2024 全球6G技術(shù)大會 -10.0M 海量接入技術(shù)白皮書

海量接入技術(shù)是可以解決海量接入問題的技術(shù)的統(tǒng)稱。6G對連接密度提出了更高或2小時降到秒級。6G對低時延也提出了更高的需求，特別是其中的機器型終端偶發(fā)6G對mMTC場景進一步演進，提出MassiveCommunication場景，潛在的接入終端數(shù)量巨大，可達到每平方公里千萬終端以上。同時，6G中針對eMBB和URLLC場景演進形成的ImmersiveCommunication和HRLLC場景對連接密度和時延等指標提出了1.引言（中信科） 32.海量接入技術(shù)的應(yīng)用場景（中信科、中國聯(lián)通） 53.重要用例 73.1ToC的數(shù)字孿生世界（中信科） 73.2密集緊要連接的車聯(lián)網(wǎng)（中興、中信科） 93.3極低功耗物聯(lián)網(wǎng)（vivo） 4.基本需求（中信科） 5.海量連接的通信流程（中信科、vivo） 6.海量接入關(guān)鍵技術(shù) 6.1無源多址接入方案 6.1.1非協(xié)調(diào)隨機接入和傳輸技術(shù)（中信科） 6.1.2高效無連接傳輸（中興） 206.1.3基于ODMA的多用戶編譯碼方法（西電） 6.1.4稀疏IDMA無源多址技術(shù)（中國移動） 6.2發(fā)射機設(shè)計方案 406.2.1基于虛擬用戶分割的多址方案（DOCOMO） 406.2.2基于資源跳躍的多址方案（北交） 426.2.3模式分割的隨機接入方案（北科） 466.3接收機設(shè)計方案 486.3.1基于稀疏結(jié)構(gòu)變換迭代接收機（北科） 486.3.2容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機和多用戶編碼方案（西電、浙大） 517.技術(shù)路線（中信科） 8.總結(jié)與展望（中信科） 60參考文獻 61貢獻單位 64縮寫術(shù)語 65高。5G技術(shù)的出現(xiàn)，為人們提供了更快、更穩(wěn)定、更可靠的通信服務(wù)。然而，隨著物型多址接入技術(shù)的標準化推動。IMT2030新型多址接入技術(shù)任務(wù)組在技術(shù)概念、研究告，提出基于NOMA（Non-Orthogon接等場景，作為物理層空口技術(shù)的基礎(chǔ)進行深入研究。年分別發(fā)布了《6G愿景與技術(shù)趨勢白皮書》[1]和《演進的多址接入技術(shù)白皮內(nèi)容涵蓋了不需要網(wǎng)絡(luò)充分協(xié)調(diào)的Grant輸技術(shù)進行融合的設(shè)計思路。6GFlagShip指出在大連接場景中，NOMA是關(guān)鍵技術(shù)，需要解決用戶激活檢測和數(shù)據(jù)譯碼的問題，提出研究不需要充分協(xié)調(diào)的NO終端采用相同的碼本對信息序列編碼，編碼比特經(jīng)過調(diào)制后在共享資源上采用slot-ALOHA進行傳輸。其主要的特點是不需要為傳輸分配終端ID，被稱為無源（unsourced）或非協(xié)調(diào)（uncoordin術(shù)界在6G新型多址接入技術(shù)上做了許多方面的研究工作，普信是6G的一個重要場景，其性能指標需求較5G有進一步的提升，有必要引入新型多址接入技術(shù)來應(yīng)對隨之而來的各項挑戰(zhàn)。針對前導(dǎo)/導(dǎo)頻設(shè)計、信道估計、多用戶激活出了URA(UnsourcedRandomAccess,無源隨機接入)/UMA(UnsourcedMultipleAccess,無源多址接入)方案，URA多址技術(shù)的核心思想是界提出的URA方案主要分為兩類，一類是利用內(nèi)外級聯(lián)碼的設(shè)計，同時傳輸前導(dǎo)和數(shù)是利用一些特殊的相關(guān)信息，如空間相關(guān)性、信道相關(guān)性等，2.海量接入技術(shù)的應(yīng)用場景（中信科、中國聯(lián)通）里2000個連接，5G的連接密度是每平方公里一百萬個連接，當前，業(yè)界普遍認為6GURLLC（Ultra-ReliableLow-LatencyCommunicat演進，提出了ImmersiveCommunication、MassiveCommunication、HyperReliableandLow-LatencyCommunication場景；另一方面，在5G場景的基礎(chǔ)上進行擴展，提出了UbiquitousConnectivity、IntegratedArtifiSensingandCommunication場景。備的應(yīng)用。MassiveCommunication場景需要支持高連接密度，建議書中給出的連接密種典型用例和終端設(shè)備類型，在業(yè)務(wù)模型上相較于5G也將提出新的要求，例如hours/device，IMT-2030（6G）推進組提到在超大規(guī)模連接場景中終端數(shù)據(jù)發(fā)送頻率從問題。因此，有必要研究海量接入技術(shù)來支持更大的終端連接MassiveCommunication場景對連接密度提出了更高的要求，而對時延一般要求不需要像MassiveCommunication場景一樣達到108devices/km2，支持約106devi能夠滿足高時延要求、支持更大數(shù)據(jù)包傳輸6G中對于連接密度、時延等指標的要求。另一方面，海量接入技術(shù)在數(shù)字孿生和極低界兩個世界之間的實時交互和無縫連接，廣泛應(yīng)用于智能制造、智慧城市、智慧數(shù)字孿生在消費側(cè)（C端）和產(chǎn)業(yè)側(cè)（B端）有著廣泛應(yīng)用，游客的個人喜好，提升觀賞體驗。對連接密度要求較高，需要支持106實現(xiàn)虛實的無縫融合。對時延要求較高，需傳輸速度、網(wǎng)絡(luò)時延、連接密度和可靠性等方面提將大大提高沉浸式體驗中實時交互的性能，減少時延對?可靠性：為滿足沉浸式的需求，6G預(yù)計將在可靠性方面顯著提升，例如針對型4~53~44~53~44~53~43~43~45~63~44~5戶需求的個性化的、實時的、沉浸式的體驗，相比于MassiveCommunication場景，對接入技術(shù)，簡化初始接入到多址傳輸過程的信令3.2密集緊要連接的車聯(lián)網(wǎng)（中興、中信科）在高密度車輛分布的情況下，大規(guī)模車輛信息交換時競爭選擇資源產(chǎn)生的沖突是每條高速公路上有10個車道,對于三條高速公路交叉的路口，車輛密度為每平方公里但依然難以確保不會出現(xiàn)漏收，這必然嚴重降低V密集緊要連接車聯(lián)網(wǎng)場景所涉及的具體業(yè)務(wù)包括編隊行駛、高級駕駛highconnectiondensityhighconnectiondensity-3.3極低功耗物聯(lián)網(wǎng)（vivo）終端需求將超過270億。雖然NB-IoT（NarrowBandInternetofThings，窄帶物聯(lián)網(wǎng)）和RedCap等標準已經(jīng)可以實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的部分需求，但依然面臨一些挑戰(zhàn)作功耗可以維持在uW量級。功耗可以維持在幾十到百uW量級。統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)終端，但復(fù)雜度需要遠低于NB-IoT設(shè)備。有源低功耗終端的工作功耗可以維持在mW量級。流、智能家居等方面，承擔(dān)控制信息下發(fā)、數(shù)據(jù)及時定位獲取這些物品的位置，方便人們快捷 N/A2Communication，增強型機器類型通信）等，極低功耗物聯(lián)技術(shù)具有更低功耗、更低成4.基本需求（中信科）再進行數(shù)據(jù)傳輸，整個過程涉及多次信令交互，需要場景用例連接密度數(shù)據(jù)發(fā)送頻率平均數(shù)據(jù)包大小平均通信時延ToC的數(shù)字孿生世界約106/km2數(shù)百到數(shù)千字節(jié)毫秒級密集緊要連接的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)百到數(shù)千字節(jié)毫秒級極低功耗物聯(lián)網(wǎng)數(shù)十字節(jié)秒級對于MassiveCommunication和其他需要支持大規(guī)模連接的應(yīng)用場景，在有限的時終端發(fā)送頻率在1/s~1/h不等，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包較大，一般在數(shù)百到數(shù)千字節(jié)，耗通信場景中，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包一般較小，在數(shù)十字節(jié)左右，數(shù)據(jù)發(fā)送頻率在1/s~1終端同時接入，6G中需要設(shè)計新的海量接入技術(shù)，包括簡化通信流程，優(yōu)化發(fā)射機和5.海量連接的通信流程（中信科、vivo）在現(xiàn)有的通信系統(tǒng)中，當UE需要向網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)時，UE將先后經(jīng)過接入gNB、針對海量連接場景下的通信流程，可以采用非協(xié)調(diào)隨機接入和傳輸方案（UncoordinatedRandomAccessandTransmissio在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，URAT方案在gNB上網(wǎng)絡(luò)安全配置、上報UE能力、與gNB建立RRC連接、與UPF建立PDU待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)（包含前導(dǎo)碼和通信數(shù)據(jù)包并對其進行信號發(fā)送前的處理，進行網(wǎng)絡(luò)設(shè)備發(fā)送的反饋信息的監(jiān)聽，對監(jiān)聽到的反饋信息隨著移動通信的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)中的終端類型越來越多，包括智能終端、NB-IoT終端、RedCap終端、mMTC終端等。在海量連接的應(yīng)用場景中，終端的功耗問題尤為重要，6G可以支持被動通信方式的極低功耗終端，和現(xiàn)有通信終端相比，極低功耗終集流程。具體來說，極低功耗終端的接入過程（1）觸發(fā)過程：對于下行觸發(fā)的業(yè)務(wù)，終端在接收到尋呼、盤點等信令后，發(fā)起載波相關(guān)的信息，或在預(yù)設(shè)的頻率柵格中搜索（3）獲取能量采集的射頻載波的過程：在網(wǎng)絡(luò)側(cè)和終端都支持射頻傳能時，若終（4）同步過程：包括下行同步和上行同步兩個部分。其中，極低功耗終端可以通同步；此外，極低功耗終端也可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)側(cè)指示發(fā)送上行信號，網(wǎng)絡(luò)側(cè)測量TA（5）注冊和鑒權(quán)過程：極低功耗終端向網(wǎng)絡(luò)側(cè)發(fā)送注冊請求，網(wǎng)絡(luò)側(cè)對終端進行傳輸數(shù)據(jù)，或者當終端密度較大時配置一個競爭式（7）連接釋放過程：當終端完成業(yè)務(wù)且網(wǎng)絡(luò)側(cè)確定無需再與終端通信后，網(wǎng)絡(luò)側(cè)足一定條件（如完成業(yè)務(wù)、電量低于閾值等向網(wǎng)絡(luò)側(cè)發(fā)送連接釋放請求，網(wǎng)絡(luò)側(cè)后5G中對非正交多址技術(shù)進行了研究，指出非正交多址技術(shù)可以用于上行免調(diào)度傳方案進行了研究，涉及基于擴頻、加擾、交織、編碼和調(diào)制等方面進行設(shè)計的NOMA5G中，終端需要先接入網(wǎng)絡(luò)，接入成功后，在網(wǎng)絡(luò)的控制下進行數(shù)據(jù)傳輸過程。具體的，支持四步RACH（RandomAccessChannel，隨機接入信道）和兩步RACH兩種接入方式，其中兩步RACH相比四步RACH能夠降低接入所需的時延。在完成接入6G需要支持海量接入場景，連接密度進一步增大。在海量接入場景中，需要支持/配置等，可能帶來巨大的開銷和時延，同時受限于有限的數(shù)據(jù)傳輸資源和網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)信令資源，能夠支持的終端數(shù)量有限。術(shù)相比，6G中可以將網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)的終端接入過程和數(shù)據(jù)傳輸過程，演進為不需要基于網(wǎng)對終端數(shù)量的限制，能夠支持的終端數(shù)量大大提升。更具體的，6G在基于非協(xié)調(diào)的方6.1.1非協(xié)調(diào)隨機接入和傳輸技術(shù)（中信科）5GmMTC場景下，終端的數(shù)據(jù)發(fā)送頻率約為1message/2hours/device或者1了更高要求?，F(xiàn)有5G系統(tǒng)中需要先完成接入再進行數(shù)據(jù)傳輸，在6G海量連接場景繼海量連接場景下，存在資源池大小受限以及檢測復(fù)雜度過高等問題，難以支持6G接入的目標，因此需要設(shè)計新的海量接入技減小信令開銷和資源開銷，從而降低接入時延，支-不需要網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)：終端在從隨機接入到多址傳輸?shù)恼麄€過程中不需要UE-specific的網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)信令，僅需要廣播的小區(qū)基本配置信息。根據(jù)廣播的小區(qū)基本配置信息，所有的終端采用完全相同的發(fā)送方案，終端之間的區(qū)別可能僅僅是待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)比特。為提高空口傳輸?shù)目煽啃裕W(wǎng)絡(luò)需要向終端提供空口傳輸?shù)姆答伌_認信息，可以使用內(nèi)生終端標識，讓終端能夠檢測出網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給自己的確認信息。-非正交：所有終端共享小區(qū)基本配置信息指示的時間頻率資源，在編碼域?qū)崿F(xiàn)除了對編碼比特采用不同交織器外，還可以對編碼比特采用不同擾碼、對編碼塊采用不等分集度的重復(fù)，以及在整個時頻域上分散發(fā)送。終端所采用的交織器、擾碼、分集度、聯(lián)合交織器等，可以由-隨機接入和多址傳輸?shù)娜诤希簡未蝹鬏攲崿F(xiàn)隨機接入功能和多址傳輸功能，不需要專用配置信息的傳輸，不需要終端身份信息的交互，僅需要網(wǎng)絡(luò)對終端數(shù)據(jù)的確認。從隨機接入到多址傳輸?shù)恼麄€過程，都統(tǒng)終端發(fā)送前導(dǎo)信號，除了攜帶元比特外，主要的目的是向網(wǎng)絡(luò)指示存在同時傳輸?shù)亩嘤脩艟幋a信號，以提升多用戶編碼信號的檢測性能，因此前導(dǎo)信號起到隨機接入的作用。終端和網(wǎng)絡(luò)之間鑒權(quán)認證、安全加密等交互信令都可以作為待傳輸數(shù)據(jù)通過URAT空口技術(shù)進行傳輸，不再有顯式等子過程。網(wǎng)絡(luò)對終端的URAT傳輸進行反饋確認，根-在生成多址傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信號時：終端將待發(fā)送數(shù)據(jù)的信息比特（包括應(yīng)用層身份信息）進行極低碼率編碼和多用戶編碼后由類似PUSCH（PhysicalUplink首先根據(jù)待發(fā)送的信息比特得到用于生成前導(dǎo)信號的元數(shù)據(jù)比特，基于元數(shù)據(jù)比特和預(yù)設(shè)的規(guī)則，生成進行傳輸?shù)那皩?dǎo)信號，例如終端對元數(shù)據(jù)比特經(jīng)過索-在進行數(shù)據(jù)信號的發(fā)送時：將數(shù)據(jù)信號和前導(dǎo)信號相關(guān)聯(lián)，具體的，使用生成前導(dǎo)信號的元數(shù)據(jù)比特對數(shù)據(jù)信號進行控制，例如使用元數(shù)據(jù)比特來控制多用戶編碼，包括加擾、交織、重復(fù)傳輸圖樣、資源映射、功率等，以增加用戶之縮短傳輸時延，適用于小包數(shù)據(jù)的突發(fā)傳輸；此外，通過增強的不等分集度傳輸技術(shù)，解除了網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)信令資源對終端數(shù)量的限制，能夠支持海量終6.1.2高效無連接傳輸（中興）理基礎(chǔ)；其次，還需要這些差異性可以在無連接傳輸下也接傳輸需要進一步考慮可以少依賴導(dǎo)頻甚至不依賴導(dǎo)頻的先發(fā)射側(cè)需要應(yīng)用先進的非正交傳輸技術(shù)來減少數(shù)據(jù)信號中不可分離的嚴重用戶間基于功率域遠近效應(yīng)的無連接傳輸處理得當，是完全可以利用遠近效應(yīng)來提升基于碼域擴展的無連接傳輸機復(fù)雜度，是碼域擴展方案的關(guān)鍵。如果像傳統(tǒng)DS-CDMA（如IS-95標準）那樣使用很長的偽隨機序列（PN序列那序列之間的低相關(guān)性是比較容易保證的，而且可以為系統(tǒng)提供一個軟容量，即允許同時接入的用戶數(shù)量（也即序列數(shù)量）大于序列長度，這時系統(tǒng)相當于工作在過載的狀態(tài)。長PN序列雖然可短后所能支持的用戶過載率下降還是比較快的，這是因為傳統(tǒng)PN序列是二元實序列，Multi-UserSharedAccess，增強多用戶共享接入）技術(shù)方案使用復(fù)數(shù)域多元碼序列來作為符號擴展的序列[16]，這樣可讓擴展序列的組合變得更加豐富展序列，也能很大程度上避免碰撞，從而實現(xiàn)很好的用戶間干擾隨機化再結(jié)合高效的SIC接收機，eMUSA可以支持數(shù)倍于擴展碼長度的節(jié)點通過自主選取擴展序列在相同的時頻資源傳輸，從而實現(xiàn)巨量表6-1PN序列和eMUSA序列對比888基于多天線空域擴展能力的無連接傳輸都無能為力時，仍然能充分利用多天線的空域擴基站部署M根接收天線時，不同用戶的M維空域信道矢量通常不是完全相同的，如果基站知道各用戶信號的差異性：強弱，擴展碼，以及空域信道矢量的差異性，現(xiàn)導(dǎo)頻碰撞的概率非常高。一旦導(dǎo)頻發(fā)生碰撞，就算這些用戶的空域信道是低相關(guān)的，下面以eMUSA無連接數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)為例，介紹可以少依賴導(dǎo)頻甚至不依賴導(dǎo)頻的示。即使大連接高負載場景，通過空域\碼域\功率域干擾抑制后的數(shù)據(jù)符號的信干噪比圖6-6傳統(tǒng)多用戶檢測技術(shù)與eMUSA無連接檢測技術(shù)Data-only技術(shù)通過挖掘各個用戶接收數(shù)據(jù)符號的統(tǒng)計特性和幾何特性來實現(xiàn)高效低階調(diào)制符號，例如BPSK（BinaryPhaseShiftKeying，二進制相移鍵控）\QPSK縮放量，也就是將旋轉(zhuǎn)縮放估計出來。一種具體方法-分區(qū)匹配法過對星座點坐標進行一些簡單的加減法，不需要復(fù)雜的乘法受到的AWGN比較大時，可能會發(fā)生越區(qū)。為了更準確估擴展序列[16]，沒有插入導(dǎo)頻，傳輸時頻資源是2PRB（PhysicalResourceBlock，物理資源塊全部用于傳輸數(shù)據(jù)符號，包括CRC（CyclicRedundancyCheck，循環(huán)冗余校基于極稀疏導(dǎo)頻和獨立多導(dǎo)頻的超低碰撞導(dǎo)頻技術(shù)值的估計，而不用估計多徑選擇性衰落，也而應(yīng)用Data-only技術(shù)后，每個導(dǎo)頻可以只需估計一個時頻位置上的信道，這個估值量的。相同的導(dǎo)頻開銷下，極稀疏導(dǎo)頻方案可以讓導(dǎo)頻數(shù)量最大測了。eMUSA超低碰撞導(dǎo)頻技術(shù)另一個主要部分是獨立多導(dǎo)頻技術(shù)：一次傳輸中包含統(tǒng)單導(dǎo)頻小很多，如圖6-10所示?；就ㄟ^迭代的多用戶接收機，每輪都可以通過那由于Data-only技術(shù)和超低碰撞導(dǎo)頻技術(shù)可以顯著減輕、甚至避免導(dǎo)頻碰撞難題，eMUSA無連接傳輸可以在極簡無連接傳輸下依然能地利用空域、碼域和功率域的多用同時無連接下傳輸數(shù)據(jù)。而且平均譜效可超過1bps/天線。這是相當高的連接密度以及ParametersAssumptionsNumerologyBPSK,LDPCencoding(cUEantennaDistributionof在需要同時大連接和低時延高可靠的場景，eMUSA無連接傳輸也可以通過更多的ParameterNumberofUESizeoftransportblockLengthofCRCNumberofindependentpilotsAntennaconfigurati進一步，eMUSA無連接傳輸不僅僅可以應(yīng)用于基于蜂窩的物聯(lián)網(wǎng)場景，還可以應(yīng)在高密度車輛分布的情況下，大規(guī)模車輛信息交換時競爭選擇資源產(chǎn)生的沖突是發(fā)生了“碰撞”。這會給其他車輛接收這些廣播消息帶來很大的困難?！叭ブ行幕钡母蓛?，這必然嚴重降低V2V傳輸?shù)目煽啃浴MUSA無連接傳輸方案充分利用V2V傳輸?shù)奶攸c，實現(xiàn)一種非常高效的V2V傳輸方案，充雙工的自干擾也不會比目標信號大很多。進一步，eMUSA無連接傳輸可以無連接下充分利用空域/碼域/功率域的多用戶復(fù)用能力，并將全雙工的自干擾當成是目標信號來處通過結(jié)合eMUSA無連接傳輸技術(shù)和高效全雙工技術(shù)，可以允許大量車輛終端無需在現(xiàn)有的CDMA（CodeDivisionMultipleAccess，碼分多址接入）方案中，例如DS-CDMA、SCMA（SparseCodeMultipleAccess，稀疏碼分多址接入）和IDMA（InterleaveDivisionMultipleAccess，交織多址接入）方案，都采用了重復(fù)，也被稱之碼。相比于重復(fù)，我們發(fā)現(xiàn)大量的空閑時間可以實現(xiàn)更好的譯碼性能。因此，文獻[26]戶使用長度為m的相同的信道編碼。在BPSK調(diào)制之后，編碼的比特以隨機跳時的方與其他CDMA方案相比，ODMA不依賴于重復(fù)（擴頻）的性能。因此，ODMA方案實現(xiàn)了顯著的多用戶譯碼性能增益，同時顯著降低了譯碼具體來說，首先隨機生成一個二元正則稀疏矩陣A∈0,1}2Bs×n作為開關(guān)模式碼本，對于上述的編碼方案，本節(jié)介紹了一種兩階段迭代算法來聯(lián)合恢復(fù)編碼后的數(shù)據(jù)其基本思想就是基于接收信號y，將編碼后的數(shù)據(jù)視為隨機變量，窮盡搜索所有可能的迭代過程，當所有用戶數(shù)據(jù)全部恢復(fù)或達到最大迭空閑時隙。因此，三個傳輸方案的傳輸總長度和速率相同。解碼端采用基于ESE（Elementarysignalestimation，基本信號估計）的多用碼。ODMA傳輸較IDMA有大約0.65dB的性能增益，由于采用了用戶交織，低BER有的需要前導(dǎo)傳輸?shù)哪Ｊ胶蛿?shù)據(jù)分開恢復(fù)的方案和模式已知方案的PUPE（Per-User出，當ka<350時，本方案與可實現(xiàn)界之間的差距小于2dB，而現(xiàn)有方案在ka>2006.1.4稀疏IDMA無源多址技術(shù)（是未知的，需要進行信號檢測和估計。使用新的導(dǎo)頻設(shè)計及信號對各個用戶進行重復(fù)、填零、交織，形成多用戶信號稀疏疊加，減小矩陣)的行隨機交織后打孔，得到一個長度較小的序列作為導(dǎo)頻編碼。第二部分進行稀疏IDMA編碼。在接收端，導(dǎo)頻與IDMA碼字分開譯碼，先通過導(dǎo)頻恢復(fù)交織圖樣、比特重復(fù)次數(shù)、填零數(shù)目，在已知的疊加因子圖結(jié)構(gòu)上進行BP(Beliefpropagation，置都是采用同樣的LDPC（Lowdensityparitycheckcode，低密度校驗碼）碼進行編碼(這里以LDPC編碼為例)，它們各自的校驗節(jié)點到變量節(jié)點的因子圖是相同的。用戶1經(jīng)的邊的分布進一步隨機化。兩個用戶分別的因子圖通過稀疏IDMA信道編碼也可以采用其它編碼，如卷積碼，NBLDPC（Non-binarylow圖6-22中可加入填零數(shù)目恢復(fù)，三層因子圖中的上半部代表了LDPC碼的編碼結(jié)構(gòu)，相應(yīng)的BP譯碼器的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以表示成V=ψLLR)，其輸入為對數(shù)似然比MAC疊加的關(guān)系，相應(yīng)的BP檢測器的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以寫成LLR=φV)，可以通和ψLLR之間的EXIT（ExtrinsicInformationTransfer，外信息傳遞圖）圖來分析稀疏IDMA的收斂性。圖6-23左邊的曲線φv位于ψLLR左邊，兩成演進通道，成功完成迭代檢測；而圖6-23右邊的曲線φv與ψLLR有交但其迭代譯碼特性不一定能與多用戶檢測器匹配，需要采用新的方法進壓縮感知(Compressedsensing,CS)是學(xué)術(shù)界最近提出的信號處理方法，可有效檢測點可以用Taylor展開來近似[30]。對壓縮感知系統(tǒng)而言，發(fā)射信號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化。感知矩陣除了是i.i.d(Independentidenticaldistribution，獨立同分布)Gaussian的矩陣是很多正交的矩陣，比如partialrandomDFT(DiscreteFouriertransform，離散傅立葉變換)/DCT(Discretecosine得比AMP更好的性能[31][32][33LDPC5GNR,2圖6-24給出了用戶激活檢測錯誤概率和F降低計算復(fù)雜度，需要FFT點數(shù)足夠小。因此，需要一個平衡的FFT取值來滿足碰撞大時有明顯的性能損失。同樣是SIDMA方案，使6.2.1基于虛擬用戶分割的多址方案（DOCOMO）AltitudePlatformStation,HAPS）等。HAPS部署于距離地面20km束內(nèi)多用戶的干擾，需要通過多址方案設(shè)計進行消除現(xiàn)有常用的多址方案包含正交多址接入（OrthogonalMultipleAccess,OMA例如時分、頻分等，對相鄰Beam或者Beam內(nèi)多個用戶分配正交的時間或頻率資源，避免干擾。由于HAPS覆蓋范圍較廣、覆蓋范圍內(nèi)的用戶數(shù)可能較大，OMA會嚴重影響接速率分拆多址接入）用于NTN多波束傳輸系統(tǒng)，結(jié)果表明當兩的增強非正交多址（eNOMA）方案，并基于eNOMA靈活的功率參數(shù)調(diào)整、實現(xiàn)一種用戶進行Ratesplitting，將一流數(shù)據(jù)拆分為兩流，并將兩流數(shù)據(jù)看作兩個虛擬的用戶。圖6-26基于虛擬用戶分割eNOMA方案的發(fā)射機結(jié)構(gòu)（3用戶）及干擾刪除IC順序，進而可以推導(dǎo)得到各自的SE公式，如表6-5所示。以最大化總SE為目標，可以獲得不同用戶位置時最優(yōu)的功率參數(shù)a1與a2。效果，即eNOMA同時服務(wù)3用戶；當最優(yōu)功率參數(shù)取值滿足a1=1或a2=1時服務(wù)另一用戶。當最優(yōu)功率參數(shù)取值滿足a1=1且a2=1時，實現(xiàn)圖6-27(c)中配置3用戶分割的eNOMA方案通過參數(shù)調(diào)整，既可以支持現(xiàn)有為驗證提出方案的性能，下面給出仿真結(jié)果。仿真參數(shù)以及三用戶位置分布如圖的一個邊緣用戶。注意為了公平比較，比較方案1中NOMA的功率分配、考慮圖6-28中的用戶位置。當用戶由HAPS覆蓋邊緣向HAPS覆蓋中心移動、且6.2.2基于資源跳躍的多址方案（北交）造成用戶簽名的碰撞。ALOHA方案即一種免授權(quán)隨機接入方式，用用戶的信號會在接收端發(fā)生碰撞，從而導(dǎo)致低的吞吐量征海量用戶的傳輸信號，并利用冗余段解決用戶間導(dǎo)致的部分碰撞。方案發(fā)射機如圖方案接收機如圖6-31所示，當基站接收到數(shù)據(jù)之后，首先利用分流器將接收數(shù)據(jù)解決能力。如圖6-32所示，當一個用戶可以被成功解碼時，接收機可以將其數(shù)據(jù)進行名池規(guī)模即為q，但RHMA可以生成的簽名池規(guī)模為q2，如此降低了用戶全碰撞的概恢復(fù)。但當激活用戶數(shù)量Ka進一步增大時，段編碼產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù)段不足以恢復(fù)用戶了基于資源跳躍多址方案的多用戶接入系統(tǒng)的可靠性。如圖6-34給出了搭建的對應(yīng)通6.2.3模式分割的隨機接入方案（北科）互過程導(dǎo)致時延開銷過大，已無法滿足mMTC場景低時延通信需求。因此，亟需突破現(xiàn)有GBRA模式，設(shè)計適用于mMTC場景的新型大維RA方案。制mMTC場景下接入性能的關(guān)鍵，針對這一問題，本節(jié)介紹一種面向mMIMO系統(tǒng)基“圖樣疊加”的導(dǎo)頻設(shè)計。本節(jié)以線性組合為例詳細介其中編碼模式的設(shè)計為RA過程生成一組模式域?qū)ьl。3GPP4G/5G系統(tǒng)中每個導(dǎo)頻序列由具有不同列的疊加，假設(shè)單一ZC根序列構(gòu)造的導(dǎo)頻集合大小列au，其構(gòu)造的第j個模式域?qū)ьl表達式為：su,j=au,vl,vl∈0,…Nss?1,0<j<NPs?1l=1{au,vl|au,vli=aui+vlNcsmodNzc),0≤i≤Nzc?1}過擴大導(dǎo)頻競爭空間有效緩解了導(dǎo)頻碰撞。圖6-38給出6.3.1基于稀疏結(jié)構(gòu)變換迭代接收機（北科）大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMultiple-InputMultiple-Output,給實際工程實現(xiàn)帶來巨大挑戰(zhàn)。因此，設(shè)計低復(fù)雜度考慮一個上行M-MIMO通信系統(tǒng)，K個單天線用戶向配置M根天線的基站發(fā)送信號x=x1,x2,…,xKT，則基站處接收信號y∈?M×1可以表示為y=Hx+n其中，n∈?M×1~CN0,σ2IM)，H∈?M×K表示信道的頻域響應(yīng)矩陣。對于MP類算法，以期望傳播（ExpectationPropagation,EP）MKpx,y)=py|xpx)=?pym|x?pxk)m=1k=1Node,PN）為檢測器的先驗信息，變量節(jié)點（Va概率和后驗均值分別完成符號檢測和參數(shù)估計。0000000G4,2G3,2000G3,2G2,20x3x2x1x3x2x1+==為j=Gj,kXk+jk=1因此，對于j，來自第k(k>j)個用戶的信號被有效抑制；對k=1M-MIMO系統(tǒng)，用戶間干擾抑制特性會更加明顯，從而顯著提升信號檢測性稀疏變換后的因子圖，如圖6-40所示，無效接，基站處配置天線數(shù)越多，S-EP算法較EP算法的(a)M=32可知，隨著天線數(shù)的增大，S-EP算法計算復(fù)雜度優(yōu)勢更案。本節(jié)提出的接收機方案可以直接適配于非正交6.3.2容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機和多用戶編碼方案（西電、浙大）達到每平方公里1000萬。為支持大規(guī)模連接，多用戶多輸入多輸出（MU-MIMO）可天線數(shù)量龐大，通信場景變得更加復(fù)雜，這使得傳統(tǒng)基于理想假設(shè)的MU-MIMO技術(shù)不再適用（即接入用戶/天線數(shù)量有限、單用戶編碼、理想高斯信號、收發(fā)端均已知信布，僅接收機已知CSI以及更為一般右酉不變信道矩陣(包括瑞利衰落，某些病態(tài)和相關(guān)信道矩陣)，如表6-6所示。這些實際的假設(shè)也給大規(guī)模離散MU-MIMO系統(tǒng)?大規(guī)模離散MU-MIMO系統(tǒng)的實際多用戶碼的設(shè)計原理仍不清楚：傳統(tǒng)單用戶編?如何在低復(fù)雜度下實現(xiàn)大規(guī)模離散MU-MIMO的最佳性能是一個巨大任意離散輸入分布和右酉不變信道矩陣的條件下，現(xiàn)有的高效接收機（如為解決上述挑戰(zhàn)，本節(jié)提出了適用于AMP/Turbo類接收機的最優(yōu)多用戶編碼設(shè)計準則和MAMP接收機，以解決離散輸入信號下先進Turbo-LMMSE接收機的性能惡化難題、設(shè)計實用且可逼近大規(guī)模離散MU-MIMO約束容量域的多用戶MU-LDPC碼，在圖6-43所示大規(guī)模離散MU-MIMO系統(tǒng)中，N個用戶采用IDMA傳輸方案，即每個用戶采用相同的多用戶編碼器(包含數(shù)字調(diào)制器)和用戶特定的交織器對信息序列 根接收天線的接收機收到信號y：y=Ax+n其中x為任意離散輸入信號，A為右酉不變信道矩陣(涵蓋了常見瑞利、相關(guān)、病態(tài)利用AMP/Turbo類接收機進行信號恢復(fù)，如Turbo-LMMSE[45][46]，AMP[47]，O(MNT)O(M2N+MNT)針對任意離散輸入信號x，右酉不變信道矩陣A∈?M×N（即A的奇異值分解為A=C=I(Ax+n;x)因此，借助AMP/Turbo類算法的MMSE最優(yōu)性和互信息與最小均方誤差（I-MMSE）約束容量，同時也證明了AMP/Turbo類接收機的容量最優(yōu)性(如表6-7)。定理1容量-面積定理：針對大規(guī)模離散MU-MIMO場景，給定信噪比snr下，則根據(jù)I-MMSE引理，根據(jù)AMP/Turbo類接收機中檢測器和解調(diào)器的狀態(tài)演化（SE）轉(zhuǎn)定理2AMP/Turbo類接收機的約束容量最優(yōu)性：根據(jù)I-MMSE引理可知，在AMP/Turbo類接收機中，檢測器和解調(diào)器的狀態(tài)演化（SE）轉(zhuǎn)移曲線圍成的面積為接即AMP/Turbo類接收機可以達到大規(guī)模離散MU-MIMO約束容量。以輸入16QAM信號為例，圖6-46給出為保證AMP/Turbo類接收機能夠同時達到無錯誤信號恢復(fù)性能和最大可達速率，需要進一步設(shè)計多用戶編碼方案。因此，根據(jù)AMP/Turbo類接收機的迭代消息更新規(guī)定理3最優(yōu)多用戶編碼準則：以最大化可達速率和無差錯恢復(fù)信號為目標，如圖以輸入高斯信號為例，圖6-47對比了分別采用多用戶編碼與傳統(tǒng)單用戶編碼的AMP-type接收機最大可達速率?？梢钥闯觯诟咝旁氡葏^(qū)域，多用戶編碼的可達速率接收機[44][48]中最小均方誤差（LMMSE并線性檢測MLD:Tt=Ytxt=txt?xtpt非線性檢測NLD:xt+1=tTt)=xt,φtTt?ζt+1其中xt=x1,…,xt,txt)=AHθtBt?1xt?1)+ζtAHY?Axt，B=λ?I?AAH，λ?=0λmin+λmax/2，λmin和λmax分別是矩陣AAH的最小和最大特征值。此外，松弛參數(shù)θt和權(quán)重參數(shù)ζt可用來提高MU-MAMP接收機的收斂速度。以用戶數(shù)和發(fā)射天線總數(shù)N=500和5000，信道負載β=1.5，信道矩1）針對相同MU-LDPC碼：MAMP與OAMP誤碼性能（BER）相同，但MAMP（1）非正交多址接入能夠提升系統(tǒng)的多用戶復(fù)用能力，支持大量終端復(fù)用共享的（3）與傳統(tǒng)的正交多址技術(shù)相比，可以支持更多的終端設(shè)備同時建立連接和進行采用隨機接入和多址傳輸融合技術(shù)，可以在以下幾（1）將隨機接入和多址傳輸融合成一個過程，同時發(fā)送前導(dǎo)序列和數(shù)據(jù)包，可以（2）隨機接入的前導(dǎo)信號和多址傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信號復(fù)用在一起進行傳輸，可以節(jié)省將隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸融合，能夠有效降低時延、提高支持（1）降低復(fù)雜度：在海量接入場景中，終端數(shù)量十分巨大，需要在保證性能的前提下，盡可能降低接收機的復(fù)雜度，以滿足（2）增強多用戶干擾抑制能力：在海量接入場景下，多用戶干擾是一個重要的問（3）提升接入用戶數(shù)：在海量接入場景中，接收機的設(shè)計可以結(jié)合多天線技術(shù)和.“容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機和多用戶編碼方案”提出適用于AMP/Turbo類接收機的最優(yōu)多用戶編碼設(shè)計準則和MAMP接收機，以解決離狀態(tài)，需要接入網(wǎng)絡(luò)并向網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)對終端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行檢測。相比于4GFrequencyDivisionMultipleAccess，正交頻分多址接入）等技術(shù)難以解決本白皮書對海量接入技術(shù)的重要用例進行了介紹，包括To于稀疏結(jié)構(gòu)變換迭代接收機、容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機[1].Whitepaperon6Gvisionandtechnologytrends,DTMobile,2020.12.[2].演進的多址接入技術(shù)白皮書，未來移動通信論壇，2022.3.[3].Y.Polyanskiy,“Aperspectiveonmassiverandom-access,”inProc.IEEEInt.Symp.Inf.Theory,Jun.2017,pp.2523–2527.[4].RecommendationITU-RM.2160-0(11/2023)MSeries:Mobile,radiodetermination,amateurandrelatedsatelliteservices,FrameworkandoverallobjectivesofthefuturedevelopmentofIMTfor2030andbeyond.[5].ReportITU-RM.[IMT-2020.EVAL].[6].6G典型場景和關(guān)鍵能力白皮書，IMT-2030（6G）推進組,2022.7.[7].6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)愿景與關(guān)鍵技術(shù)展望白皮書，IMT-2030（6G）推進組,2021.9.[8].3GPPTR22.886“Studyonenhancementof3GPPSupportfor5GV2XServices.”[9].3GPPTR36.885“StudyonLTE-basedV2XServices.”[10].6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)白皮書[R].IMT-2030（6G）推進組,2021.6.[11].IoTAnalytics.CellularIoT&LPWAMarketTracker[R].2021.9.[12].3GPPTR22.840“StudyonAmbientpower-enabledInternetofThings.”[13].黃偉,譚俊杰,簡榮靈等.面向蜂窩化的反向散射通信綜述：關(guān)鍵技術(shù)與標準化研究[J].移動通信,2023,47(08):46-59.[14].王映民，孫韶輝，“5G移動通信系統(tǒng)設(shè)計與標準詳解”，中國工信出版集團，人民郵電出版社，2020。[15].ReportITU-RM.2412-0,“GuidelinesforevaluationofradiointerfacetechnologiesforIMT-2020”.[16].Z.Yuan,G.Yu,W.Li,Y.Yuan,X.WangandJ.Xu,"Multi-UserSharedAccessforInternetofThings,"2016IEEE83rdVehicularTechnologyConference(VTCSpring),Nanjing,2016,pp.1-5[17].Z.Yuan,Y.Hu,W.Li,andJ.Dai,“Blindmulti-userdetectionforautonomousgrant-freehigh-overloadingmultiple-accesswithoutreferencesignal,”inProc.87thVehicularTechnologyConference(VTC-Spring),Porto,Portugal,2018.[18].Z.Yuan,W.Li,Y.Hu,H.Tang,J.DaiandY.Ma,"BlindMulti-userDetectionBasedonReceiveBeamformingforAutonomousGrant-FreeHigh-OverloadingMultipleAccess,"2019IEEE2nd5GWorldForum(5GWF),Dresden,Germany,2019,pp.520-523.[19].Z.Yuan,Y.Hu,Y.Ma,W.LiandZ.Li,"AutonomousGrant-FreeHighOverloadingMultipleAccessBasedonConjugatedDataSymbols,"2020IEEEInternationalConferenceonCommunicationsWorkshops(ICCWorkshops),2020,pp.1-6,doi:10.1109/ICCWorkshops49005.2020.9145341.[20].W.Li,Z.Yuan,Y.Ma,Z.LiandC.Liang,"Grant-FreeData-onlyTransmissionwithCorrelatedAntennaArray,"2021IEEEGlobecomWorkshops(GCWkshps),2021,pp.1-7,doi:10.1109/GCWkshps52748.2021.9681993.[21].Y.Ma,Z.Yuan,Y.Hu,W.LiandZ.Li,"AData-assistedAlgorithmforTrulyGrant-freeTransmissionsofFuturemMTC,"GLOBECOM2020-2020IEEEGlobalCommunicationsConference,2020,pp.1-6,doi:10.1109/GLOBECOM42002.2020.9348198.[22].Z.Yuan,W.Li,Z.Li,Y.MaandY.Hu,"Contention-basedGrant-freeTransmissionwithIndependentMulti-pilotScheme,"2020IEEE92ndVehicularTechnologyConference(VTC2020-Fall),Victoria,BC,Canada,2020.[23].Z.Yuan,Z.Li,W.Li,Y.MaandC.Liang,"Contention-basedGrant-freeTransmissionwithExtremelySparseOrthogonalPilotScheme,"2021IEEE94thVehicularTechnologyConference(VTC2021-Fall),2021,pp.1-6,doi:10.1109/VTC2021-Fall52928.2021.9625265.[24].Y.Ma,Z.Yuan,W.LiandZ.Li,"IrregularSuperimposedMulti-pilotforGrant-freeMassiveMIMO,"2021IEEE32ndAnnualInternationalSymposiumonPersonal,IndoorandMobileRadioCommunications(PIMRC),2021,pp.703-707,doi:10.1109/PIMRC50174.2021.9569676.[25].Z.Yuan,Y.Ma,Y.Hu,andW.Li,High-efficiencyfull-duplexV2Vcommunication,inProc.2nd6GWirelessSummit,Levi,Finland,Mar.2020.[26].G.Song,K.Cai,Y.Chi,J.GuoandJ.Cheng,"Super-SparseOn-OffDivisionMultipleAccess:ReplacingRepetitionWithIdling,"inIEEETransactionsonCommunications,vol.68,no.4,pp.2251-2263,April2020.[27].J.Yan,G.Song,Y.LiandJ.Wang,"ODMATransmissionandJointPatternandDataRecoveryforUnsourcedMultipleAccess,"inIEEEWirelessCommunicationsLetters,vol.12,no.7,pp.1224-1228,July2023.[28].A.K.Pradhan,V.K.Amalladinne,A.Vem,K.R.NarayananandJ.-F.Chamberland,"SparseIDMA:AJointGraph-BasedCodingSchemeforUnsourcedRandomAccess,"inIEEETransactionsonCommunications,vol.70,no.11,pp.7124-7133,Nov.2022,doi:10.1109/TCOMM.2022.3183590.[29].A.Elkelesh,M.Ebada,S.CammererandS.tenBrink,"BeliefPropagationListDecodingofPolarCodes,"inIEEECommunicationsLetters,vol.22,no.8,pp.1536-1539,Aug.2018,doi:10.1109/LCOMM.2018.2850772.[30].J.Ma,X.YuanandL.Ping,"TurboCompressedSensingwithPartialDFTSensingMatrix,"inIEEESignalProcessingLetters,vol.22,no.2,pp.158-161,Feb.2015,doi:10.1109/LSP.2014.2351822.[31].J.MaandL.Ping,“OrthogonalAMP,”IEEEAccess,vol.5,pp.2020–2033,2017,arXiv:1602.06509,2016.[32].L.Liu,S.HuangandB.M.Kurkoski,"MemoryAMP,"IEEETIT,2022.[33].Y.Chi,L.Liu,etal.,"ConstrainedCapacityOptimalGeneralizedMulti-UserMIMO:ATheoreticalandPracticalFramework,"IEEETCOM,2022.[34].ITU-RDRAFTNEWRECOMMENDATION,“FrameworkandoverallobjectivesofthefuturedevelopmentofIMTfor2030andbeyond,”tech.rep.,InternationalTelecommunicationUnion(ITU)Recommendation(ITU-R),Jun.2023.[35].NTTDOCOMO,Inc.,“5Gevolutionand6G,v5.0,”tech.rep.,Jan.2023.[36].N.A.K.BeigiandM.R.Soleymani,“InterferencemanagementusingcooperativeNOMAinmulti-beamsatellitesystems,”in2018IEEEInternationalConferenceonCommunications(ICC),pp.1–6,2018.[37].L.YinandB.Clerckx,“Rate-splittingmultipleaccessformulti-beamsatellitecommunications,”in2020IEEEInternationalConferenceonCommunicationsWorkshops(ICCWorkshops),pp.1–6,2020.[38].W.Liu,X.Hou,L.ChenandT.Asai,“UnifiedMulti-UserMultiplexingSchemeWithEnhancedNOMA(eNOMA)forHAPS”,in2023IEEEVTC-Fall，pp.1-7,2023.[39].WangZ,WongV.OptimalAccessClassBarringforStationaryMachineTypeCommunicationDevicesWithTimingAdvanceInformation[J].