基于DF-SMSCMA联合迭代优化译码仿真

空间调制(spatial modulation,SM)与稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的结合可以有效满足多天线场景下高频谱的海量数据连接。针对现有空间调制稀疏码多址接入(SM-SCMA)算法存在复杂度较高的问题,引入动态因子图,在每次迭代过程中加入置信度稳定判决条件,提出动态因子SM-SCMA(dynamicfactorcombinedSM-SCMA,DF-SMSCMA)联合迭代优化译码算法,在每次迭代中,避免已收敛节点信息的冗余迭代,动态确定所需迭代因子图,删减部分资源节点更新用户数。进一步,优化Jacobi公式近似消除指数运算的性能损失。SIMULINK仿真结果表明,DF-SMSCMA算法不仅有效降低了系统检测复杂度,还保证了系统误码率(bit error ratio,BER)性能,且信噪比(signal noise ratio,SNR)越大,系统BER性能越好。

MIMO-SCMA系统中改进的JMPA多用户检测算法

多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)和稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)两种技术的结合能够支持高频谱效率和大规模连接,但大量用户占用同一传输资源会导致信号星座点之间的欧氏距离减小,引起检测性能下降。针对联合消息传递算法(joint message passing algorithm,JMPA)进行研究,提出一种改进的JMPA多用户检测算法,对半径R为2σ的球形JMPA进行三方面改进:一是对译码半径外的星座点的欧氏距离平方乘以权重q,减少其概率密度,提升接收信号周围星座点的被译概率;二是对资源节点消息更新公式中引入影响因子α,进一步弥补计算资源节点信息时造成的信息丢失;三是将对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)值乘以一个最大的消息值,改善似然比,增加有效似然信息。仿真结果表明,改进算法能够在有效提升检测性能的同时保持相同的收敛速率,可以减少原始JMPA在计算时造成的消息丢失,提升MIMO-SCMA系统接收端的检测性能。