿5]。通過(guò)蒙特卡洛數(shù)值方法，計(jì)算在總頻譜效率一定的情況下，隨著用戶增多，要滿足相同的中斷概率，非正交傳輸所需的信噪比要更低，這從某種意義上體現(xiàn)了用戶分集（UserDiversity）的增益。雖然文獻(xiàn)[5]假設(shè)碼長(zhǎng)無(wú)限，所用的分析方法與文獻(xiàn)[4]也不相同，但結(jié)果所呈現(xiàn)的趨勢(shì)是一致的：用戶數(shù)愈多，非正交多址的潛力愈大?；谡{(diào)度的非正交多址理論性能的研究近幾年也有一些進(jìn)展，例如文獻(xiàn)[6]提出基于信號(hào)和干擾對(duì)齊的速率分拆（SignalInterferenceAlignmentbasedRateSplitting,SIA-RS），一方面利用了速率分拆對(duì)CSI的魯棒性，另一方面得益于對(duì)齊帶來(lái)的可靠性。公共信號(hào)和私有的目標(biāo)信號(hào)可以對(duì)齊以提高串行干擾消除（SuccessiveInterferenceCancellation,SIC）接收的性能，而私有的干擾信號(hào)可以通過(guò)干擾對(duì)齊得到減7IMT-2030(6G)PromotionGroup弱。上述方案能夠降低公共信號(hào)對(duì)CSI準(zhǔn)確度的要求，增加疊加復(fù)用的增益。在傳輸技術(shù)方面，主要有如下幾大方向：.基于符號(hào)級(jí)或者比特級(jí)的擴(kuò)展，可以是線性擴(kuò)展，采用非正交的擴(kuò)展序列，而不改變信號(hào)的調(diào)制方式，例如文獻(xiàn)[7]中的復(fù)數(shù)序列，或者是嚴(yán)格滿足Welch-Bound的序列[8]。還可以是擴(kuò)展與調(diào)制聯(lián)合設(shè)計(jì)，以最大化不同用戶符號(hào)間的歐式距離，并引入稀疏特性，降低接收機(jī)復(fù)雜度[9][10]。這一類方法比較適用于非競(jìng)爭(zhēng)式免調(diào)度場(chǎng)景，對(duì)于線性擴(kuò)展類的，如[11]可以用于無(wú)物理標(biāo)識(shí)上行傳輸。.基于比特級(jí)的交織、加擾、重復(fù)等，降低碼率，形成資源上的稀疏分布，依靠接收側(cè)的迭代檢測(cè)和譯碼來(lái)區(qū)分不同數(shù)據(jù)。這類方法的性能很大程度上取決于信道編碼，而與傳統(tǒng)針對(duì)單用戶的信道編碼設(shè)計(jì)不同，這里的信道編碼需要有較強(qiáng)的對(duì)抗多用戶干擾的能力，并且能夠在迭代檢測(cè)和譯碼過(guò)程中迅速收斂。這類方法既可以用于免調(diào)度場(chǎng)景，例如實(shí)現(xiàn)高過(guò)載率的疊加傳輸[12]，也可以用于無(wú)物理標(biāo)識(shí)上行傳輸[13][14][15]。.級(jí)聯(lián)編碼，采用內(nèi)碼和外碼級(jí)聯(lián)的方式，有若干細(xì)分種類，例如內(nèi)碼用于對(duì)抗高斯信道的加性白噪聲，而外碼用于解決多個(gè)用戶碰撞問(wèn)題[16]?；蛘呤莾?nèi)碼采用壓縮感知編碼，將每個(gè)子塊的消息恢復(fù)抽象為壓縮感知問(wèn)題，而外碼采用樹(shù)型編碼，通過(guò)校驗(yàn)冗余，完成數(shù)據(jù)的拆分和拼接[17]。級(jí)聯(lián)編碼類的方法主要用于無(wú)物理標(biāo)識(shí)上行傳輸。與傳輸方案相配合，有幾個(gè)方面的研究對(duì)系統(tǒng)性能、復(fù)雜度等會(huì)產(chǎn)生重要影響：.用戶激活檢測(cè)和信道估計(jì)的壓縮感知類算法。對(duì)于無(wú)物理標(biāo)識(shí)傳輸，海量用戶接入的潛在數(shù)量巨大，但同時(shí)激活的用戶數(shù)比例較低，呈現(xiàn)稀疏性。可以借助壓縮感知算法[18][19]，檢測(cè)到激活用戶和所用的交織、擾碼、擴(kuò)展序列，以便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)檢測(cè)和譯碼[20]。.聯(lián)合接收機(jī)算法，包括集用戶激活檢測(cè)、信道估計(jì)和信號(hào)檢測(cè)于一體的近似消息傳遞和貝葉斯算法[21]，不需要參考信號(hào)、直接基于數(shù)據(jù)進(jìn)行信道盲估計(jì)和解調(diào)譯碼[11]等。.與多天線技術(shù)的結(jié)合。多天線已在4G和5G系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用，即使是中低頻段，許多5G基站支持4~8根天線。實(shí)際系統(tǒng)中的多天線空間信道可能具有一定的相關(guān)度，此時(shí)經(jīng)典壓縮感知算法不再適用，文獻(xiàn)[22]提出的算法可以在天線之間有相關(guān)性的條件下有效工作。.利用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)算法，尤其是在壓縮感知的接收算法方面[23]。例如對(duì)經(jīng)典AMP(Approximatemessagepassing)算法的增強(qiáng)[24]，降低估計(jì)誤差，提高迭代收斂速度?；谡{(diào)度的下行非正交多址在3GPP稱為MultipleUserSuperpositionTransmission（MUST）[25]，于2016年完成標(biāo)準(zhǔn)化，屬于4GLTE-Advanced比較后期的版本，鄰近5G標(biāo)準(zhǔn)化的開(kāi)啟時(shí)間。MUST支持下行兩用戶疊加傳輸，兩用戶可以采用相同的空間預(yù)編碼（即處于相同的波束），或者采用不同的空間預(yù)編碼（類似多用戶MIMO）。對(duì)于相同預(yù)編碼的情形，限定配對(duì)的遠(yuǎn)端用戶的調(diào)制階數(shù)不能超過(guò)Quadraturephaseshiftkeying（QPSK），可以是傳統(tǒng)終端，無(wú)需進(jìn)行串行干擾消除。近端用戶的最高調(diào)制階數(shù)為64-Quadratureamplitudemodulation(QAM)。相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化集中在發(fā)射側(cè)的星座圖疊加，一處是通過(guò)特別的映射處理，保證合成星座圖符合格雷映射，從而降低近端用戶接收機(jī)的復(fù)雜度，只需符號(hào)級(jí)SIC，而不用進(jìn)行碼字級(jí)SIC；另一處是通過(guò)合理分配遠(yuǎn)端和近端用戶的發(fā)射功率比，使得合成星座點(diǎn)保持等間距。經(jīng)過(guò)這兩處優(yōu)化，兩用戶合成星座圖始終是標(biāo)準(zhǔn)256-QAM或者是256-QAM的等間距采樣星座點(diǎn)，這樣可以顯著降低終端硬件射頻模塊的復(fù)雜度。日本NTTDOCOMO公司對(duì)MUST技術(shù)在密集城區(qū)場(chǎng)景進(jìn)行了測(cè)試。上行非正交傳輸，尤其是非競(jìng)爭(zhēng)式的免調(diào)度，在3GPP5G中開(kāi)展過(guò)大量的鏈路級(jí)/系統(tǒng)級(jí)的性能仿真[26]，分兩個(gè)時(shí)間段，2016年4月到2016年10月，以及2018年2月持續(xù)至2018年12月。積極參與的公司超過(guò)20家，提出的各類方案有十幾種，大體上分為三類，第一類是基于線性符號(hào)級(jí)擴(kuò)展，擴(kuò)展序列具有比較低的互相關(guān)；第二類是基于比特交織/擾碼的，需要迭代檢測(cè)；第三類是符號(hào)擴(kuò)展與星座調(diào)制聯(lián)合設(shè)計(jì)，碼字具有一定的稀疏性，需要簡(jiǎn)化的消息傳遞迭代接收算法。因?yàn)榉N種原因，5G最后沒(méi)有達(dá)成方案的融合收斂，但部分設(shè)計(jì)思想在之后的兩步隨機(jī)接入（2-stepRACH）中標(biāo)準(zhǔn)化[27]。8IMT-2030(6G)PromotionGroup2017~2018年期間，華為、中興和中信科移動(dòng)對(duì)各自的5GNOMA方案進(jìn)行了樣機(jī)系統(tǒng)研制開(kāi)發(fā)，并完成基于實(shí)際環(huán)境的外場(chǎng)測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)正交多址，非正交傳輸能夠支持更多的并發(fā)用戶。與5G時(shí)代非正交研究相比，6G(6thgeneration)新型多址與其區(qū)別如下：.研究?jī)?nèi)容更多5G主要是多址傳輸方案，6G可以認(rèn)為是隨機(jī)接入和非正交多址的接合。除了多址傳輸方案，還包括導(dǎo)頻設(shè)計(jì)，用戶激活檢測(cè)，多用戶信道估計(jì)和多用戶迭代檢測(cè)。.接入用戶數(shù)更多5G多址研究是十幾個(gè)用戶接入（一般不大于15），6G由于連接密度更大，接入用戶數(shù)巨大，例如300用戶的同時(shí)接入。.用戶標(biāo)識(shí)，激活用戶數(shù)是否已知5G時(shí)一般假設(shè)用戶標(biāo)識(shí)如擴(kuò)頻序列，星座圖映射，資源映射，交織器，擾碼已知，激活用戶數(shù)已知（只有少數(shù)方案假設(shè)用戶標(biāo)識(shí)未知，激活用戶數(shù)未知）。在用戶標(biāo)識(shí)已知和激活用戶數(shù)已知條件下研究多用戶傳輸方案及檢測(cè)方法。6G新型多址用戶標(biāo)識(shí)未知，需要利用導(dǎo)頻進(jìn)行估計(jì)。激活用戶也未知，需要通過(guò)對(duì)導(dǎo)頻進(jìn)行檢測(cè)得到。.導(dǎo)頻是否碰撞5G多址很多情況下假設(shè)導(dǎo)頻不碰撞，但用戶標(biāo)識(shí)可能存在碰撞。由于導(dǎo)頻也是疊加在一起的，它也是非正交復(fù)用。當(dāng)導(dǎo)頻碰撞時(shí)多用戶信道估計(jì)也是一個(gè)難題。如何在導(dǎo)頻碰撞條件下進(jìn)行多用戶信道估計(jì)和多用戶信號(hào)檢測(cè)非常具有挑戰(zhàn)。6G新型多址考慮了導(dǎo)頻碰撞和利用導(dǎo)頻進(jìn)行信道估計(jì)。.導(dǎo)頻設(shè)計(jì)及對(duì)導(dǎo)頻的信號(hào)處理5G非正交多址導(dǎo)頻沿用5GNR(Newradio)設(shè)計(jì)，對(duì)導(dǎo)頻的處理一般是干擾消除。由于5GNR導(dǎo)頻數(shù)目有限，同時(shí)干擾消除接收機(jī)性能有限，整體性能受限，如支持用戶數(shù)不多。6G使用壓縮感知進(jìn)行信號(hào)處理，導(dǎo)頻使用縮短的FFT(FastFouriertransform)矩陣或其它正交變換的矩陣，碼本數(shù)量巨大，可達(dá)2^15，以此確保用戶碰撞概率很低。使用AMP或OAMP(Orthogonalapproximatemessagepassing)，MAMP(Memoryapproximatemessagepassing)進(jìn)行迭代檢測(cè)，以低復(fù)雜度可達(dá)最大似然接收機(jī)性能。.信道編碼不同5G非正交多址的信道編碼沿用5GNR的設(shè)計(jì)，即LDPC(Lowdensityparitycheck)編碼。由于LDPC在短碼長(zhǎng)下性能存在較大損失，因此使用LDPC性能受限。6G新型多址信道編碼也是其重要研究?jī)?nèi)容，大約束長(zhǎng)度的咬尾卷積碼，不規(guī)則重復(fù)累積碼(Irregularrepeat-accumulate)，多元LDPC以及Polar碼都值得做進(jìn)一步研究。9IMT-2030(6G)PromotionGroup2.16G系統(tǒng)的典型場(chǎng)景和空口關(guān)鍵性能指標(biāo)隨著移動(dòng)通信系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展，6G將會(huì)考慮對(duì)新場(chǎng)景的支持，并提出新需求，這也需要多址技術(shù)繼續(xù)演進(jìn)以滿足6G新場(chǎng)景的需求，進(jìn)一步提升系統(tǒng)容量，提高連接密度，降低系統(tǒng)的功耗和成本，降低接入時(shí)延等。本節(jié)將從如圖2-1所示的4個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行初步分析，考慮對(duì)新型多址接入技術(shù)的指標(biāo)需求。圖2-1新型多址接入的四大應(yīng)用場(chǎng)景海量機(jī)器類通信（massiveMachineTypeCommunication,mMTC）是5G三大典型應(yīng)用場(chǎng)景之一，面向2030年及未來(lái)的6G將在5G典型應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)上進(jìn)行深化，進(jìn)一步構(gòu)建超大規(guī)模連接，擴(kuò)展全新的應(yīng)用領(lǐng)域和能力邊界。從終端數(shù)量來(lái)看，傳統(tǒng)智能手機(jī)業(yè)務(wù)將保持穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，同時(shí)隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在個(gè)人消費(fèi)、人工智能、智慧交通、智慧城市、智慧醫(yī)療、數(shù)字孿生等領(lǐng)域的應(yīng)用，面向智能生活和面向工業(yè)生產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備有望呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。根據(jù)IMT（InternationalMobileTelecommunications）-2030（6G）推進(jìn)組預(yù)測(cè)，面向2030年商用的6G網(wǎng)絡(luò)中將涌現(xiàn)出智能體交互、通信感知、普惠智能等新業(yè)務(wù)、新服務(wù)，預(yù)計(jì)連接密度將達(dá)到每平方公里一千萬(wàn)個(gè)連接或者更大的連接數(shù)[28]。海量連接場(chǎng)景有著眾多領(lǐng)域的應(yīng)用，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，根據(jù)業(yè)務(wù)特征不同，終端設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送的頻率也會(huì)有所差異。這里以數(shù)據(jù)發(fā)送頻率為1message/30seconds/device為例進(jìn)行分析，結(jié)合每平方公里1千萬(wàn)的連接數(shù)，假設(shè)一個(gè)宏站可覆蓋1平方公里的面積，那么可以估算出每個(gè)宏站需要在1毫秒的時(shí)間內(nèi)完成大約300個(gè)小數(shù)據(jù)包的接收。如果采用5GNR中現(xiàn)有的4-step或2-step接入方式，等完成接入之后才進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，為每個(gè)突發(fā)、短暫的消息上報(bào)過(guò)程建立并維護(hù)通信鏈路，容易造成系統(tǒng)的過(guò)載以及信令擁塞，導(dǎo)致終端接入時(shí)延增大，甚至服務(wù)中斷；另一方面，擁塞環(huán)境下終端可能需要嘗試多次才能接入網(wǎng)絡(luò)，也會(huì)顯著增加消息上報(bào)的功耗，不利于低成本低功耗的物聯(lián)網(wǎng)終端。因此，在設(shè)計(jì)6G中的接入技術(shù)時(shí)，為能夠支持海量連接場(chǎng)景，需引入新型多址接入技術(shù)，簡(jiǎn)化接入過(guò)程，降低信令開(kāi)銷和功耗。IMT-2030(6G)PromotionGroup密集緊要連接場(chǎng)景將在超高可靠低時(shí)延通信（UltraReliableLowLatencyCommunication,URLLC）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)更低時(shí)延、更高可靠性、更大連接數(shù)的目標(biāo)。典型應(yīng)用包括垂直行業(yè)的數(shù)字化（例如“智能工廠”應(yīng)用場(chǎng)景）和自動(dòng)駕駛的深度智能化（例如“V2X（Vehicle-to-everything）”應(yīng)用場(chǎng)景），能夠極大提高生產(chǎn)效率，如圖2-2所示。圖2-2緊要連接場(chǎng)景：智能工廠（左圖）、V2X（右圖）在面向工業(yè)4.0的智能工廠應(yīng)用場(chǎng)景中[29]，10000m2廠房范圍內(nèi)的終端數(shù)量一般大于2000個(gè)，要求通信速率大于100kbps（視頻監(jiān)控除外），通信時(shí)延小于10ms，通信可靠性須滿足工業(yè)報(bào)警信息的可靠傳輸，5GNR系統(tǒng)可以滿足工業(yè)4.0的需求指標(biāo)。不斷發(fā)展的工業(yè)5.0[30]對(duì)無(wú)線通信提出了更高的要求，相比工業(yè)4.0預(yù)計(jì)有高達(dá)百倍的性能提升，需要系統(tǒng)能夠提供安全可靠的通信服務(wù)，以滿足超低時(shí)延、超高可靠的控制需求。工業(yè)5.0的性能要求初步按照如下假定進(jìn)行估算，在10000m2的廠房范圍內(nèi)，部署10個(gè)以上的基站，總的終端數(shù)量大于20000個(gè)，通信速率大于10Mbps（Millionbitspersecond），通信時(shí)延小于0.1ms（millisecond），通信可靠性為丟包率小于10-5。V2X場(chǎng)景中，需要實(shí)時(shí)進(jìn)行信息交互。例如，部署在車輛上的數(shù)據(jù)采集設(shè)備需要對(duì)車輛的實(shí)時(shí)位置、速度、目的地等信息進(jìn)行上報(bào)，同時(shí)部署在道路上的數(shù)據(jù)采集設(shè)備需要實(shí)時(shí)上傳道路的車量總數(shù)、路況、紅綠燈等信息，用于控制中心對(duì)實(shí)時(shí)交通進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)未來(lái)的道路交通情況，給出最優(yōu)的交通調(diào)度和指引信息。數(shù)據(jù)傳輸指標(biāo)可以按照以下進(jìn)行估算，進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳的頻率可能為毫秒級(jí)，需要上傳的數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)在數(shù)十到數(shù)百字節(jié)，完成數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延可能在毫秒級(jí)。另一方面，基于車輛間直連通信的V2V（Vehicle-to-vehicle）由于傳輸距離更短，可以讓車輛之間實(shí)現(xiàn)更低時(shí)延（例如亞毫秒級(jí)）的高可靠信息交互。緊要連接場(chǎng)景中，需要考慮極低的時(shí)延。例如，一種可能的處理是要求每個(gè)終端都處于激活態(tài)，這樣可以減少由于建立連接導(dǎo)致的時(shí)延。在這種假設(shè)下，每個(gè)基站預(yù)計(jì)需要同時(shí)維持2000個(gè)終端的RRC（Radioresourcecontrol）連接，這已經(jīng)超出目前商用5G最大可支持400個(gè)RRC連接的能力。在平均數(shù)據(jù)流量上，緊要連接場(chǎng)景預(yù)計(jì)每個(gè)基站為20Gbps（Gigabitspersecond）以上，目前的5G技術(shù)能夠滿足這一指標(biāo)要求；通信時(shí)延方面，緊要連接場(chǎng)景預(yù)計(jì)比5G低一個(gè)數(shù)量級(jí)，例如小于0.1ms；緊要連接場(chǎng)景中的可靠性與5G的可靠性最高要求相同，例如丟包率小于10-5。實(shí)際上，緊要連接場(chǎng)景真正給5G帶來(lái)挑戰(zhàn)的，是上述通信指標(biāo)需要同時(shí)被滿足。特別地，對(duì)于V2X這種緊要連接場(chǎng)景，由于車輛節(jié)點(diǎn)的快速移動(dòng),導(dǎo)致車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲杆僮兓?，使得海量、突發(fā)、低時(shí)延、高可靠這些通信需求同時(shí)滿足更為困難。因此需要引入一個(gè)具有極高傳輸效率的新型多址接入技術(shù)，以支持緊要連接場(chǎng)景。以5G為代表的地面移動(dòng)通信能夠提供豐富的業(yè)務(wù)支撐能力和良好的用戶體驗(yàn)，但地面移動(dòng)通信整體上存在覆蓋范圍受限的問(wèn)題?？仗斓匾惑w化具有擴(kuò)展覆蓋、節(jié)省成本等多種優(yōu)勢(shì)，被業(yè)界視為6G的重要關(guān)鍵技術(shù)。空天地一體化場(chǎng)景如圖2-3所示。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖2-3空天地一體化場(chǎng)景[31]低軌衛(wèi)星通信[32]是實(shí)現(xiàn)空天地一體化的一個(gè)典型考慮。地面無(wú)線網(wǎng)絡(luò)僅覆蓋了地球表面積的6%，作為地面無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)充，低軌衛(wèi)星通信具有較低的成本、較低的時(shí)延、較低的路損等優(yōu)勢(shì)，將成為6G的重要組成部分，實(shí)現(xiàn)全球立體覆蓋。以低軌衛(wèi)星為例進(jìn)行分析，例如假設(shè)低軌衛(wèi)星的高度h0為600km[33]，低軌衛(wèi)星有效覆蓋的最小俯仰角為10o。根據(jù)地球半徑6378km，可以計(jì)算出假設(shè)的低軌衛(wèi)星到地面終端設(shè)備的最遠(yuǎn)距離d為1932km，如圖2-3（右）所示。對(duì)于transparent類型的低軌衛(wèi)星，根據(jù)上述假設(shè)進(jìn)行計(jì)算，僅由距離引起的RTT（roundtriptime）時(shí)延將會(huì)達(dá)到25.77ms。對(duì)于5G地面無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的控制面時(shí)延，從發(fā)出注冊(cè)請(qǐng)求消息開(kāi)始到發(fā)出注冊(cè)完成消息為止，大約為70~100ms。假設(shè)低軌衛(wèi)星，如果按10次信令交互計(jì)算，地面無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的傳播時(shí)延在10微秒級(jí)，相對(duì)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的傳播時(shí)延可以忽略，低軌衛(wèi)星的控制面時(shí)延大約為330~360ms。同時(shí)，由于低軌衛(wèi)星移動(dòng)速度快，典型的衛(wèi)星波束服務(wù)時(shí)間為秒級(jí)，被波束邊緣服務(wù)的終端設(shè)備，衛(wèi)星波束服務(wù)時(shí)間更短。假設(shè)衛(wèi)星波束1秒切換一次，控制面時(shí)延將占到衛(wèi)星波束總時(shí)域資源的33%~36%?？梢?jiàn)，控制面時(shí)延開(kāi)銷對(duì)低軌衛(wèi)星來(lái)說(shuō)占的比重較大，導(dǎo)致系統(tǒng)效率降低。因此，如果采用5G技術(shù)支持6G全球立體覆蓋場(chǎng)景，會(huì)在時(shí)延、效率等方面存在缺陷。6G需要引入極簡(jiǎn)的新型多址接入技術(shù)，減少信令交互次數(shù)（例如把控制面和數(shù)據(jù)面的空口交互次數(shù)降到最低2~4次，把信令交互的資源開(kāi)銷降低60%~80%），以支持空天地一體化場(chǎng)景。大容量是6G的一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景，無(wú)論是以人為中心的通信還是以機(jī)器為中心的通信，隨著社會(huì)智能化的發(fā)展，對(duì)峰值速率、用戶體驗(yàn)速率、系統(tǒng)容量等提出了更高的要求。根據(jù)ITU-R（Radiocommunicationdivisionoftheinternationaltelecommunicationunion）的預(yù)測(cè)[34]，在2030年之前，移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將會(huì)隨時(shí)間呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，達(dá)到現(xiàn)在的25倍左右，移動(dòng)數(shù)據(jù)流量以XR（extendedreality）、全息通信等新業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的流量為主，如圖2-4所示。圖2-4大容量場(chǎng)景理想的XR、全息通信等新業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的流量是非常大的[35][34]。XR業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)要想達(dá)到完全沉浸的水平，例如進(jìn)行如下估算，角分辨率需達(dá)60ppd（pixelsperdot），幀率不能低于120Hz，視場(chǎng)角不能低于130°,每個(gè)像素按照12比特，且能夠在一定程度上消解調(diào)焦沖突引發(fā)的眩暈感，如果壓縮比為100，那么單個(gè)終端的吞吐量需求約為3.8Gbps。全息通信如果想達(dá)到足夠快的全息圖像傳輸能力和IMT-2030(6G)PromotionGroup強(qiáng)大的空間三維顯示能力，以傳送原始像素尺寸為1920×1080×50的3D目標(biāo)數(shù)據(jù)為例，RGB（Redgreenblue）數(shù)據(jù)為24比特，刷新頻率60fps(framepersecond)，需要峰值吞吐量約為149.3Gbps，按照壓縮比100計(jì)算，平均吞吐量需求約為1.5Gbps，由于用戶在全方位、多角度的全息交互需要上千個(gè)并發(fā)數(shù)據(jù)流，由此推斷用戶吞吐量可以達(dá)到Tbps(Terabitspersecond)量級(jí)。目前，各方紛紛提出6G的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)和若干關(guān)鍵使能技術(shù)。針對(duì)大容量的場(chǎng)景，6G的譜效提升可能是非常有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)，可引入新型多址接入技術(shù)，在傳統(tǒng)的譜效提升技術(shù)出現(xiàn)邊際效應(yīng)后，還能夠獲得1.5~2倍以上的譜效增益。本節(jié)分析了6G的四個(gè)主要應(yīng)用場(chǎng)景，6G對(duì)新型多址接入技術(shù)的需求指標(biāo)總結(jié)在表2-1中，隨著6G的發(fā)展，可能會(huì)出現(xiàn)更多的場(chǎng)景，對(duì)新型多址接入技術(shù)也會(huì)提出更多的新需求。表2-1新型多址接入技術(shù)需求指標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景5G的能力設(shè)計(jì)目標(biāo)示例海量連接一個(gè)宏基站支持每十毫秒內(nèi)完成1.39個(gè)終端的多址接入和小數(shù)據(jù)包傳輸。一個(gè)宏基站支持每十毫秒內(nèi)完成3000個(gè)終端的多址接入和小數(shù)據(jù)包傳輸。密集緊要連接目前商用5G最大可支持400個(gè)左右的5G中三大場(chǎng)景僅能夠分別滿足，不能同時(shí)滿足。在單個(gè)基站覆蓋范圍內(nèi)，同時(shí)滿足下述所有指標(biāo)：同時(shí)服務(wù)2000個(gè)以上的設(shè)備、平均數(shù)據(jù)流量達(dá)到20Gbps以上、通信時(shí)延小于0.1ms、丟包率小于10-5等?？仗斓匾惑w化單載扇可以支持400個(gè)左右的RRC連接；控制面時(shí)延可能將占到總時(shí)域資源的20%以上，明顯降低了系統(tǒng)的效率。每波束需要同時(shí)服務(wù)5萬(wàn)個(gè)窄帶IoT設(shè)備，明顯降低控制面的總時(shí)延，把控制面和數(shù)據(jù)面的空口交互次數(shù)降到最低2~4次，把信令交互的資源開(kāi)銷降低60%~80%。大容量達(dá)到1Tbps的峰值數(shù)據(jù)速率、5Gbps的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)速率是非常困難的。達(dá)到1Tbps的峰值數(shù)據(jù)速率、5Gbps的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)速率。IMT-2030(6G)PromotionGroup3.1無(wú)標(biāo)識(shí)多址接入的信息論容量界經(jīng)典的信息論針對(duì)單用戶且碼長(zhǎng)n趨于無(wú)窮的場(chǎng)景給出了信道容量的表達(dá)式，當(dāng)碼長(zhǎng)n有限時(shí)，文獻(xiàn)[36]推導(dǎo)了速率的高階近似表達(dá)式。在傳統(tǒng)的多用戶接入模型中，一般假設(shè)碼長(zhǎng)較長(zhǎng)，但系統(tǒng)中的用戶數(shù)保持不變，基于聯(lián)合誤差概率準(zhǔn)則，文獻(xiàn)[37]和文獻(xiàn)[38]分別建立了傳統(tǒng)多用戶接入的容量域以及速率高階近似表達(dá)式。多址接入基礎(chǔ)理論分析的研究現(xiàn)狀如圖3-1所總結(jié)。與傳統(tǒng)多用戶接入場(chǎng)景相比，超大規(guī)模連接場(chǎng)景中的通信方案設(shè)計(jì)主要受四個(gè)因素的影響[39]：1)海量用戶通常以隨機(jī)活躍的方式接入系統(tǒng)；2)每個(gè)用戶傳輸?shù)男畔⒈忍財(cái)?shù)量較少；3)每個(gè)用戶的通信能效有嚴(yán)格要求；4)每個(gè)用戶要盡量實(shí)現(xiàn)低時(shí)延傳輸。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要采用大規(guī)模隨機(jī)接入技術(shù)，因此需要建立與傳統(tǒng)多用戶信息理論不同的研究體系。針對(duì)超大規(guī)模連接場(chǎng)景，文獻(xiàn)[2]提出了海量用戶接入信道模型，并基于聯(lián)合誤差概率準(zhǔn)則分析當(dāng)用戶數(shù)隨碼長(zhǎng)變化并趨于無(wú)窮時(shí)的對(duì)稱信道容量。然而，該信道容量的分析依賴于每比特能量趨于無(wú)窮的假設(shè)，不滿足實(shí)際通信系統(tǒng)的低功耗需求。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)[4]使用平均每個(gè)用戶誤差概率準(zhǔn)則，并基于碼長(zhǎng)和用戶數(shù)趨于無(wú)窮但每比特能量保持有限的假設(shè)，分析單天線瑞利衰落信道中多用戶接入的理論界，發(fā)現(xiàn)當(dāng)用戶密度較小時(shí)，存在編碼方案能夠消除多用戶干擾。然而，碼長(zhǎng)和用戶數(shù)趨于無(wú)窮的假設(shè)與超大規(guī)模連接場(chǎng)景的特點(diǎn)不一致，無(wú)法刻畫(huà)實(shí)際系統(tǒng)的性能極限。因此，針對(duì)超大規(guī)模連接的非漸近理論界仍然未知。此外，基于多天線的多路數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)可以充分利用信道的空間資源達(dá)到復(fù)用時(shí)域資源、增強(qiáng)信號(hào)、抑制干擾的目的，從而有效提高系統(tǒng)頻譜利用率和功率效率，在超大規(guī)模連接場(chǎng)景中具有重要價(jià)值。因此，本節(jié)旨在圍繞超大規(guī)模連接的場(chǎng)景，如圖3-1所示，分別針對(duì)信道狀態(tài)信息已知(Channelstateinformationatthereceiver，CSIR)和信道狀態(tài)信息未知(No-channelstateinformation，no-CSI)兩種情況介紹非漸近域下的空時(shí)頻三維大規(guī)模用戶接入系統(tǒng)時(shí)傳輸性能緊致的理論極限[40]，系統(tǒng)性地分析天線數(shù)、每個(gè)用戶傳輸信息比特?cái)?shù)、用戶隨機(jī)接入概率、發(fā)送功率、錯(cuò)誤概率門限等因素和用戶容量界之間的關(guān)系，從而揭示出超大規(guī)模連接系統(tǒng)中的性能極限并指導(dǎo)實(shí)際多址接入方案的設(shè)計(jì)。圖3-1多址接入研究現(xiàn)狀與本節(jié)研究?jī)?nèi)容考慮一般性的超大規(guī)模連接信道，其中基站配置的天線數(shù)為L(zhǎng)，總用戶數(shù)為K，用戶均配置單天線。假設(shè)活躍用戶數(shù)Ka已知，活躍用戶集合記為Ka，每個(gè)活躍用戶傳輸?shù)男畔⒈忍財(cái)?shù)為J。假設(shè)每個(gè)用戶有獨(dú)立的碼本，包含M個(gè)長(zhǎng)度為n的碼字。IMT-2030(6G)PromotionGroup考慮瑞利塊衰落信道，即假設(shè)信道衰落系數(shù)在一個(gè)長(zhǎng)度為n的資源塊上保持不變。基站第l個(gè)天線的接收信號(hào)可表示為：yl其中，hk,lCN(0,1)表示第k個(gè)用戶和第l個(gè)接收天線之間的信道衰落系數(shù)；zl表示加性高斯白噪聲；(k)x表示第k個(gè)用戶傳輸?shù)拇a字，當(dāng)?shù)?k)系數(shù)為1時(shí)，該信道模型退化為高斯多址信道。假設(shè)接收端分別在CSIR和no-CSI兩種情況下進(jìn)行譯碼，將為第k個(gè)用戶檢測(cè)到的碼字記為k。隨機(jī)接入碼的定義如下：定義1.令i={CSIR,no-CSI}，隨機(jī)接入碼(n,M,ε,P)i包括：1)編碼函數(shù)將用戶k的信息映射成碼字，且碼字功率不超過(guò)nP。2)在CSIR情況下，接收機(jī)利用接收信號(hào)和信道衰落系數(shù)進(jìn)行譯碼；在no-CSI情況下，接收機(jī)利用接收信號(hào)進(jìn)行譯碼。譯碼函數(shù)滿足平均每用戶誤差概率約束：(3-2)Pe令Eb=nPJ表示每比特能量。記為E,i。(3-2)Pe令Eb=nPJ表示每比特能量。記為E,i。為保證存在隨機(jī)接入碼(n,M,ε,P)i，將系統(tǒng)所需最小的每比特能量定理1給出了CSIR情況下的可達(dá)性能界：定理1:在多天線準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落信道中，當(dāng)用戶的信道狀態(tài)信息已知時(shí)，為滿足大維隨機(jī)接入的平均每用戶誤差概率準(zhǔn)則和最大功率約束所需要的最小的每比特能量滿足：(3-3)(3-3)其中，inf針對(duì)滿足ò>min其中，inf針對(duì)滿足ò>min該定理通過(guò)發(fā)送端采用隨機(jī)編碼方案以及接收端采用最大似然譯碼方案得到。上述條件中包含兩部分：第一部分p0表示不滿足功率約束的概率的上界，利用聯(lián)合界和卡方分布的性質(zhì)求得；第二部分表示沒(méi)有功率約束的情況下平均每用戶誤差概率的上界，其中p1t和p2t表示共有t個(gè)用戶傳輸?shù)拇a字譯碼錯(cuò)誤的概率，分別采用Gallagerρ-指數(shù)的方法以及費(fèi)諾界[41]求得。定理2給出了CSIR情況下支持用戶隨機(jī)所需每比特能量的逆定理。定理2:在多天線準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落信道中，當(dāng)用戶的信道狀態(tài)信息已知時(shí)，為滿足大維隨機(jī)接入的平均每用戶誤差概率準(zhǔn)則和最大功率約束所需要的最小的每比特能量滿足：E,CSIR(n,M,ò)>inf,-εJ-h2(ε)<EHtlog2IL+PHHt,vt=[Ka],(3-4)(3-5)其中Ht=ct根L中的元素服從i.i.d.CN(0,1)分布。此外，單用戶情況下的逆定理也可作為多用戶情況下的逆定理理論界。IMT-2030(6G)PromotionGroup該逆定理主要包含兩部分。多用戶情況下，公式(6)主要采用費(fèi)諾不等式和互信息鏈?zhǔn)椒▌t等求得。單用戶情況下的逆定理主要基于文獻(xiàn)[36]中的meta-converse定理得到。此外，假設(shè)有Ka個(gè)活躍用戶，當(dāng)Ka-1個(gè)活躍用戶的信道衰落系數(shù)和發(fā)送的信息已知時(shí)，檢測(cè)Ka個(gè)發(fā)送信息的問(wèn)題可以退化到單用戶的問(wèn)題。因此，多用戶情況下所需要的每比特能量會(huì)多于單用戶情況下所需要的每比特能量，即單用戶情況下的逆定理也可作為多用戶情況下的逆定理理論界。本節(jié)針對(duì)接收端已知信道分布但不知道信道衰落系數(shù)的場(chǎng)景，分別分析了支持用戶隨機(jī)接入所需每比特能量的可達(dá)界和逆定理。定理3給出了no-CSI情況下的可達(dá)性能界：定理3:在no-CSI多天線準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落信道中，為滿足大維隨機(jī)接入的平均每用戶誤差概率準(zhǔn)則和最大功率約束所需要的最小的每比特能量滿足：E,no-CSI(n,M,ε)<infnP ,J(3-6)ult=1KaJ與CSIR的情況類似，no-CSI情況下仍采用隨機(jī)編碼和最大似然譯碼。二者的區(qū)別主要在于似然函數(shù)不同，因此在利用費(fèi)諾界求共有t個(gè)用戶的碼字譯碼錯(cuò)誤的概率時(shí)，選取的接收信號(hào)以較大概率分布的區(qū)域也有所不同。但求可達(dá)界時(shí)采用的基本工具仍然相似，均為費(fèi)諾界、Chernoff不等式以及二次型矩生成函數(shù)等。定理4給出了no-CSI情況下支持用戶隨機(jī)所需每比特能量的逆定理。定理4:在no-CSI多天線準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落信道中，為滿足大維隨機(jī)接入的平均每用戶誤差概率準(zhǔn)則和最大功率約束所需要的最小的每比特能量滿足：E,no-CSI(n,M,ε)之inf,(3-7)其中，inf針對(duì)滿足以下兩個(gè)條件的功率Pl>0求極小值：（1）當(dāng)碼本矩陣XKecn根Ka中的元素服從i.i.d.均值為0方差為Pl的分布時(shí)，應(yīng)滿足：J(1-ε)-h2()<-EXKalog2IKa+XaXKa,(3-8)（2）單用戶有限長(zhǎng)逆定理表明：M<1PX2(2L)其中，r表示PX2(2L)<r=ε的解。該逆定理包含兩部分。第一部分基于高斯碼本的假設(shè)利用多用戶費(fèi)諾不等式求得。不同于CSIR的情況，由于no-CSI假設(shè)下存在信道的未知性，發(fā)送碼字集合和檢測(cè)碼字集合之間的互信息較難求解，因此條件一加入了高斯碼本的假設(shè)降低計(jì)算難度。第二部分利用單用戶情況下的逆定理得到，適用于所有類型的碼本對(duì)定理1到定理4的結(jié)果進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。在圖3-2中，假設(shè)碼長(zhǎng)n=1000，天線數(shù)L=32，數(shù)據(jù)量J=100bits，活躍用戶數(shù)Ka=400，以及誤差要求ε=0.001，仿真了CSIR和no-CSI情況下可支持的活躍用戶數(shù)隨每比特能量的變化情況，以及文獻(xiàn)[36]和[42]給出的TDMA方案的理論性能和文獻(xiàn)[43]提出的實(shí)際方案的性能。從結(jié)果可知，在CSIR情況下，可達(dá)界和逆定理之間的差距小于2.5dB；當(dāng)活躍用戶數(shù)小于500時(shí)，可達(dá)界和逆定理之間的差距小于4dB。因此，該理論界能夠比較準(zhǔn)確地衡量實(shí)際系統(tǒng)的性能極限。此外，在多天線衰落信道中，當(dāng)活躍用戶較少時(shí)，存在多用戶干擾消除現(xiàn)象，即當(dāng)用戶數(shù)小于某個(gè)門限時(shí)，不IMT-2030(6G)PromotionGroup需要額外增加每比特能量即可滿足誤差要求。但是，傳統(tǒng)的TDMA方案沒(méi)有多用戶干擾消除的效果，且在用戶較多的情況下性能較差。文獻(xiàn)[43]中提出的基于協(xié)方差的實(shí)際方案在用戶較多的場(chǎng)景中優(yōu)于TDMA方案，但仍與理論界有較大差距。因此，現(xiàn)有大維隨機(jī)接入方案的性能仍有較大的提升空間。圖3-2活躍用戶數(shù)隨每比特能量的變化在圖3-3中，假設(shè)碼長(zhǎng)n=1000，數(shù)據(jù)量J=100bits，每比特能量Eb={10,20}dB，活躍用戶數(shù)Ka=400以及誤差要求ε=0.001，分別仿真了CSIR和no-CSI情況下總頻譜利用效率和天線數(shù)的關(guān)系。從結(jié)果可知，在CSIR的情況下，總頻譜利用效率隨天線數(shù)近似線性增長(zhǎng)；在no-CSI的情況下，由于信道的不確定性，總頻譜利用效率隨天線數(shù)的增長(zhǎng)速度由快變慢，即平均每天線的頻譜利用效率隨天線數(shù)的增加逐漸減小。(a)CSIR(b)No-CSI圖3-3頻譜利用效率隨天線數(shù)的變化3.2基于隨機(jī)幾何分析免調(diào)度疊加傳輸理論性能界針對(duì)NOMA的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與網(wǎng)絡(luò)部署問(wèn)題，可以利用隨機(jī)幾何(StochasticGeometry)理論建模并分析免調(diào)度（GrantFreeNOMA,GF-NOMA）系統(tǒng)，從而推導(dǎo)出GF-NOMA系統(tǒng)在隨機(jī)幾何模型中的用戶檢測(cè)成功率和信道估計(jì)誤差的解析表達(dá)式[44][44]。因?yàn)镹OMA的理論性能界依賴于的激活用戶的檢測(cè)成功率與輸入相干解調(diào)的信道估計(jì)值，因此，文獻(xiàn)[44]給出的性能分析結(jié)果可以用于判定NOMA多用戶檢測(cè)算法的可行性，對(duì)NOMA設(shè)計(jì)與具體網(wǎng)絡(luò)部署有指導(dǎo)意義?？紤]如下的網(wǎng)絡(luò)幾何分布模型：基站位于一個(gè)內(nèi)徑為D0、外徑D1為的圓環(huán)的中心，J個(gè)用戶均勻11因此，r的概率密度函數(shù)（PDF）為IMT-2030(6G)PromotionGroupfr(r)=Fr(r)=,D0<r<D1.令PACT表示每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)隙內(nèi)活躍的概率。由于用戶數(shù)N>1很大并且PACT通常很低，因而可以將用戶的分布看成是密度為λ=NPACT的二維齊次泊松點(diǎn)過(guò)程（HomogeneousPoissonPointProcess，HPPP）。信道模型采用冪律路徑損耗模型。第j個(gè)用戶的信道增益為hj2=ξjrjC。其中，ξj~exp(1)表征瑞利衰落，C是路徑損耗常數(shù)，rj是用戶到基站的距離。為分析GF-NOMA中的用戶檢測(cè)成功率，可將基于非正交導(dǎo)頻的多用戶檢測(cè)問(wèn)題構(gòu)造成一個(gè)壓縮感知稀疏信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題，令K=Supp(q)表示活躍用戶數(shù)，qmin=minneSupp(q)qn表示所有的活躍用戶中到基站的信道響應(yīng)的幅度的最小值，推導(dǎo)出用戶檢測(cè)成功率Psucc的公式（定理5）。選取系統(tǒng)仿真參數(shù)為：小區(qū)內(nèi)徑r0=10米，外徑r1=150米，前導(dǎo)碼長(zhǎng)度L=120，每個(gè)子信道上的噪聲功率σ2=-110dBm，用戶總數(shù)J=240，用戶活躍率PACT=0.1，用戶發(fā)送功率P=20dBm。圖3-4驗(yàn)證了定理5給出的GF-NOMA系統(tǒng)檢測(cè)成功率，分別展示PPER隨用戶發(fā)送功率P和用戶總數(shù)N的變化趨勢(shì)。為更清晰展示PPER在0.9~1的趨勢(shì)，以對(duì)數(shù)坐標(biāo)呈現(xiàn)1-PPEB。作為對(duì)比，圖3-4分別給出的門限輔助子空間匹配（Threshold-AssistedSubspacePursuit，TA-SP）算法和稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（SparseBayesianLearning，SBL）算法[45][46]的性能，以及DGOMP算法[44]性能。圖3-4CS-GF-NOMA系統(tǒng)的檢測(cè)成功率。(a)PPEg與P的關(guān)系；(b)PPEg與N的關(guān)系IMT-2030(6G)PromotionGroup目前，支持海量連接的多址接入技術(shù)主要有如下幾大技術(shù)路線，包括：稀疏IDMA（Interleaverdivisionmultipleaccess）和壓縮感知的結(jié)合、級(jí)聯(lián)碼方案、編碼壓縮感知以及基于線性擴(kuò)展和盲均衡的方案。4.1稀疏IDMA+壓縮感知稀疏IDMA+壓縮感知是無(wú)源隨機(jī)接入的重要技術(shù)方案。其核心設(shè)計(jì)思想結(jié)合兩項(xiàng)技術(shù)，第一項(xiàng)技術(shù)是基于壓縮感知的導(dǎo)頻編碼，為了支持無(wú)物理層標(biāo)識(shí)傳輸，需要指示用戶獨(dú)特信息，組成一個(gè)很大的碼本，碼本序號(hào)經(jīng)過(guò)壓縮感知映射成為較短的導(dǎo)頻，附加在數(shù)據(jù)部分之前。第二項(xiàng)技術(shù)是稀疏IDMA疊加編碼，通過(guò)比特重復(fù)和填零來(lái)提高抗多用戶干擾的能力，通過(guò)使用不同交織器來(lái)區(qū)分用戶并隨機(jī)化多用戶干擾。圖4-1稀疏IDMA的系統(tǒng)架構(gòu)圖4-1是稀疏IDMA的系統(tǒng)架構(gòu)，第一部分進(jìn)行導(dǎo)頻編碼。導(dǎo)頻編碼的一種方式是采用FFT矩陣，將正交矩陣（Fouriertransform或Hadamard矩陣）的行隨機(jī)交織后打孔，得到一個(gè)長(zhǎng)度較小的序列作為導(dǎo)頻編碼。第二部分進(jìn)行稀疏IDMA編碼。在接收端，導(dǎo)頻與IDMA碼字分開(kāi)譯碼，先通過(guò)導(dǎo)頻恢復(fù)交織圖樣、比特重復(fù)次數(shù)、填零數(shù)目，再做數(shù)據(jù)部分多用戶檢測(cè)，最終將兩部分信息譯碼結(jié)果拼合得到用戶的完整發(fā)送信息。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4-2基于LDPC碼的稀疏IDMA的編譯碼原理以兩個(gè)用戶MAC系統(tǒng)為例，稀疏IDMA的編譯碼原理如圖4-2所示。用戶1和用戶2都是采用同樣的LDPC（Lowdensityparitycheckcode，低密度校驗(yàn)碼）碼進(jìn)行編碼，它們各自的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)到變量節(jié)點(diǎn)的因子圖是相同的。用戶1經(jīng)過(guò)LDPC編碼之后沒(méi)有重復(fù)，只是補(bǔ)0，所以因子圖中相應(yīng)部分的邊數(shù)沒(méi)有增加。用戶2經(jīng)過(guò)LDPC編碼之后重復(fù)2次，因子圖相應(yīng)部分的邊數(shù)加倍。比特交織之后，因子圖的邊的分布進(jìn)一步隨機(jī)化。兩個(gè)用戶分別的因子圖通過(guò)MAC疊加節(jié)點(diǎn)聯(lián)系起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)三層的整體因子圖。整個(gè)因子圖的配置信息，包括重復(fù)次數(shù)和交織圖樣都是通過(guò)導(dǎo)頻的壓縮感知恢復(fù)算法解出。稀疏IDMA信道編碼也可以采用其它編碼，如卷積碼、不規(guī)則重復(fù)累積碼、NBLDPC（Non-binarylowdensityparitycheck、多元低密度校驗(yàn)碼，詳見(jiàn)4.4.2節(jié)）編碼。由于這里使用迭代檢測(cè)，需要信道編碼的譯碼器能提供軟入軟出的譯碼信息。5G所采用的極化碼在短碼長(zhǎng)約束下存在信道極化不完全的問(wèn)題，導(dǎo)致傳輸性能受限，因而需要級(jí)聯(lián)CRC（Cyclicredundancycheck）碼彌補(bǔ)性能上的局限。然而，CRC校驗(yàn)的極化碼與無(wú)源多址結(jié)合時(shí)，需抵消額外的串行干擾，增加處理時(shí)延開(kāi)銷及復(fù)雜度。為解決上述問(wèn)題，極化調(diào)整卷積編碼（polarization-adjustedconvolutionalcodes，PAC）[53]通過(guò)引入級(jí)聯(lián)編碼，可以在短碼長(zhǎng)約束下獲得更好的傳輸性能。因而可以將PAC碼與無(wú)源多址技術(shù)相結(jié)合[54]，在有效提高糾錯(cuò)性能的同時(shí)，降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，其編碼以及譯碼過(guò)程如圖4-3所示。(a)編碼框架20IMT-2030(6G)PromotionGroup(b)譯碼框架圖4-3基于極化調(diào)整卷積編碼的稀疏IDMA編譯碼框架.多用戶檢測(cè)稀疏IDMA的多用戶檢測(cè)通常包括檢測(cè)器和信道譯碼兩部分，彼此之間進(jìn)行信息傳遞，形成迭代檢測(cè)。其中的檢測(cè)器可以采用ElementarySignalEstimation（ESE）算法或者置信度傳播（BeliefPropagation，BP）。ESE或BP檢測(cè)器的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以寫(xiě)成，其輸入是譯碼器的軟信息輸出，輸出為對(duì)數(shù)似然比（Log-LikelihoodRatio，LLR）。信道譯碼器的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以表示成v=(LLR)，其輸入是對(duì)數(shù)似然比，輸出為信息比特的軟信息?？梢酝ㄟ^(guò)和(LLR)之間的EXIT（ExtrinsicInformationTransfer，外信息傳遞圖）圖來(lái)分析稀疏IDMA的收斂性。圖4-4左邊的曲線位于(LLR)左邊，兩條曲線不交叉，可以形成演進(jìn)通道，成功完成迭代檢測(cè)；而圖4-4右邊的曲線與(LLR)有交叉，演進(jìn)通道被堵死，不能成功完成迭代檢測(cè)。從圖4-4的分析可以看出，稀疏IDMA的譯碼器特性需要與檢測(cè)器的特性相匹配，才能迭代收斂。傳統(tǒng)的信道編碼通常是針對(duì)單用戶信道進(jìn)行優(yōu)化的，雖然在單用戶（正交多址）下性能優(yōu)異，但其迭代譯碼特性不一定能與多用戶檢測(cè)器匹配，需要采用新的方法進(jìn)行設(shè)計(jì)。圖4-4稀疏IDMA的和EXIT分析.激活用戶檢測(cè)與信道估計(jì)壓縮感知（Compressedsensing，CS）可有效檢測(cè)稀疏信號(hào)的數(shù)值，用于多用戶激活檢測(cè)及信道估計(jì)。壓縮感知的核心是信號(hào)在某個(gè)變換域是稀疏的，可以用一個(gè)與變換基不相關(guān)的觀測(cè)矩陣將變換所得信號(hào)投影到另外一個(gè)信號(hào)空間上，通過(guò)不斷的迭代檢測(cè)來(lái)完成對(duì)原始信號(hào)的精確估計(jì)。為簡(jiǎn)化計(jì)算復(fù)雜度，可以采用近似消息傳遞AMP算法，該算法需兩個(gè)假設(shè)，一是消息從因子節(jié)點(diǎn)到變量節(jié)點(diǎn)是近似高斯，二是消息從變量節(jié)點(diǎn)到因子節(jié)點(diǎn)可以用Taylor展開(kāi)來(lái)近似。對(duì)壓縮感知系統(tǒng)而言，發(fā)射信號(hào)是感知矩陣和稀疏矢量的乘積。AMP算法收斂需要假設(shè)感知矩陣足夠的隨機(jī)化。感知矩陣除了Gaussian獨(dú)立同分布（Independentidenticaldistribution,i.i.d）的矩陣，其它很多正交矩陣，例如部分隨機(jī)離散傅立葉變換（partialrandomDiscreteFouriertransform），離散余弦變換(Discretecosinetransform)矩陣，都可以用作壓縮感知矩陣。21IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4-5基于壓縮感知的迭代檢測(cè)圖4-5是一個(gè)用Turbo壓縮感知檢測(cè)的例子[48]。Turbo壓縮感知包含兩部分。模塊A是一個(gè)線性最小均方誤差（minimummeansquareerror，MMSE）估計(jì)器，輸入是接收信號(hào)y和模塊B的輸入。模塊B通過(guò)合并x的先驗(yàn)信息和模塊A的輸入進(jìn)行MMSE去噪。信息在兩個(gè)模塊間不斷迭代以得到更精確的x值。迭代次數(shù)與用戶數(shù)，導(dǎo)頻長(zhǎng)度和感知矩陣維度的大小有關(guān)。通過(guò)控制迭代次數(shù)，可以控制計(jì)算的復(fù)雜度。降低感知矩陣的維度也可以有效降低計(jì)算復(fù)雜度。AMP算法存在某些條件下不收斂的缺點(diǎn)，基于此，正交近似消息傳遞（OAMP）被提出[49][50]。通過(guò)正交化輸入估計(jì)誤差和輸出估計(jì)誤差，OAMP在奇異信道(如相關(guān)信道，低秩信道)取得比AMP更優(yōu)的性能。但OAMP里有MMSE矩陣求逆操作，復(fù)雜度較大。為能夠?qū)崿F(xiàn)低復(fù)雜度且高可靠地恢復(fù)信號(hào)，采用記憶近似消息傳遞（MAMP）接收機(jī)[51][52]，如圖4-6所示，MU-MAMP接收機(jī)由記憶線性檢測(cè)器（memorylineardetector,MLD）和非線性檢測(cè)器（Nonlineardetector,NLD）組成，其中MLD采用長(zhǎng)記憶匹配濾波器（LM-MF）來(lái)代替OAMP/VAMP接收機(jī)中最小均方誤差（LMMSE），并在NLD采用阻尼來(lái)保證和加速收斂。線性檢測(cè)MLD:rt=yt(Xt)=((Xt)_Xtpt)非線性檢測(cè)NLD:xt+1=φt(rt)=[Xt,φt(rt)].ζt+1其中Xt=[x1,...,xt]t(Xt)=AHθtΒt_1(Xt_1)+ξtAH(y_Axt),Β=λ?I_AAH，λ?=(λmin+λmax)/2。AAHλmin和λmaxAAHθt的最小和最大特征值。此外，松弛參數(shù)θtξt和權(quán)重參數(shù)ξt可用來(lái)提高M(jìn)U-MAMP接收機(jī)的收斂速度。圖4-6MAMP接收機(jī)在MAMP中當(dāng)前輸出估計(jì)錯(cuò)誤與所有輸入估計(jì)錯(cuò)誤正交。MAMP不需要矩陣求逆也可以取得和OAMP一樣的性能，因此，具有較好的應(yīng)用前景。其缺陷是要求感知矩陣維度較大(壓縮感知矩陣列數(shù)大于500)，對(duì)于維度較小的MIMO系統(tǒng)(列是16到128)使用這種方法有一定的困難。另外，在用戶采用非正交方式免授權(quán)/免調(diào)度接入時(shí)，尤其是小數(shù)據(jù)包場(chǎng)景下，導(dǎo)頻長(zhǎng)度較短將使得用戶激活檢測(cè)與信道估計(jì)性能受限。此時(shí)，可以利用用戶傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信號(hào)與導(dǎo)頻信號(hào)結(jié)合，在兩者打包共同傳輸?shù)哪Ｐ拖拢瑯?gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)與導(dǎo)頻信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合信息提取，增強(qiáng)用戶激活檢測(cè)與信道估計(jì)性能。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)了兩個(gè)模塊PDNN（Privacy-awaredistributedneuralnetworks）和DDNN（Distributeddeepneuralnetworks）分別對(duì)導(dǎo)頻信號(hào)及數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行信息挖掘，更借鑒了傳統(tǒng)壓縮感知技術(shù)中的迭代檢測(cè)思想，通過(guò)引入多個(gè)相似結(jié)構(gòu)信號(hào)處理單元，以迭代形式依次增強(qiáng)上一單元輸出結(jié)果，最終提升估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。.基于LDPC和卷積碼的單時(shí)隙稀疏IDMA方案仿真結(jié)果表4-1單時(shí)隙仿真參數(shù)配置參數(shù)配置信道AWGN（AdditivewhiteGaussiannoise）調(diào)制BPSK（Binaryphaseshiftkeying）信道編碼LDPC5GNR,convolutionalcode（CC）[133,22IMT-2030(6G)PromotionGroup171]OCT重復(fù)次數(shù)2碼率0.5壓縮感知數(shù)據(jù)長(zhǎng)度2000多用戶數(shù)據(jù)傳輸長(zhǎng)度28000信息比特長(zhǎng)度（壓縮感知+數(shù)據(jù)）激活用戶數(shù)50~300表4-2CaseI，II和III參數(shù)配置CaseICaseIICaseIIISNR1=-12.8dB,SNR2=-2.3dB,真實(shí)用戶激活檢測(cè)和信道估計(jì)SNR1=-10.8dB,SNR2=-3.3dB，真實(shí)用戶激活檢測(cè)和信道估計(jì)SNR2=-3.5dB，理想用戶激活檢測(cè)和理想信道估計(jì)圖4-7給出了用戶激活檢測(cè)錯(cuò)誤概率和FFT點(diǎn)數(shù)的關(guān)系。FFT點(diǎn)數(shù)越大，用戶激活檢測(cè)性能越差。此處仿真沒(méi)有考慮用戶導(dǎo)頻碰撞，僅考慮壓縮感知進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)的性能。圖4-8左圖給出了單用戶使用LDPC碼和卷積碼的性能，可以發(fā)現(xiàn)卷積碼有明顯的性能增益。卷積碼的誤碼率（BER）更小意味著用于多址時(shí)多用戶干擾更小，因此可以取得更好的性能。圖4-8右圖給出反映軟入軟出譯碼器特性的f(·)函數(shù)和反映檢測(cè)器特性的g(·)函數(shù)。稀疏IDMA由于在每個(gè)用戶傳輸?shù)男盘?hào)里填入大量的零使得用戶間干擾大大降低。當(dāng)激活用戶數(shù)是250，每個(gè)資源上疊加的平均用戶數(shù)大概為K=6；當(dāng)激活用戶數(shù)是200，K=4。當(dāng)K=6時(shí)卷積碼的f(·)函數(shù)不與g(·)函數(shù)相交，表明此時(shí)使用卷積碼可以迭代收斂。而K=6時(shí)LDPC碼的f(·)函數(shù)與g(·)函數(shù)在v接近1的時(shí)候相交，表明此時(shí)使用LDPC不能迭代收斂。當(dāng)K=4時(shí)LDPC碼的f(·)函數(shù)與g(·)函數(shù)在v接近0.05的時(shí)候相交，表明此時(shí)使用LDPC可以迭代收斂。圖4-9左圖給出了真實(shí)用戶激活檢測(cè)和信道估計(jì)的性能。對(duì)CaseI，SNR1是-12.8dB，即壓縮感知信號(hào)的信噪比是-12.8dB，此時(shí)250個(gè)用戶發(fā)現(xiàn)了249個(gè)。CaseII中SNR1增大到-10.8dB，可以發(fā)現(xiàn)所有250個(gè)用戶。為使多用戶檢測(cè)能迭代收斂，CaseI時(shí)數(shù)據(jù)信號(hào)的信噪比SNR2是-2.3dB，caseII時(shí)SNR2是-3.3dB。CaseII需要的信噪比更低。圖4-9右圖給出了CaseI，CaseII和CaseIII迭代收斂的性能。其中CaseIII是理想用戶激活檢測(cè)和信道估計(jì)。真實(shí)信道估計(jì)時(shí)由于每個(gè)用戶信道增益不一樣，使得迭代檢測(cè)時(shí)收斂速比理想信道估計(jì)時(shí)更快。圖4-7錯(cuò)誤檢測(cè)概率與FFT大小關(guān)系，激活用戶數(shù)是30023IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4-8卷積碼和LDPC性能比較圖4-9真實(shí)信道估計(jì)及其性能.基于LDPC的多時(shí)隙稀疏IDMA方案仿表4-3多時(shí)隙仿真基本參數(shù)配置參數(shù)配置總幀長(zhǎng)45000單時(shí)隙長(zhǎng)度用戶載荷長(zhǎng)度LDPC編碼配置5GNRBG2IDMA調(diào)制階數(shù)BPSK用戶平均錯(cuò)誤概率（PUPE）要求0.05超容限概率p0.05表4-4碰撞容限和重復(fù)度分布的參數(shù)設(shè)置活躍用戶數(shù)Ka50200250300時(shí)隙數(shù)V30碰撞容限T469重復(fù)度分布1/4x3+3/4x2x27/9x2+2/9x4/5x2+仿真結(jié)果圖4-10所示。選取的對(duì)比方案均為單時(shí)隙編碼方案，例如在整個(gè)幀上稀疏擴(kuò)展的稀疏IDMA方案[13]，而B(niǎo)CH（Bose–Chaudhuri–Hocquenghem）為級(jí)聯(lián)BCH碼方案[55]，并根據(jù)[3]給出巨址接入可達(dá)的最佳性能界?？v向觀察，多時(shí)隙方案對(duì)于對(duì)比BCH方案能夠提升6dB以上的系統(tǒng)能效；相對(duì)于Sparse24IMT-2030(6G)PromotionGroupIDMA方案，多時(shí)隙方案在每個(gè)時(shí)隙的譯碼復(fù)雜度較低。表4-4中的用戶重復(fù)度分布暫未進(jìn)行優(yōu)化，其性能仍有進(jìn)一步提升空間。BCH方案由于編碼效率低而且依賴于信道等效，在用戶數(shù)很大、密集碰撞的場(chǎng)景下性能迅速惡化。圖4-10SNR門限隨活躍用戶數(shù)的變化關(guān)系.基于極化調(diào)整卷積碼的單時(shí)隙稀疏IDMA方案仿真結(jié)果仿真性能如圖4-11所示。其中，信息比特總長(zhǎng)度為|w|=|ws|+|wc|=7+64=71，信道編碼后的長(zhǎng)度為128。譯碼器為串行抵消列表譯碼（SuccessiveCancellationList，SCL），其搜索寬度為L(zhǎng)=256。作為對(duì)比，還進(jìn)行了極化碼為信道編碼的仿真性能，極化碼在編碼時(shí)添加8位CRC，序列長(zhǎng)度為128?？梢钥闯?，基于PAC碼的稀疏IDMA性能明顯優(yōu)于基于Polar的。而且避免CRC校驗(yàn)的同時(shí)，在譯碼階段也避免串行干擾消除過(guò)程，從而減少了額外的時(shí)間開(kāi)銷，同時(shí)降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。圖4-11基于極化調(diào)整卷積碼的稀疏IDMA仿真性能.基于AI的接收機(jī)仿真性能在圖4-12仿真中，分別在天線數(shù)為4和1的場(chǎng)景展示PDNN和DDNN相比傳統(tǒng)壓縮感知方案AMP、OMP、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FCNN方案的用戶激活檢測(cè)性能的優(yōu)越性。25IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4-12用戶激活檢測(cè)仿真性能對(duì)比基于符號(hào)級(jí)線性擴(kuò)展的方案是發(fā)射端通過(guò)對(duì)調(diào)制后的數(shù)據(jù)符號(hào)進(jìn)行擴(kuò)展，如圖4-13所示，不同用戶選用非正交的擴(kuò)展碼本，將擴(kuò)展后的數(shù)據(jù)疊加在同一份時(shí)頻資源上進(jìn)行傳輸?shù)?，而在接收端，通常采用干擾消除算法進(jìn)行串行或者并行譯碼，其主要原理是利用各用戶對(duì)應(yīng)的擴(kuò)展序列進(jìn)行相關(guān)解擴(kuò)，達(dá)到抑制用戶間干擾的效果，從而使得強(qiáng)用戶（接收信干噪比較高）的信號(hào)能夠優(yōu)先譯碼，接著將譯碼正確的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)并從疊加的接收信號(hào)中消去，進(jìn)而可以提升剩余弱用戶數(shù)據(jù)的信干噪比，然后對(duì)弱用戶進(jìn)行譯碼嘗試。圖4-13線性擴(kuò)展隨機(jī)接入多址發(fā)射機(jī)4.2.1基于碼域空域聯(lián)合擴(kuò)展的無(wú)連接傳輸非正交技術(shù)通過(guò)允許不同用戶信號(hào)不完全正交，增加信號(hào)的多樣性，使得用戶間干擾更平均，盡可能減少嚴(yán)重到不可分離的用戶間干擾的出現(xiàn)，從而讓多用戶性能更魯棒。進(jìn)一步，先進(jìn)的非正交多用戶檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)一定的復(fù)雜度代價(jià)，可以在嚴(yán)重的多用戶互擾下依然能確保檢測(cè)的性能。因此無(wú)連接傳輸需要先進(jìn)的非正交發(fā)射和接收技術(shù)。但是，傳統(tǒng)的非正交收發(fā)技術(shù)都需要依賴導(dǎo)頻去獲取不同用戶數(shù)據(jù)信號(hào)的差異性，然后才能利用這些差異性去分離用戶的數(shù)據(jù)；然而在無(wú)連接傳輸場(chǎng)景，導(dǎo)頻嚴(yán)重碰撞下，基站難以利用碰撞嚴(yán)重的導(dǎo)頻去估計(jì)數(shù)據(jù)信號(hào)的差異性，實(shí)現(xiàn)多用戶檢測(cè)。因此，高效無(wú)連接傳輸需要進(jìn)一步考慮可以少依賴導(dǎo)頻甚至不依賴導(dǎo)頻的先進(jìn)非正交技術(shù)。非正交技術(shù)的多用戶復(fù)用能力可以來(lái)自功率域、碼域和空域。26IMT-2030(6G)PromotionGroup無(wú)連接傳輸由于沒(méi)有基站等中心的控制，因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確的功率控制，導(dǎo)致遠(yuǎn)近效應(yīng)，這也自然提供了一個(gè)在功率域上分離多用信息的能力。例如，如果兩個(gè)用戶的信號(hào)到達(dá)基站處一強(qiáng)一弱，基站就可以先解調(diào)譯碼功率較強(qiáng)的用戶的信息，然后將信息重構(gòu)回傳輸信號(hào)，進(jìn)而可以從接收的合信號(hào)中消除強(qiáng)用戶的信號(hào)；這樣解調(diào)弱用戶信號(hào)時(shí)，就沒(méi)有強(qiáng)用戶的干擾了。利用碼域擴(kuò)展的無(wú)連接傳輸中，發(fā)射端隨機(jī)挑選擴(kuò)展碼字，接收端利用擴(kuò)展碼來(lái)降低用戶間干擾，提升符號(hào)信噪比。擴(kuò)展序列的屬性會(huì)直接影響無(wú)連接傳輸?shù)男阅芎徒邮諜C(jī)復(fù)雜度，是碼域擴(kuò)展方案的關(guān)鍵。如果像傳統(tǒng)DS-CDMA（Directsequencecodedivisionmultipleaccess)那樣使用很長(zhǎng)的偽隨機(jī)序列（PN,pseudonoise），序列之間的低相關(guān)性是比較容易保證的，而且可以為系統(tǒng)提供一個(gè)軟容量，即允許同時(shí)接入的用戶數(shù)量大于序列長(zhǎng)度，這時(shí)系統(tǒng)相當(dāng)于工作在過(guò)載的狀態(tài)。長(zhǎng)PN序列雖然可以提供一定的軟容量，即一定的過(guò)載率，但是在巨連接系統(tǒng)需求下，系統(tǒng)過(guò)載率往往是比較大的，而在大過(guò)載率的情況下，采用長(zhǎng)PN序列所導(dǎo)致的SIC過(guò)程是非常復(fù)雜和冗長(zhǎng)的。進(jìn)一步，發(fā)射側(cè)符號(hào)的時(shí)頻展開(kāi)太多，也增加終端發(fā)射的復(fù)雜度。相反，如果較短的序列，通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)，也能達(dá)到長(zhǎng)序列的高過(guò)載率的話，那從發(fā)射\接收復(fù)雜度和處理時(shí)延考量，使用這樣的短序列更合適。然而，傳統(tǒng)PN序列是二元實(shí)序列，隨機(jī)產(chǎn)生的序列集合的低互相關(guān)性難以保證，縮短后所能支持的用戶過(guò)載率迅速降低。相對(duì)的，好的碼域擴(kuò)展方案都是通過(guò)優(yōu)化符號(hào)擴(kuò)展序列來(lái)提升碼域方案在競(jìng)爭(zhēng)式非正交下的性能。其中eMUSA（Enhancedmulti-usersharedaccess）技術(shù)方案使用復(fù)數(shù)域多元碼序列作為符號(hào)擴(kuò)展的序列[7][57]，使得擴(kuò)展序列的組合變得更加豐富，例如，典型的eMUSA序列中每一個(gè)元素的實(shí)部/虛部取值于一個(gè)簡(jiǎn)單的二元集合{-1,1}或三元集合{-1,0,1}。此類序列即使很短時(shí)，如長(zhǎng)度為8或4時(shí)，也能獲得大量低相關(guān)的序列。例如長(zhǎng)度為4的序列，PN序列最多只能找到8條不同的序列；而eMUSA序列，互相關(guān)能量（即互相干擾的能量）小于0.63的序列多