2023全球6G发展大会《新型多址接入技术研究报告》学习-4

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三、智能问答学习

（1）本文中认为5G多址技术和6G多址技术有什么差异？

1. 研究内容更多：5G主要关注多址传输方案，而6G不仅包括多址传输方案，还包括导频设计、用户激活检测、多用户信道估计和多用户迭代检测等内容。

2. 接入用户数更多：5G多址研究一般涉及十几个用户的接入，而6G考虑到连接密度更大，可以支持更多用户同时接入，例如300个用户。

3. 用户标识和激活用户数是否已知：5G假设用户标识和激活用户数已知，而6G的新型多址技术需要利用导频进行用户标识估计和激活用户检测。

4. 导频是否碰撞：5G多址假设导频不碰撞，但用户标识可能存在碰撞。而6G新型多址考虑了导频碰撞和利用导频进行信道估计。

5. 导频设计和对导频的信号处理：5G非正交多址使用5G NR设计的导频，并进行干扰消除处理。而6G使用压缩感知进行信号处理，导频使用缩短的FFT矩阵或其他正交变换的矩阵，并采用迭代检测算法。

6. 信道编码不同：5G非正交多址使用LDPC编码，而6G新型多址技术需要进一步研究大约束长度的咬尾卷积码、不规则重复累积码、多元LDPC和Polar码等。

（5G and 6G multi-addressing technologies AI)

1.1、用户激活检测的原理？

用户激活检测是指在无连接传输的场景中，基站能够识别出哪些用户是活跃的，即发送了数据的。本文中介绍了几种基于非正交多址技术的用户激活检测方案，其原理大致如下：

• 稀疏 IDMA+压缩感知：每个用户使用一个随机的交织器和一个低密度奇偶校验码（LDPC）或极化调整卷积码（PCC）进行编译码，然后通过一个扰码器进行扩频。基站利用压缩感知的算法，如近似消息传递（AMP）或贝叶斯推断，来检测激活用户的交织器和扰码，并进行信道估计和数据译码。
• 线性扩展类的传输：每个用户使用一个非正交的扩展码对调制后的数据符号进行扩展，然后将扩展后的数据叠加在同一份时频资源上进行传输。基站利用干扰消除算法，如串行干扰消除（SIC）或并行干扰消除（PIC），来对不同用户的数据进行解扩和译码。
• 多段编译码：每个用户使用一个多段编译码器，如压缩感知编码或资源跳跃编码，将数据分成多个段，并将每个段映射到不同的信道资源上进行传输。基站利用资源映射图案码本，来识别每个用户的映射模式，并将每个用户的数据段进行解映射和译码。
• 混合类或其它方案：每个用户使用一个混合的编译码和扩展码方案，如基于 Reed-Muller 码、稀疏 IDMA+有限域扩展或可扩展同步前导序列，来实现非正交的多用户接入。基站利用相应的检测算法，如最大似然检测、自相关矩阵的逆矩阵或深度神经网络，来识别激活用户并进行信道估计和数据译码。

用户激活检测方案（AI)

用户激活检测的原理是利用压缩感知（Compressed Sensing）技术进行信号检测和信道估计。压缩感知是一种有效检测稀疏信号的方法，可以通过投影和迭代检测来实现对原始信号的精确估计。

具体而言，压缩感知的核心思想是在某个变换域中，信号是稀疏的，可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得信号投影到另外一个信号空间上。通过不断的迭代检测，可以逐步恢复出原始信号。

在用户激活检测中，可以利用压缩感知技术来检测用户的活跃状态和估计用户的信道情况。通过将接收信号与观测矩阵相乘，可以得到投影后的信号。然后，利用迭代检测算法，如AMP（Approximate Message Passing）算法或OAMP（Orthogonal Approximate Message Passing）算法，对投影后的信号进行处理，以获得对用户活跃状态和信道情况的估计。

压缩感知技术的优势在于可以利用稀疏性来降低计算复杂度，并且可以适应大规模接入条件下的海量连接。通过设计合适的观测矩阵和迭代检测算法，可以实现高效准确的用户激活检测和信道估计。

1.2、串行干扰消除（SIC）和并行干扰消除（PIC）的原理

串行干扰消除（SIC）的原理是逐个用户进行信号检测和干扰消除。首先，接收端对所有用户的信号进行初步检测，然后选择信号强度较高的用户进行解码。解码后的用户信号可以被从接收信号中减去，从而减小其他用户对该用户的干扰。接着，对剩余的用户进行相同的操作，逐步减小干扰，直到所有用户的信号都被解码和消除干扰。

并行干扰消除（PIC）的原理是将接收信号分成多个并行的处理路径，每个路径对应一个用户的信号。每个路径都独立地进行信号检测和干扰消除，然后将解码后的用户信号进行合并。通过并行处理，可以同时处理多个用户的信号，提高系统的处理速度和性能。总的来说，串行干扰消除和并行干扰消除都是通过不同的方式来处理多用户干扰，以提高系统的性能和可靠性。

SIC和PIC的比较：SIC和PIC各有优缺点，SIC的优点是可以实现最大的频谱效率，缺点是需要按照信干噪比的顺序进行解调译码，且对误码敏感；PIC的优点是可以并行处理所有用户的信号，缺点是需要更多的硬件资源，且存在误差累积的问题。

串行干扰消除（SIC）和并行干扰消除（PIC）的原理和比较

1.3、超大规模连接的场景接入研究情况

来源：imt2023《新型多址接入技术研究》

超大规模连接是6G的典型场景之一，它需要支持海量的设备以低功耗、低时延、高可靠的方式进行通信。为了实现这一目标，多址接入技术是关键的研究方向，它涉及如何有效地分配和利用无线资源，以满足不同用户的需求。目前，超大规模连接的场景接入研究主要包括以下几个方面：

• 无标识多址接入：这是一种基于信息论的方法，不需要用户发送任何标识信息，而是通过接收端的信道状态信息和先验知识来实现用户的检测和解码。这种方法可以提高频谱效率和系统容量，但也需要解决信道状态信息的获取和反馈、用户活跃度的估计、多天线的空域复用等问题。
• 稀疏 IDMA+压缩感知：这是一种结合稀疏 IDMA 和压缩感知的方法，利用用户的稀疏性和结构性，实现低复杂度的迭代检测和干扰消除。这种方法可以降低用户碰撞概率和误码率，但也需要解决用户分组、码本设计、信噪比排序等问题。
• 线性扩展类的传输：这是一种基于码域空域联合扩展的无连接传输方法，利用立方分割码本、级联式线性扩展码本、模式分割的随机接入方案等，实现高效的用户检测和数据解码。这种方法可以提高频谱利用效率和传输可靠性，但也需要解决码本优化、信道估计、解码算法等问题。
• 多段编译码：这是一种基于压缩感知和资源跳跃的编译码方法，利用多段编码和多段解码，实现高效的数据传输和恢复。这种方法可以降低传输时延和功耗，但也需要解决编码矩阵设计、解码阈值选择、资源分配等问题。
• 混合类或其它方案：这是一些探索性的研究方案，结合了多种技术，如 Reed-Muller 码、有限域扩展、可扩展同步前导序列等，实现了更高的系统性能和灵活性，但也需要解决编码复杂度、同步精度、解码效率等问题。

1.4、本文中系统模型如何理解？

本文中的系统模型是指在超大规模连接场景下，基于空时频三维的多用户接入系统的数学描述。具体来说，系统模型包括以下几个方面：

• 信道模型：假设每个用户的信道是独立的瑞利衰落信道，且基站可以获得每个用户的信道状态信息（CSIR）或者没有信道状态信息（no-CSI）。
• 信号模型：假设每个用户的信号是由一个随机码本生成的，且每个用户的码本是相互独立的。每个用户的信号经过信道后，叠加在一起形成多用户干扰，再加上高斯白噪声，形成接收信号。
• 用户模型：假设系统中有 J 个用户，其中每个用户有一个固定的激活概率，即每个时隙内，每个用户以一定的概率发送数据。因此，每个时隙内的活跃用户数是随机的，服从二项分布。
• 性能指标：假设每个用户的传输速率是固定的，且每个用户的传输错误概率不能超过一个给定的门限。基于这些假设，系统模型的性能指标是可支持的最大用户数，即在满足错误概率要求的前提下，系统能够同时服务的用户数的上界。

1.5、如何理解CSIR 理论界

CSIR 理论界是指在多天线准静态瑞利衰落信道中，当用户的信道状态信息已知时，为满足大维随机接入的平均每用户误差概率准则和最大功率约束所需要的最小的每比特能量。它是一个用于评估系统性能极限的理论工具，可以用来指导系统设计和优化。

CSIR 理论界的计算方法是：

• 假设发送端采用随机编码方案，接收端采用最大似然译码方案。
• 利用费诺界、Chernoff 不等式和二次型矩生成函数等工具，求出共有 t 个用户的码字译码错误的概率。
• 对满足功率约束和误差要求的所有可能的用户激活概率分布，求出最小的每比特能量。

CSIR 理论界的主要结论是：

• CSIR 理论界和逆定理之间的差距较小，能够比较准确地反映实际系统的性能极限。
• 在多天线衰落信道中，当活跃用户较少时，存在多用户干扰消除现象，即不需要额外增加每比特能量即可满足误差要求。
• CSIR 理论界随天线数近似线性增长，表明多天线技术可以有效提高系统频谱利用效率。

1.6、本文中如何理解No-CSI 理论界？

No-CSI 理论界是指在没有信道状态信息（Channel State Information，CSI）的情况下，CSIR 理论界的计算方法和主要结论。CSI 是指发送端和接收端对无线信道的特性的了解，它对无线通信的性能有重要影响。本文中，作者假设发送端和接收端都不知道 CSI，只知道信道的统计信息，例如信道的平均功率和相关系数。在这种情况下，作者推导出了 CSIR 理论界的一个上界和一个下界，并分析了它们的性质和应用。本文的主要结论是：

• 上界：在没有 CSI 的情况下，CSIR 理论界的上界是一个关于信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）的函数，它由信道的统计信息和发送端的功率分配策略决定。作者证明了这个上界是紧的，即可以通过合适的编码方案达到。
• 下界：在没有 CSI 的情况下，CSIR 理论界的下界是一个关于 SNR 的函数，它由信道的统计信息和接收端的解码策略决定。作者证明了这个下界是松的，即存在一些编码方案，使得 CSIR 理论界超过这个下界。
• 性质和应用：作者分析了上界和下界的一些性质，例如它们的渐近行为、单调性、凸性等，并讨论了它们在无线通信系统设计中的一些应用，例如功率分配、信道选择、多用户接入等。

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