SCMA稀疏码多址调制解调系统概述和matlab仿真

article/2025/9/24 4:20:18

目录

1. 引言

2. 数学原理

2.1 资源分配和稀疏码本

2.2 SCMA的编码和调制

2.3 SCMA的信道传输和解调

3. 实现过程

3.1 稀疏码本的构建

3.2 SCMA编码过程

3.3 SCMA解调过程

4. 应用领域

5. 实现难点

5.1 资源分配和编码映射

5.2 信道传输和解调算法

5.3 多用户干扰管理

6. 部分核心代码实现

7. 结论


1. 引言

      SCMA(Sparse Code Multiple Access)是一种多址调制技术,用于实现无线通信系统中多用户的同时传输。SCMA利用稀疏性编码的原理,通过在资源和用户之间建立编码映射关系,实现了高效的资源复用和低复杂度的解调过程。本文将详细介绍SCMA的数学原理、实现过程、应用领域、伪代码以及实现难点。

2. 数学原理

2.1 资源分配和稀疏码本

      SCMA系统由K个正交资源和V个用户(层)组成。资源分配是SCMA系统的关键,通过将K个资源分配给不同的用户来实现资源的复用。资源分配可以用编码映射关系来描述,这里使用稀疏码本(Codebook)来实现编码映射。每个用户都有一个对应的码本,其中每个码本都是一个大小为K×M的矩阵,M表示资源编码的级别个数。假设第k个用户的码本为CB(:,:,k),则CB(:,:,k)表示第k个用户在K个资源上的M个不同级别的编码方式。

2.2 SCMA的编码和调制

      SCMA的编码过程是将用户数据映射到资源级别上,然后进行多址调制。假设每个用户的数据为V×N矩阵x,其中N表示每帧的信号数。SCMA编码使用码本CB将用户数据映射到资源级别上,生成一个K×N矩阵s,其中s(k,n)表示第k个资源上的第n个信号级别。SCMA编码过程可以用下面的数学公式表示:

s(k,n) = CB(k, x(k,n)+1, n), for k=1,...,K and n=1,...,N.

其中x(k,n)表示第k个用户在第n个信号中选择的资源级别。

2.3 SCMA的信道传输和解调

      在信道传输中,信号s经过信道增益h进行传输,并加入高斯白噪声。接收端接收到信号y,需要进行解调以恢复用户数据。SCMA系统采用迭代信念传播(Iterative Belief Propagation)算法进行解调。迭代信念传播算法通过迭代地更新用户之间的联合概率,逐步减小解调错误。SCMA的解调过程可以用下面的数学公式表示:

h(k,n) = (1/sqrt(2))(randn(1, N) + 1jrandn(1, N)), for k=1,...,K and n=1,...,N.

     其中h(k,n)表示第k个资源在第n个信号中的信道增益。然后使用迭代信念传播算法,通过迭代更新以下两个概率:

Igv(k,n,m) = log(P(s(k,n) = CB(k,m,n))), for k=1,...,K; n=1,...,N; m=1,...,M.

Ivg(k,n,m) = log(P(x(k,n) = m)), for k=1,...,K; n=1,...,N; m=1,...,M.

最终得到似然比(LLR)矩阵LLR。

3. 实现过程

3.1 稀疏码本的构建

      首先,构建稀疏码本CB。CB是一个三维矩阵,其中CB(:,:,k)表示第k个用户的码本。每个CB(:,:,k)是一个大小为K×M的矩阵,表示第k个用户在K个资源上的M个不同级别的编码方式。

3.2 SCMA编码过程

      对于每个用户的数据x,使用码本CB和信道增益h,通过迭代信念传播算法进行编码和信道传输。编码过程将用户数据映射到资源级别上,得到K×N矩阵s,其中s(k,n)表示第k个资源上的第n个信号级别。

3.3 SCMA解调过程

      接收到信号y后,使用迭代信念传播算法进行解调,得到似然比(LLR)矩阵LLR。然后进行符号到比特和LLR到比特转换,计算误码率。

3.4 误码率仿真结果

 

4. 应用领域

      SCMA稀疏码多址调制解调系统在无线通信系统中有广泛的应用。由于其高效的资源复用和低复杂度的解调过程,适用于大规模多用户接入的场景。例如,SCMA技术可以应用于5G和更高版本的移动通信系统,支持海量用户的同时通信,提高系统的频谱效率和吞吐量。

5. 实现难点

     SCMA稀疏码多址调制解调系统的实现面临以下几个主要难点:

5.1 资源分配和编码映射

     SCMA系统的性能高度依赖于资源分配和编码映射的设计。如何设计合适的稀疏码本,使得用户之间的资源能够有效复用,并且解调过程的复杂度尽可能低,是一个重要的挑战。

5.2 信道传输和解调算法

      在信道传输过程中,信号经过多径信道和加性高斯白噪声的影响,导致接收到的信号受到干扰。如何设计高效的解调算法,降低解调错误率,并提高系统的可靠性,也是一个关键的难点。

5.3 多用户干扰管理

      在多用户多址调制系统中,用户之间会产生干扰。如何在多用户接入时,合理管理用户之间的干扰,保证系统性能的稳定和可靠,是一个复杂的问题。

6. 部分核心代码实现

    % 循环执行信道仿真,直到达到最大错误数或最大比特数while ((min(Nerr(:,k)) < maxNumErrs) && (Nbits(1,k) < maxNumBits))[min(Nerr(:,k)),Nbits(1,k),k]% 生成随机的用户数据,x 是一个 VxN 矩阵,表示每个用户的编码数据x = randi([0 M-1], V, N); % log2(M)-bit symbols% 生成 Rayleigh 信道增益,h 是一个 KxVxN 三维矩阵h = 1/sqrt(2)*(randn(K, V, N)+1j*randn(K, V, N)); % Rayleigh 信道s = scmaenc(x, CB, h); % joint encoding and fading channel propagationy = awgn(s, SNR(k));        % 加入高斯白噪声% SCMA 解码,得到 LLR 似然比矩阵LLR = scmadec(y, CB, h, N0, Niter);% 符号到比特转换r    = de2bi(x, log2(M), 'left-msb');data = zeros(log2(M)*N, V);for kk = 1:Vdata(:,kk) = reshape(downsample(r, V, kk-1).',[],1);end% LLR 到比特转换datadec = reshape((LLR <= 0), [log2(M) N*V]).';datar   = zeros(log2(M)*N, V);for kk = 1:Vdatar(:,kk) = reshape(downsample(datadec, V, kk-1).', [], 1);end
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7. 结论

SCMA稀疏码多址调制解调系统是一种高效的多用户多址调制技术,通过稀疏码本的设计和迭代信念传播算法的运用,实现了资源的高效复用和低复杂度的解调过程。SCMA技术在无线通信系统中有广泛的应用前景,同时也面临资源分配、编码映射、信道传输和多用户干扰管理等方面的挑战。在未来的通信发展中,SCMA技术将继续发挥重要的作用,推动无线通信系统的性能提升和智能化发展。


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