NOMA概念介绍

在实现良好系统吞吐量的同时,为了保持接收的低成本,在4G中采用了正交多址接入技术。然而,面向5G频谱效率提升5~15倍的需求,业内提出采用新型多址接入复用方式,即非正交多址接入(NOMA)。在正交多址技术(OMA)中,只能为一个用户分配单一的无线资源,例如按频率分割或按时间分割,而NOMA方式可将一个资源分配给多个用户。在某些场景中,比如远近效应场景和广覆盖多节点接入的场景,特别是上行密集场景,采用功率复用的非正交接入多址方式较传统的正交接入有明显的性能优势,更适合未来系统的部署。目前已经有研究验证了在城市地区采用NOMA的效果,并已证实,采用该方法可使无线接入宏蜂窝的总吞吐量提高50%左右。非正交多址复用通过结合串行干扰消除或类最大似然解调才能取得容量极限,因此技术实现的难点在于是否能设计出低复杂度且有效的接收机算法。

NOMA不同于传统的正交传输,在发送端采用非正交发送,主动引入干扰信息,在接收端通过串行干扰删除技术实现正确解调。与正交传输相比,接收机复杂度有所提升,但可以获得更高的频谱效率。非正交传输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,随着芯片处理能力的增强,将使非正交传输技术在实际系统中的应用成为可能。

在NOMA中采用的关键技术:

1、串行干扰删除(SIC)

在发送端,类似于CDMA系统,引入干扰信息可以获得更高的频谱效率,但是同样也会遇到多址干扰(MAI)的问题。关于消除多址干扰的问题,在研究第三代移动通信系统的过程中已经取得很多成果,串行干扰删除(SIC)也是其中之一。NOMA在接收端采用SIC接收机来实现多用户检测。串行干扰消除技术的基本思想是采用逐级消除干扰策略,在接收信号中对用户逐个进行判决,进行幅度恢复后,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,如此循环操作,直至消除所有的多址干扰。

2、功率复用

SIC在接收端消除多址干扰(MAI),需要在接收信号中对用户进行判决来排出消除干扰的用户的先后顺序,而判决的依据就是用户信号功率大小。基站在发送端会对不同的用户分配不同的信号功率,来获取系统最大的性能增益,同时达到区分用户的目的,这就是功率复用技术。功率复用技术在其他几种传统的多址方案没有被充分利用,其不同于简单的功率控制,而是由基站遵循相关的算法来进行功率分配。

当然,NOMA技术的实现依然面临一些难题。首先是非正交传输的接收机相当复杂,要设计出符合要求的SIC接收机还有赖于信号处理芯片技术的提高;其次,功率复用技术还不是很成熟,仍然有大量的工作要做。

国外关于NOMA的研究已经取得一些可喜的成果,日本NTT DoCoMo公司早在2010年就开始了相关研究,并且已经提出了比较系统化的方案。在NTT DoCoMo提出的5G构想中,各种蜂窝小区中将采用很多新技术(下图)。例如,在使用800MHz频带及2GHz频带等的宏蜂窝中采用NOMA的接入方式。以前只能为单一的无线资源(比如按频率和时间分割的块)分配一个用户,而NOMA方式可将一个资源分配给多个用户。该公司通过模拟,验证了在城市地区采用NOMA的效果,并已证实,采用该方法可使无线接入宏蜂窝的总吞吐量提高50%左右。而在国内,关于NOMA的研究还不是很多。

NOMA即非正交多址接入技术,是非常有希望的5G技术。其优点是可以提高频谱效率(rate/bandwigth)和接入量,这恰好符合了即将到来的5G时代的爆炸性的数据增长和接入需求,因此吸引了众多研究者的注意。

NOMA的核心理念是在发送端使用叠加编码(superposition coding),而在接收端使用SIC(successive interference cancelation),借此,在相同的时频资源块上,通过不同的功率级级在功率域实现多址接入。这个是主流的NOMA方案。关于码域的NOMA方案包括LDS-CDMA(low-density spreading CDMA),Low-density spreading OFDM,SCMA(sparse codemultiple access),PDMA(pattern-divisionmultiple access),BDM(bit-division multiplexing),IDMA(interleave-divisionmultiple access)不再介绍。

功率域NOMA的实现方法:

考虑单小区下行场景,一个基站,N个用户Ui,i=1,2,3…………N,所有的终端都配备单天线。(注意,相似的上行场景是类似的。)基站以功率P向所有用户发消息。假设信道为独立同分布的瑞利衰落与AWGN【加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise)】。信道以瑞利衰落的功率大小排序。对于信道状况不好的用户,发送信息时分配较大的功率,而信道状况较好的用户则反之。在发送端,基站通过相同的时频资源与所有用户通信,即通过SC技术。在接收端,通过SIC进行接收,首先,先将所有信号中功率较大的作为有用信号,将其他信号作为干扰,进行解调,然后将解调出的有用信号减去,依次类推,直到解调出该用户的信息。

对于两用户场景:

叠加后的信号
这里写图片描述

接收端接收到的信号:
这里写图片描述
解调后分别达到的速率:
这里写图片描述
同种条件下的OMA:
这里写图片描述
NOMA的优点:

  1. 相比于OMA,有更高的频谱效率。

  2. 可以实现大量的接入

  3. 低延时与低信令花费

  4. 较强的鲁棒性,抵抗衰落与小区间干扰

  5. 高的边缘吞吐率

  6. 宽松的信道反馈,只需要接收信号的强度,不需要具体的CSI。

  7. 相比于OMA在准同步传输中的灵活性。

现阶段做过的研究:

  1. Cooperative NOMA(C-NOMA):

Cooperative communication:分配中继节点以协助信源将信息转发到不同的目的地。与NOMA结合后可以进一步提高容量和可靠性。在这一方案中,信道条件好的用户为其他用户译码信息,因此,这些用户担任基站的中继的角色,提高了链接差的用户的可靠性。信道条件好的用户可以使用短程通信技术。

C-NOMA包含两个阶段:传输阶段与合作阶段。

缺点:这一技术因为额外的时隙分配而比较昂贵。但是使用user pairing可以相应减少复杂度。

仿真结果:C-NOMA相比于non-cooperaticveNOMA在相同的信噪比下有更小的中断概率。这是因为它能实现更高的分集增益。

  1. NOMA with MIMO and Beamforming

    MIMO中的Multi-user BF是一种容量提升技术。在Multi-user BF系统中,每一个用户都被分配了一个BF矢量,彼此正交。而NOMA-BF允许两个用户分享同一个BF矢量。NOMA-BF提高了和容量,同时保证了弱用户的容量以保证用户公平。

无论发送端拥有完全的CSI,还是统计的CSI,都可以证明MIMO NOMA优于传统的MIMO OMA。

仿真结果表明:MIMONOMA与MIMO OMA有相同的分集增益,但是MIMONOMA有更高的频谱效率

  1. NOMA in a Coordnated System

小区边缘的用户相较于基站附近的用户一般有较低的数据速率。Coordinated multipoint(CoMP)传输技术是多个基站支持边缘用户,可以用以增加边缘用户的传输许率。但是随着用户的增加,系统的频谱效率会降低。将该技术与NOMA结合后,基站可以同时传送时空码信号给边缘用户与接近基站的用户。这样就可以增加频谱效率且不减少附近用户的速率。

仿真结果证明:CSC-based 系统的和速率随着SNR指数增长,要比non-CSC-based 系统高。

  1. Network NOMA

    由于Power Domain NOMA会给信号条件差的用户分配较高的功率,所以无论是在上行链路中,还是在下行链路中,两个小区边缘的用户都会相互干扰。此时就需要将single-cell NOMA扩展为Network NOMA..解决小区间干扰的问题一个方案是采用临近小区用户信号预编码。

  2. NOMA user pairing

    对所有的用户使用NOMA是不明智的(因为NOMA是有限干扰系统),因此,可以将用户分为很多组,每个组内使用NOMA,组之间OMA。有研究证明,有固定功率分配的NOMA的性能增益,可以进一步增加通过将信道条件差别大的用户分为一组。

具体方法:1、对备选用户集的功率分配最优化以寻找最高的调度度量值。

2、最优的用户对或者有最大度量值的单用户被调度。

  1. Energy-Efficient NOMA

香农信息容量理论表明,不能同时使能效与谱效实现,而对于谱效研究已经表明有很大的提升,但是对于能效的研究就比较少了,而且根据5G的绿色要求,要权衡能效与谱效。

  1. NOMA in Visible Light Communications

  2. NOMA with Link Adaption

  3. NOMA with Raptor Codes

  4. NOMA with Network Coding

  5. Coexistence of NOMA and OMA: software-definedmultiple access

  6. SIC Receiver Variations:

非最优SIC所实现的性能不能让人满意,现阶段使用的SIC只在中心用户,边缘用户并不采用SIC。Advanced SIC,意为可以实现理想的SIC处理。

系统性能度量标准:

1、中断概率

2、可达速率

未来面对的挑战

  1. Dynamic User Pairing :NOMA 存在同信道干扰,这就无法让所有用户联合使用NOMA。尽管实际情况下很困难,Dynamic User Pairing 是实现NOMA所能提供的最大增益所必须的。现在已有两个用户的方案,可以再次进行扩展以满足多用户。

  2. Impact of Transmission Distortion:信号传输过程中会经历失真,可以对NOMA方案在可接受的失真度内可提供的最大中断速率时的最优中断概率进行研究

  3. Impact of Interference:主要是指C-NOMA中的干扰。其使用的短程通信技术如蓝牙受到现存的WPAN的严重干扰。所以,C-NOMA方案在动态干扰火警的性能分析应该是个有趣的课题。

  4. Resource Allocation:以有限的资源去实现要求的性能。可以研究的方向,在NOMA中,功率与信道的联合分配。在基于NOMA的认知无线电网络中的功率分配。

  5. NOMA with Multiple Antenna:关于MIMO NOMA的研究大多基于信道矩阵是满秩的,所以对于非满秩的研究是非常必须的。秩和传输功率分配的联合最优。MIMO NOMA 与其他无线技术的结合也是一个有趣的研究的方向。

  6. Heterogeneous Network:异构网与NOMA 的目标相一致,它们相结合可以进一步提高增益。另外,关于中断概率,遍历容量,用户公平的研究是一个有趣的研究方向。

  7. Outage Probability Analysis:中断分析是理解一个无线网络性能的基础。可以研究的方向: NOMA-BF可以提高总容量,但是用户的中断概率将会改变,因此,关于NOMA-BF的中断概率可以研究一下。同样的,network NOMA主要是是通过预编码器解决小区间干扰,但是小区边缘用户的终端行为也是需要研究的。

  8. Practical Channel Model:5G将会使用毫米波,NOMA在毫米波信道上的研究将是必要的。

  9. Uniform Fairness:中断很大程度上收环境影响,这个时候就要考虑用户的一致中断经历。

  10. NOMA with Antenna Selection:在发送端同时使用多天线,会是射频电路数量增加,所以,随着天线的增加,系统复杂度,功率花费以及经费都会增加。为了克服这个问题,一般会使用TAS使发送端简化,因此,需要找出一种新的基于多天线的基站下行链路TAS-NOMA方案,以提高和速率。

  11. Carrier Aggregation:关于NOMA中的不同类型的CA的研究。

  12. Design of Spreading Sequences or Coddebooks

实施问题:

l 译码复杂度

l 误码传播

l 量化错误

l 功率分配复杂度

l Residual timing offset

l NOMA or IDMA

l 信令和处理开销

l 用户分组数量的限制

l NOMA调度环境

Software Defined Multiple Access(SoDeMA):NOMA可以提供海量接入与容量提高,但是这并不意味着传统OMA会被完全取代。当用户数量很少并且远近效应并不明显时,OMA可能是更好的选择。因此,借用软件无线电的概念,提出了SoDeMA的概念。SoDeMA提供了多种接入方案的对于5G不同应用和服务的灵活配置。如:

l 对于小区中心用户和实时服务,采取传统OMA方案获取高速率

l 高频谱效率,大量接入,小包的频繁接入,选用NOMA

l 用户间的信道状况有很大区别,在移动的网络里使用功率域NOMA,SIC接收keyi降低复杂度。

l 要保证可靠性,SCMA,当用户数量很大时,码书设计困难,可以使用LDS-CDMA或MUSA。

发布了3 篇原创文章 · 获赞 9 · 访问量 2万+

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/xiaofalu/article/details/82665938