5G无线技术基础自学系列 | 新多址接入

Posted 2022-11-23 COCOgsta

素材来源：《一本读懂5G技术》

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多址接入技术是多用户进行信道复用的技术方式，即将多个用户要传送的数据分配到时间、频率、码字等资源上进行传送的技术。多址接入技术关系到空口资源、网络容量、频谱利用效率，从根本上影响基带处理能力和射频性能，进而影响到系统的复杂度和部署成本。

从1G到4G无线通信系统，大都采用了正交多址接入（Orthogonal Multiple Access，OMA）方式来避免多址干扰，如图9-34所示。接收端使用线性接收机来进行多用户检测、复杂度相对较低，但系统容量受限于可分割的无线资源的数目。5G R15版本，主要是eMBB场景，仍然采用和4G一样的正交多址接入方式——OFDMA。但是OFDMA的多址接入方式已经接近点对点信道容量的极限，进一步提升的空间有限。

图9-34 多址接入技术代际革新

基于正交多址接入技术，无法适应5G的大连接场景（mMTC）和低时延场景（uRLLC）。为了进一步增强频谱效率，提升有限资源下的用户连接数，满足低时延高可靠的应用需求，人们提出了很多非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技术。

目前已经有十多种候选的非正交多址接入技术，其中比较有优势的技术如下：

1）滤波OFDM：Filtered OFDM（F-OFDM）。

2）稀疏编码多址接入：Sparse Code Multiple Access（SCMA)。

3）多用户共享接入（仅用于上行）：Multi-User Shared Acess（MUSA）。

4）图样分割多址接入：Pattern Defined Multiple Access（PDMA)。

9.4.1 NOMA的关键技术

正交多址技术只能为一个用户分配单一的时域、频域、空域、码域组成的无线资源，对接收机的要求比较简单，无法保证整体容量最优和所有用户的公平，如图9-35所示。非正交多址接入技术通过功率复用或特征码本设计，允许不同用户占用相同的时域、频域、空域等资源，相对于正交多址技术来说，系统容量可以取得明显的增益，尤其是在物联网大连接和低时延的场景下。

图9-35 正交方案并非最优

注：用户1是SNR最强的用户。

对于上行密集场景，广覆盖多节点接入，远近效应明显，采用功率复用的非正交接入多址方式，多个用户同时占用相同的视频的资源，弱信号用户先解码强干扰，消除干扰的影响，再解码自己的消息，多个用户均可提升自己的速率，可实现最优整体容量，并改善弱用户最大速率，如图9-36所示。由于时频资源的非正交分配，NOMA具有更高的过载率，从而在不影响用户体验的前提下增加了系统总体吞吐量，满足5G的海量连接、低时延和高频谱效率的需求。

图9-36 非正交多址技术提升每个用户的速率

由于NOMA技术中多用户在相同的无线资源上进行信号叠加发送，主动引入干扰信息，用户间存在严重的多址干扰，使得多用户检测的复杂度急剧增加，因此NOMA技术实现的难点在于NOMA接收机的设计，需要低复杂度和高效的接收机算法。也就是说，非正交接入的基本思想是利用复杂的接收机设计来换取更高的频谱效率。降低接收机复杂度是NOMA技术落地的关键。随着芯片处理能力的增强，非正交多址接入技术的实现成为现实。

实现NOMA技术的关键技术有以下几种。

（1）串行干扰删除（Successive Interference Cancellation，SIC）

非正交多址接入的接收机的重要任务就是消除多址干扰（Multi-Address Interference，MAI）。串行干扰消除技术的基本思想是逐级减去最大信号功率用户的干扰，在接收信号中对多个用户逐个进行数据判决，检测出一个用户，进行幅度恢复后，就将该用户信号产生的多址干扰从接收信号中减去，并对剩下的用户再次进行判决，如此按照信号功率大小循环操作，直至消除所有用户的多址干扰。

在SIC接收机中，如图9-37所示，SNR最大的用户UE1放在第1级进行检测处理，它并不能从这种干扰消除算法中受益，但由于它是最强的信号，会精确地完成解码，然后把消除了UE1干扰的多用户信号发给第2级干扰消除模块处理；在第2级干扰消除模块中，已经清除了最强信号的干扰，对UE2次强信号的解码得益于UE1干扰的消除；在最后一级干扰消除模块中，UE3的最弱信号，剔除了所有强信号的干扰，解码降低了难度，可以从这种干扰消除算法中获得最大的好处。

图9-37 SIC接收机的原理

SIC技术用于5G非正交接入时的多用户检测和多址干扰的消除，依赖于有强大的干扰消除算法的芯片。

（2）功率复用

接收端使用SIC技术消除多址干扰，首先需要依据用户信号功率大小来排出消除干扰用户的先后顺序。为了获取系统最大的性能增益，基站在发送端会对不同的用户分配不同的信号功率，以此来达到区分用户的目的。这就是功率复用技术。功率复用技术与简单的功率控制不同，需要基站遵循相关的非正交功率复用的算法来进行功率分配。

9.4.2 几个重要的NOMA技术

5G的应用复杂多样，对空口技术的要求也是灵活多变的。多址接入技术是每一代移动制式革新的关键所在。不管3D全息影像要求的XGbit/s的带宽，还是自动驾驶要求的1ms时延，抑或是每平方公里上百万的物联网传感器连接数，统一的空口多址接入技术都要有应变能力。非正交多址接入技术要适配这些业务需求。目前有很多种非正交多址接入技术，有竞争力的有F-OFDM、SCMA、MUSA、PDMA。下面分别介绍。

（1）F-OFDM

端到端1ms时延的车联网业务，要求极短的时域符号和调度时间间隔，这就需要频域较宽的子载波带宽；而物联网的多连接场景，单传感器传送数据量极低，对系统整体连接数要求很高，这就需要在频域上配置比较窄的子载波带宽，而在时域上，符号的长度以及调度时间间隔都可以足够长，这时不需要考虑码间串扰问题，不需要再引入CP。不同的业务对OFDM的时频资源的配置要求是不同的。

F-OFDM能为不同业务提供不同的子载波时频资源配置，如图9-38所示。不同带宽的子载波之间，本身不再具备正交的特性了，就需要引入保护带宽。在LTE中使用OFDM，就需要10%的保护带宽。F-OFDM增加了空口资源接入的灵活性，频谱利用率会不会因为保护带宽的增加而降低呢？灵活性与系统开销看起来就是一对矛盾。通过使用优化的滤波器，F-OFDM可以把不同带宽子载波之间的保护频带最低做到一个子载波带宽，频谱利用率当然不会降低。

图9-38 F-OFDM时频资源分配

我们把5G的时频资源理解成一节火车车厢。采用OFDM方案生产的话，就相当于火车上只能提供一种固定大小的硬座(子载波带宽)，所有人不管胖子瘦子、有钱没钱，都只能坐一样大小的硬座。采用F-OFDM，就相当于可以根据乘客的需求进行座位的灵活定制，硬座、软座、硬卧、软卧、包厢都可以选用。

（2）SCMA

F-OFDM解决了业务灵活性的问题，还得考虑如何利用有限的频谱，提高资源利用率，容纳更多用户，提升更高吞吐率。有限空间的火车里，如何装更多的人？要提高资源利用率，哪些域的资源能够进一步复用？我们想到了LTE时代没有重用的码域资源。SCMA技术，引入稀疏码本，通过码域的多址实现了频谱效率的3倍提升，相当于有限的火车座位上，坐了更多的用户。如同4个同类型的并排座位，坐6个人进去挤一挤，这就实现了1.5倍的频谱效率提升。

SCMA的第一个关键技术就是低密度扩频。如图9-39所示，SCMA的原理就是把单个子载波的用户数据扩频到4个子载波上，然后6个用户共享这4个子载波。之所以叫低密度扩频，是因为一个用户的数据只占用了其中2个子载波(图中有颜色的格子)，另外2个子载波是空的(图中白色的格子)。这也是SCMA中Sparse(稀疏)的由来。如果不稀疏，就是在全载波上扩频，那同一个子载波上就有6个用户的数据，或者一个用户的数据占用4个子载波，冲突太厉害，无法准确解调用户的数据。

图9-39 SCMA原理

4个座位(子载波)坐了6个用户之后，乘客之间就不严格正交了。这是因为每个座位有两个乘客了，没法再通过座位号(子载波)来区分乘客了。单一子载波上还是有3个用户的数据冲突，怎么把一个子载波上的多个用户数据解调出来？

这就需要SCMA第二个关键技术——高维调制。因为传统的IQ调制只有两维：幅度和相位，高维体现在哪里？如果两个乘客挤在一个座位上，没法再用座位号来区分乘客，但如果给这些乘客贴上不同颜色的标签，结合座位号，还是可以把乘客给区分出来。稀疏码本就是贴在不同用户上的标签，相当于乘客身上不同颜色的标签。高维调制技术是指每个用户的数据在幅值和相位的基础上，使用系统分配的稀疏码本再进行调制，接收端又知道每个用户的码本，这样就可以在不正交的情况下，把不同用户的数据解调出来。

SCMA在使用相同频谱的情况下，通过引入码域的多址，大大提升了频谱效率，通过使用数量更多的载波组，并调整单用户承载数据的子载波数（即稀疏度），频谱效率可以提升3倍以上。

（3）MUSA

mMTC场景下，对频谱效率的要求不高，但每平方公里需要支撑上百万的连接数。上行需要考虑数据包小且离散的特点，还要求成本低、功耗小的终端，因此调度和控制的开销应当尽量降低，以免增加终端复杂度和成本，同时增加终端耗电。

MUSA是一种基于码域的上行非正交多址接入技术。每个终端调制后的数据符号采用特殊设计的序列进行扩展，这种序列易于采用后续的干扰删除算法。然后每个用户扩展后的符号采用共享接入技术，利用相同的无线资源进行发送。在基站侧，采用SIC技术从叠加信道中，对每个用户的数据进行解码，如图9-40所示。

图9-40 MUSA原理

为了降低多个用户和系统间的干扰，MUSA中特殊设计的分布序列相关性要低；为了降低SIC实现的复杂度，要尽量使用短一些的伪随机序列。

（4）PDMA

PDMA技术在发送端使用功率/空间/编码等多种信号域的单独或者联合非正交的特征图样区分用户。PDMA的图样(pattern)就是在时频资源的基础上功率域、空域和码域等资源的组合。重叠用户信息依靠不同的pattern来区分。在接收端采用SIC方式实现准最优多用户的检测和解码。PDMA通过发送端和接收端的联合设计，实现多用户通信系统的频谱效率提升。

PDMA技术需要在多个维度上联合计算，才能获取更优的性能。某些图样会导致系统的峰均比增高，导致系统性能下降；有些图样，系统性能提升较大，但接收机复杂度也增加不少。因此多个域的联合图样设计，需要在系统性能和接收机复杂度二者之间进行均衡。

不同用户信号或同一用户的不同信号进入PDMA系统，PDMA系统分解为图样映射、图样叠加和图样检测三大步骤来处理。

在发送端，首先对用户信号按照功率域、空域和码域等方式组合的特征图样进行区分，完成信号到无线资源承载的图样映射。如图9-41所示。

然后，基站根据小区内通信用户的业务特征和无线环境情况，完成对用户信号的图样叠加，如图9-42所示（4个用户的信号分两个RE进行图样叠加），并从天线发送出去。

最后，终端接收到这些与自己关联的特征图样后，利用SIC算法分两组对这些图样进行检测，解调出不同的用户信号，如图9-43所示。

图9-41 图样映射

图9-42 图样叠加

图9-43 图样检测