CN117397215A - 基于码本线性化的预编码信号的生成和接收 - Google Patents

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CN117397215A CN202180098573.0A CN202180098573A CN117397215A CN 117397215 A CN117397215 A CN 117397215A CN 202180098573 A CN202180098573 A CN 202180098573A CN 117397215 A CN117397215 A CN 117397215A
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卡梅尔·图奇
罗斯托姆·扎卡里亚
梅鲁安·黛巴
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Huawei Technologies Co Ltd
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Abstract

各实施例涉及基于码本线性化的预编码信号的生成和接收。一种设备可以获取对跖输入序列和预编码矩阵。所述预编码矩阵可以基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量。所述设备可以通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。另一设备可以接收和解调信号，并对所述解调的信号执行线性均衡。

Description

基于码本线性化的预编码信号的生成和接收
技术领域
本发明大体上涉及无线通信领域。具体地，本发明的一些实施例涉及基于码本线性化(codebook linearization)的预编码信号的生成和接收。
背景技术
在无线通信***中，例如由第三代合作伙伴计划(3rd generation partnershipproject，3GPP)指定的第五代(fifth generation，5G)***，可能需要将大量终端设备连接在一起，以支持在广泛的频率和部署场景中运行的各种应用和服务类别。为了满足大量用户的需求，可以应用包括在用户之间共享资源块的非正交多址(non-orthogonal multipleaccess，NOMA)技术来提高频谱效率。
发明内容
本发明内容简单介绍了一些概念，在具体实施方式中会进一步描述这些概念。本发明内容并非旨在确定请求保护的主题的关键特征或必要特征，也并非旨在用于限制请求保护的主题的范围。
本发明的目的是提高频谱效率、降低接收器复杂性，从而提高信号传输的能量效率。上述目的和其它目的可以通过独立权利要求的特征来实现。根据从属权利要求、说明书以及附图，其它实现方式是显而易见的。
根据第一方面，提供了一种用于生成信号的设备。所述设备可以用于：获取对跖输入序列(antipodal input sequence)；获取预编码矩阵，所述预编码矩阵基于码本矩阵(codebook matrix)与对跖矩阵(antipodal matrix)的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号(complex symbol)的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。该方案通过所述码本矩阵的线性化来提高传输性能并降低接收器复杂性。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述对跖矩阵可以包括与按升序排列的值0至M-1的二进制表示对应的M个不同的对跖向量。该方案提供了一种用于确定所述对跖矩阵的实现方式，以提高传输性能并使所述码本矩阵线性化。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述第k个用户的所述预编码矩阵Sk可以包括其中Xk是所述码本矩阵，BT是所述对跖矩阵。该方案提供了一种生成所述预编码矩阵的实现方式，以通过码本线性化提高传输性能并降低接收器处的复杂性。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：获取与多个用户对应的多个所述对跖输入序列，所述多个用户与多个所述码本矩阵相关联；获取与所述多个用户对应的多个所述预编码矩阵，其中，第k个用户的预编码矩阵基于所述第k个用户的码本矩阵与所述对跖矩阵的乘法运算；为所述多个用户中的每一个生成多个预编码码字，其中，所述第k个用户的每个预编码码字基于所述第k个用户的对跖输入序列的不同子集与所述第k个用户的所述预编码矩阵的乘法运算；基于所述多个用户中的每一个的所述多个预编码码字的所述级联的来生成所述信号，其中所述多个用户的数量大于所述多个所述码本矩阵的码字的复数符号的数量。该方案可以生成多个信号，以提高根据NOMA方案共享传输资源的多个用户的传输性能。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：通过将所述第k个用户的所述级联的多个预编码码字与所述第k个用户的调制矩阵Gk相乘来生成调制符号，其中
其中所述第k个用户的所述调制矩阵的签名根ρn,k符合以下条件，即其中ak是所述第k个用户的半径，并且其中κk是所述第k个用户的归一化因子；在所述调制符号的末尾***补零(zero-padding，也称为零填充)。该方案通过将范德蒙-拉格朗日分复用(Lagrange-Vandermonde division multiplexing，LVDM)与所述码本线性化相结合来提高传输性能。结合所述码本线性化，该方案提高了线性接收器在双选择性信道(doublyselective channel)中的性能。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：从接收器接收所述第k个用户的所述半径ak的指示或所述第k个用户的所述调制矩阵的所述签名根ρn,k的指示。该方案可以单独对每个用户的LVDM调制进行动态优化，以提高传输性能。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：基于所述第k个用户的所述半径ak来确定所述第k个用户的所述归一化因子κk。在实际实现方式中，所述归一化因子可以避免增加或减少发送符号能量。该方案还可以使用酉能量滤波器进行高效实现，其中所述滤波器的系数包括LVDM调制矩阵Gk的列。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：为所述第k个用户生成多个所述调制符号；在所述多个调制符号中的每一个的末尾***所述补零；在所述多个调制符号内周期性地***多个训练序列，所述多个训练序列在每个训练序列的末尾包括L个零。该方案可以改善接收器处LVDM信号的信道估计。
根据所述第一方面所述的实现方式，对于所述多个用户中的每一个，所述多个训练序列可以是不同的。该方案改善了接收器处不同用户的信道脉冲响应的分离。
根据所述第一方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：以所述多个用户的训练序列之间的时移为所述多个用户中的每一个发送所述多个训练序列。该方案改善了接收器处不同用户的信道脉冲响应的分离。
根据第二方面，提供了一种用于接收信号的设备。所述设备可以用于：接收所述信号，所述信号包括基于对跖输入序列与预编码矩阵的乘法运算生成的至少一个预编码码字，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；对所述信号进行解调并对所述解调的信号执行线性均衡。该方案提高了接收性能，并且允许使用线性均衡来降低接收器复杂性。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述对跖矩阵可以包括与按升序排列的值0至M-1的二进制表示对应的M个不同的对跖向量。该方案提供了所述对跖矩阵的实现方式，以提高所述接收性能并实现线性均衡。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：向离散傅里叶变换矩阵附加所述离散傅里叶变换矩阵的L个第一列，其中所述信号的所述解调基于附加的所述离散傅里叶变换矩阵。该方案可以对所述接收的信号进行解调，以利用在LVDM符号的所述末尾***的零。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述信号可以包括多个用户中的第k个用户的多个调制符号，所述多个调制符号是基于多个所述预编码码字与所述第k个用户的调制矩阵Gk的乘法运算生成的，其中
其中所述第k个用户的所述调制矩阵的签名根ρn,k符合以下条件，即其中ak是所述第k个用户的半径，并且κk是所述第k个用户的归一化因子。该方案通过将范德蒙-拉格朗日分复用(Lagrange-Vandermonde division multiplexing，LVDM)与所述码本线性化相结合来进一步提高接收性能。结合所述码本线性化，该方案提高了线性接收器在双选择性信道中的性能。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：接收周期性地位于所述第k个用户的所述多个调制符号内的多个训练序列，所述多个训练序列在每个训练序列的末尾包括L个零；基于所述接收的多个训练序列来确定所述多个调制符号的无线信道的估计，其中所述解调的信号的所述线性均衡基于所述无线信道的所述估计。该方案可以改善LVDM信号的信道估计。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：将所述接收的多个训练序列堆叠成所接收的训练序列的向量其中所接收的训练序列的所述向量的形式为其中ηm是加性噪声，/>其中/>包括所述无线信道的傅里叶基扩展的第k个时延抽头的第q个系数，矩阵φm包括
其中其中/>其中Nc是所述无线信道的相干时间，J是所述多个训练序列的长度，/>是第一列为/>的下三角托普利兹矩阵(lower triangular Toeplitz matrix)，其中/>是所述第k个用户的训练序列，Np是所述多个训练序列的数量，Ms-1是训练序列之间的调制符号的数量；根据基于所述矩阵φm的线性最小均方估计器来确定所述无线信道的所述估计。该方案可以根据训练序列进行高效的基于MMSE的信道估计，以提高所述接收性能。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：基于所述接收的多个训练序列来确定至少一个后续调制符号的所述无线信道的预测估计；基于所述无线信道的所述预测估计来确定所述第k个用户的所述调制矩阵的更新的签名根ρn,k；向发送器发送所述第k个用户的所述调制矩阵的所述更新的签名根ρn,k的指示。该方案提供了一种用于单独对每个用户的LVDM调制进行优化的实现方式，以提高接收性能。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：基于所述接收的多个训练序列来确定至少一个后续调制符号的所述无线信道的预测估计；基于所述无线信道的所述预测估计来确定所述第k个用户的更新的半径ak,opt；向发送器发送所述第k个用户的所述更新的半径ak,opt的指示。该方案提供了一种用于单独对每个用户的LVDM调制进行优化的实现方式，以提高接收性能。
根据所述第二方面所述的实现方式，所述设备还可以用于：基于以下等式来确定所述第k个用户的所述更新的半径ak,opt
其中
其中是在子载波n上所述第k个用户的所述无线信道的所述预测估计的频域系数，并且其中PN是所述离散傅里叶变换矩阵的大小。该方案提供了一种用于单独确定每个用户的所述LVDM调制的所述更新的半径的实现方式，以提高接收性能。
根据第三方面，提供了一种用于生成信号的方法。所述方法可以包括：获取对跖输入序列；获取预编码矩阵，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。该方案通过所述码本矩阵的线性化来提高传输性能并降低接收器复杂性。
根据第四方面，提供了一种用于接收信号的方法。所述方法可以包括：接收所述信号，所述信号包括基于对跖输入序列与预编码矩阵的乘法运算生成的至少一个预编码码字，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；对所述信号进行解调并对所述解调的信号执行线性均衡。该方案提高了接收性能，并且允许使用线性均衡来降低接收器复杂性。
根据第五方面，提供了一种计算机程序。所述计算机程序可以包括程序代码，当所述计算机程序在计算机上执行时，所述程序代码用于执行所述第三方面的方法的任何实现方式。
根据第六方面，提供了一种计算机程序。所述计算机程序可以包括程序代码，当所述计算机程序在计算机上执行时，所述程序代码用于执行所述第四方面的方法的任何实现方式。
任何实现方式可以与一个或多个其它实现方式组合。因此，本发明的实现方式可以提供用于生成或接收啁啾波形(chirp waveform)的设备、方法和计算机程序。根据下文描述的一个或多个示例性实施例，本发明的这些方面和其它方面是显而易见的。
附图说明
附图用于提供对示例性实施例的进一步理解，并构成本说明书的一部分，这些附图示出了示例性实施例，并与说明书一起帮助解释示例性实施例。在附图中：
图1示出了本发明的实施例提供的通信***的示例；
图2示出了用于实施本发明的一个或多个实施例的设备的示例；
图3示出了本发明的实施例提供的稀疏码多址接入(sparse code multipleaccess，SCMA)方案的示例；
图4示出了本发明的实施例提供的稀疏码多址接入(sparse code multipleaccess，SCMA)方案的因子图表示(factor graph representation)的示例；
图5示出了本发明的实施例提供的具有多普勒频率fD＝0KHz和fD＝1KHz的有效信道的示例；
图6示出了本发明的实施例提供的具有多普勒频率fD＝5KHz和fD＝2KHz的有效信道的示例；
图7示出了本发明的实施例提供的具有8点码本的多维SCMA映射的示例；
图8示出了本发明的实施例提供的具有16点码本的多维SCMA映射的示例；
图9示出了本发明的实施例提供的第k个用户的LVDM发送器应用线性化码本的示例；
图10示出了本发明的实施例提供的基于LVDM的NOMA***的示例；
图11示出了本发明的实施例提供的配合LVDM-NOMA符号使用的导频模式的示例；
图12示出了本发明的实施例提供的应用训练序列用于信道估计和预测的示例；
图13示出了本发明的实施例提供的频率选择性信道中SCMAMPA和基于LVDM的NOMA的平均误码率(bit-error rate，BER)的示例；
图14示出了本发明的实施例提供的双选择性信道中基于OFDM和LVDM的NOMA的BER的示例；
图15示出了本发明的实施例提供的3GPP扩展车辆(Extended Vehicular，EVB)信道中基于OFDM和LVDM的NOMA的平均BER的示例；
图16示出了本发明的实施例提供的3GPP抽头时延线C(Tapped Delay Line C，TDL-C)信道中基于OFDM和LVDM的NOMA的平均BER的示例；
图17示出了本发明的实施例提供的多个用户的导频模式的示例；
图18示出了本发明的实施例提供的基于LVDM的NOMA对信道估计和半径估计误差的敏感性的示例；
图19示出了本发明的实施例提供的用于生成信号的方法的示例；以及
图20示出了本发明的实施例提供的用于接收信号的方法的示例。
在附图中，相同的附图标记用于表示相同的部件。
具体实施方式
现在将详细参考示例性实施例，其示例在附图中示出。下面结合附图提供的具体实施方式旨在作为本发明实施例的说明，并非旨在表示可以构造或使用本发明实施例的唯一方式。具体实施方式阐述了本发明示例的功能以及构建和操作示例的操作顺序。然而，相同或等效功能以及顺序可以通过不同的示例实现。
5G***提供三种服务类别：增强型移动宽带(enhanced mobile broadband，eMBB)、超可靠低时延通信(ultra-reliable low-latency communications，URLLC)和大规模机器通信(massive machine type communications，mMTC)。在mMTC场景中，可能需要将大量终端设备连接在一起，这意味着可能需要支持大量连接。由于频谱稀缺，正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)以及其它正交多址(orthogonal multiple access，OMA)技术可能无法支持大规模连接需求。
NOMA技术涉及用户过载概念，这可能包括在用户之间共享资源块，从而提高频谱效率。考虑到5G网络中的时变信道，可以设计不同的NOMA方案。然而，可以使用消息传递算法(message passing algorithm，MPA)等基于最大似然(maximum likelihood，ML)的方案来尝试实现足够的性能，同时与完整的ML方案相比保持低复杂性。然而，此类方案可能以低速为目标(例如，3km/h)，因此由较高移动性引起的载波间干扰可能会损坏基于MPA的方案。
一种基于MPA的方法是利用MPA联合检测叠加的用户数据。通过利用SCMA中的稀疏性，解码器可以受益于提供接近ML检测性能的强迭代解码方案。然而，即使对于小SCMA码，此类MPA算法也可能需要过高的计算复杂性。例如，从资源节点发送到用户节点的软信息的计算可以具有指数复杂性其中df是MPA层的阈值，以枚举冲突符号(collidingsymbol)的所有可能输入组合。
MPA可以通过期望传播算法(expectation propagation algorithm，EPA)来增强，以降低接收器的复杂性。EPA可以包括通过分布投影将一个分布与另一个分布近似为简单分布族。通过选择投影到复高斯分布，将消息传递简化为更新均值和方差参数。此外，将节点之间的消息(复向量高斯分布)简化为标量复高斯分布。然而，虽然EPA-MPA将复杂性降低到O(INPDf2μ)，但是EPA-MPA接收器的差错性能可能类似于完整的MPA接收器。因此，在高移动性机制下，可能会导致性能降低。
为了降低复杂性，可以使用基于高斯近似的MPA(Gaussian approximation basedMPA，GA-MPA)算法。在GA-MPA中，用户与资源节点之间交换的离散信息可以近似为连续的高斯函数，从而避免MPA的高复边际化运算。与MPA相比，GA-MPA具有较低复杂性，复杂性等级为O(IKPμ2μ)。然而，在高移动性的情况下，GA-MPA可能不会带来任何额外的性能提升。
另一种选择是应用基于连续干扰取消(successive interferencecancellation，SIC)的MPA(SIC based MPA，SIC-MPA)，其中SIC的特征和MPA的特征可以组合以在性能提升与实现复杂性之间取得良好平衡。在SIC-MPA接收器中，MPA可以首先应用于有限数量的用户，使得每个资源单元(resource element，RE)上碰撞层的数量不超过MPA层df。然后，可以通过SIC删除成功解码的MPA层，并且可以继续该过程，直至所有用户都成功解码。在SIC-MPA接收器中，复杂性等级为其与MPA相当。额外的提升是以高复杂性为代价实现的。因此，本发明的实施例提供了NOMA通信方案，这些通信方案可提高双选择性信道上的通信性能，同时可以降低复杂性。
根据一个实施例，公开了一种用于生成信号的设备。所述设备可以获取对跖输入序列和预编码矩阵。所述预编码矩阵可以基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量。所述设备可以通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。这可以使所述码本线性化，使得可以在接收器处应用线性均衡。另一设备可以接收和解调信号，并对所述解调的信号执行线性均衡。因此，计算复杂性降低。
图1示出了本发明的实施例提供的通信***100的示例。通信***100可以包括发送器(Tx)110和接收器(Rx)130，发送器(Tx)110和接收器(Rx)130可以通过无线信道120进行通信。发送器110可以基于第k个用户的位向量bk来生成发送信号。可以有一个或多个用户K，因此用户的数量K≥1。发送器110可以基于应用用户特定的预编码矩阵Sk来生成信号，如下面将进一步描述的。所述发送信号可以通过无线信道120馈送，该无线信道120可以通过信道矩阵H来建模。噪声η可以通过在无线信道120之后添加的加性白高斯噪声来建模。接收器130可以基于所述接收的信号y的解调和线性均衡来确定所发送的位向量的估计如下面将进一步描述的。
图2示出了用于实施一个或多个实施例的设备的示例。例如，设备200可以用于根据NOMA方案来生成或接收信号。设备200可以包括至少一个处理器202。例如，至少一个处理器202可以包括各种处理设备(例如，协处理器、微处理器、控制器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、带或不带DSP的处理电路)或包括集成电路的各种其它处理设备(例如，专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)、微控制器单元(microcontrollerunit，MCU)、硬件加速器、专用计算机芯片等)中的一个或多个。
设备200还可以包括至少一个存储器204。存储器204可以用于存储例如计算机程序代码等，例如操作***软件和应用软件。存储器204可以包括一个或多个易失性存储器设备、一个或多个非易失性存储器设备和/或其组合。例如，所述存储器可以实现为磁存储设备(例如，硬盘驱动器、磁带等)、光磁存储设备或半导体存储器(例如，掩模型ROM、可编程ROM(programmable ROM，PROM)、可擦除PROM(erasable PROM，EPROM)、闪存ROM、随机存取存储器(random access memory，RAM)等)。
设备200还可以包括通信接口208，该通信接口208用于使设备200能够发送和/或接收信息。通信接口208可以包括内部通信接口，例如发送器、接收器或收发设备的基带电路与射频(radio frequency，RF)电路之间的接口。替代地或附加地，通信接口208可以用于提供至少一个外部无线电台连接，例如3GPP移动宽带连接(例如，3G、4G、5G或后代)；无线局域网(wireless local area network，WLAN)连接，例如由IEEE 802.11系列或Wi-Fi联盟标准化；短距离无线网络连接，例如蓝牙连接。因此，通信接口208可以包括一个或多个天线，以能够空中发送和/或接收射频信号。
设备200还可以包括其它组件和/或功能，例如包括至少一个输入设备和/或至少一个输出设备的用户接口(未示出)。所述输入设备可以采取各种形式，例如键盘、触摸屏或一个或多个嵌入式控制按钮。所述输出设备例如可以包括显示器、扬声器、振动电机等。
当设备200用于实现某个功能时，所述设备的某个和/或某些组件(例如，至少一个处理器202和/或至少一个存储器204)可以用于实现该功能。此外，当至少一个处理器202用于实现某个功能时，该功能可以使用包括在至少一个存储器204等中的程序代码206来实现。
本文所述的功能可以至少部分地由一个或多个计算机程序产品组件(例如，软件组件)来执行。根据一个实施例，设备200包括处理器或处理器电路(例如，微控制器)，在执行程序代码206时由该程序代码206配置为执行本文所述的操作和功能的实施例。替代地或附加地，本文所述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件来执行。例如但不限于，可以使用的示例性类型的硬件逻辑组件包括现场可编程门阵列(field-programmablegate array，FPGA)、专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)、专用标准产品(application-specific standard product，ASSP)、片上***(system-on-a-chip system，SOC)、复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，CPLD)、图形处理单元(graphics processing unit，GPU)等。
设备200可以用于执行本文所述的一种或多种方法或包括用于执行本文所述的一种或多种方法的装置。在一个示例中，所述装置包括至少一个处理器202、包括程序代码206的至少一个存储器204，程序代码206用于当由至少一个处理器202执行时使设备200执行所述一种或多种方法。
设备200可以包括例如计算设备，例如调制器芯片、解调器芯片、基带芯片、移动电话、平板电脑、笔记本电脑、物联网设备、基站等。尽管设备200被示出为单个设备，但应当理解的是，在适用的情况下，设备200的功能可以分配到多个设备，例如在发送器、接收器或收发器的组件之间。
图3示出了本发明的实施例提供的稀疏码多址接入(sparse code multipleaccess，SCMA)方案的示例。在各种NOMA技术中，已经在SCMA的上下文中描述了示例性实施例。然而，应当注意的是，可以对任何合适的传输方案应用示例性实施例。SCMA可以基于如图3所示的低密度扩频码分多址(low-density spreading code division multipleaccess，LDS-CDMA)。考虑到K个用户，所述用户中的每一个可以具有用户特定的码本，所述用户特定的码本具有大小为N的M＝2μ个码字(复向量)。在本文中，参数M表示调制阶数，而N是每个用户用于发送μ＝log2 M位的资源单元(resource element，RE)或子载波的数量。在时间和/或频率方向上，资源块(resource block，RB)可以包括一组N个连续的RE。
第k个用户的大小为μ的二进制向量可以映射到大小为N的码字xk。码字xk可以包括来自星座的N个复数符号，例如相移键控(phase-shift keying，PSK)或正交幅度调制(quadrature amplitude modulation，QAM)星座，其阶数为M。在图3的示例中，每个用户具有大小为N＝4的M＝8＝23个码字。每个用户二进制向量(μ＝3位)可以映射到要在四个物理层资源单元(例如，子载波)上发送的由四个复数符号组成的码字。映射函数可以将用户1的二进制向量/>映射到第1层中要作为x1发送的第四码字，依此类推。因此，可以通过使用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)波形等多载波波形来发送码字。在正交多址(orthogonal multiple access，OMA)中，6个用户至少需要6个RE来发送相同的数据。用户可以理解为人类用户，或者用户可以是应用、信息流、层等。通常，用户可以是数据源，并且***可以包括K个数据源。
图4示出了本发明的实施例提供的稀疏码多址接入(sparse code multipleaccess，SCMA)方案的因子图表示的示例。该示例还适用于K＝6和N＝4。在接收器130处，来自共享相同RB的K个用户的接收信号的大小为N的向量可以表示为
其中hn,k是第k个用户的第n个RE处的信道系数，η是具有协方差矩阵σ2IN的加性高斯噪声向量，IN是N×N单位矩阵。在所述因子图表示中，每个码本层可以由可变节点uk表示。每个RE可以由功能节点cn表示。其中，当且仅当SCMA N×K签名矩阵(signature matrix)S中的对应元素是非零时，给定变量节点uk可以通过因子图边缘连接到功能节点cn。所述签名矩阵可以包括
将定义为构成第n个RE的用户索引集并将/>定义为第k个用户使用的RE索引集，第n个RE处的接收信号可以表示为
其中xn,k是第k个用户在第n个RE上发送的符号。SCMA签名矩阵的稀疏性允许使用消息传递算法(message passing algorithm，MPA)，所述算法通过以下等式给出联合最优最大后验概率(maximum a posteriori probability，MAP)检测的近似最优解
其中X向量将用户的码字堆叠为X＝[x1,…,xK]，其中χ＝χ1×χ2×…×χK，并且χk是第k个码本。
MPA检测器可以交替地计算从功能节点cn(第n个RE)发送到可变节点uk(第k个用户)的信息向量和从可变节点uk发送到功能节点cn的信息向量/>向量/>和两者可以具有大小M，并且包含每个可能码字xk的可靠性值。对于i∈{1,…,M}，/>的第i个元素可以根据以下等式计算
的第i个元素可以根据以下等式计算
在上述表达式中，pk(i)是第i个码字的第k个用户先验概率。此外，Xn,l是X的第(n,l)个元素，xk是X的第k个列向量。
图5示出了本发明的实施例提供的具有多普勒频率fD＝0KHz和fD＝1KHz的有效信道的示例。在该模拟场景中，将每个SCMA编码数据映射到资源块，并执行MPA进行检测，同时利用信道稀疏性。在频率选择性信道中，尤其是当有效信道是块对角信道并且MPA检测器能够利用左图所示的这种结构(无移动性，fD＝0KHz)时，MPA表现良好。然而，当所述信道由于移动性而变得时变时，子载波(RE)的正交性被破坏，并且会发生载波间干扰(intercarrierinterference，ICI)，如右图所示，其中fD＝1KHz。值得注意的是，在fD＝1KHz的情况下，所述有效信道中会出现块外对角线元素，并且所述MPA检测器可能不会考虑这些元素。
图6示出了本发明的实施例提供的具有多普勒频率fD＝5KHz和fD＝2KHz的有效信道的示例。模拟场景与图5类似，但是多普勒频率较高。在高移动性机制的该示例中，多普勒频率扩展使得MPA方案效率低下。据观察，由于ICI，块外对角线元素变得更加突出。
本发明的示例性实施例可以应用于在快速时变信道上的NOMA发送和接收。因为Beyond 5G网络的关键性能指标是高移动性，所以这是有益的。使用SCMA等NOMA方案，可以将每个编码数据映射到资源块，对于所述资源块，通过利用码本稀疏性在接收端应用MPA检测器。然而，如上所述，由移动性引起的多普勒频率扩展可能会破坏SCMA的稀疏性，并使MPA检测在某些应用中不切实际。此外，ICI可能发生在几个资源块之间，因此在所有子载波上执行MPA检测(通过考虑整个有效信道矩阵，而不仅仅是块对角线元素)在实现复杂性和能量效率方面可能非常昂贵。为了克服这些问题，本发明的实施例提供了适合于双选择性信道(频率选择性和时间选择性)并保持可以接受的接收器复杂性的NOMA方案。此外，公开了灵活的发送器、接收器和收发器实现方式，这些实现方式可提高性能，同时与基于MPA的方案相比保持低实现成本。
根据一个实施例，提供了一种依赖于线性码本的NOMA方案，所述方案可以使用线性接收器。这会显著降低实现成本。此外，公开了基于LVDM的灵活的发送器、接收器或收发器实现方式。这会提高基于线性码本的NOMA方案的性能，同时与基于最大似然(maximumlikelihood，ML)的方案(例如，MPA)相比保持其低实现成本。因此，公开了处理双选择性信道的LVDM发送器、接收器和收发器。接收器130可以例如参考均方误差(mean squarederror，MSE)等特定度量，为每个用户计算LVDM签名根半径的最优或改进值aopt。接收器130可以在训练阶段将所确定的半径反馈给发送器110，以构建预编码器和调制器块。然而，在时变信道中，以下现象可能会降低性能：1)过时的反馈信令破坏了签名根的优化；2)ICI使MPA不充分。因此，希望能够以可以接受的实现复杂性来实现考虑这些因素的接收器实现方式。
图7示出了本发明的实施例提供的具有8点码本的多维SCMA映射的示例。可以根据所述码本的对称性来执行所述码本的线性化。在对称码本中，可以将互补(逐位反转)二进制字(例如，100和011)映射到相反码字。图7示出了与第一非零条目和第二非零条目对应的此类码本的两个示例。类似地，图8示出了对称码本的示例，例如将互补二进制字1101和0010映射到16点码本的相反码字。
可以通过具有对跖条目(例如，±1)的M个不同的log2(M)向量的线性变换(矩阵乘法)来生成由M个码字组成的码本。因此，发送器110可以获取第k个用户的对跖输入序列。例如，可以基于通过给出bk＝2bk-1的线性变换将第k个用户的大小为log2(M)的二进制输入向量bk映射为对跖二进制相移键控(binary shift phase keying，BPSK)调制来获取所述对跖输入序列，其中1是全1向量。可以根据以下等式来确定要发送的所生成的(预编码)码字xk
xk＝Skbk
其中sk是第k个用户的N×log2(M)预编码矩阵。因此，发送器110可以通过将所述对跖输入序列bk与所述预编码矩阵sk相乘来生成预编码码字。
所述预编码矩阵sk可以基于矩阵B，所述矩阵可以具有大小log2(M)×M。矩阵B的列可以包括M个不同的对跖向量。因此，矩阵B可以是对跖矩阵。例如，按升序给出的矩阵B的列可以包括与0，1，...，M-1的M二进制表示对应的BPSK向量。在本文中，B的第一行可以表示最低有效位(least significant bit，LSB)。例如，对于M＝4，对应的矩阵B可以表示为
其中从左到右的列分别表示与值0、1、2和3对应的对跖二进制向量。
此外，将Xk设为表示第k个用户的码本的N×M矩阵(码本矩阵)，其列对应于M个不同的对跖向量。码本矩阵xk可以包括复数符号的M个码字。例如，按升序给出的Xk的列可以包括与0，1，…，M-1的M二进制表示对应的码字向量xk。因此，
Xk＝SkB。
根据B的定义，这遵循XkBT＝M Sk。因此，可以根据以下等式来确定预编码矩阵Sk
因此，预编码矩阵Sk可以基于码本矩阵Xk与对跖矩阵BT的乘法运算。所述预编码矩阵的元素还可以与码本中码字的数量M成反比。发送器110可以应用预先配置的预编码矩阵Sk。例如，发送器110可以从发送器110的存储器检索预编码矩阵Sk。或者，发送器110可以从另一设备接收预编码矩阵Sk，例如作为信令信息的一部分。发送器110还可以根据预先配置或接收的码本矩阵Xk来确定预编码矩阵Sk。这些示例可以推广到具有多个用户和对应码本矩阵和/或预编码矩阵的应用。
由于可能存在多个用户，因此发送器110可以获取与多个用户对应的多个对跖输入序列bk。不同的用户可以与不同的码本矩阵相关联。发送器110还可以获取与所述多个用户对应的多个预编码矩阵sk。第k个用户的预编码矩阵可以基于所述第k个用户的所述码本矩阵与所述对跖矩阵的乘法运算。对于K个用户，所述对跖矩阵可以是相同的。然后，可以为所述多个用户中的每一个生成多个预编码码字。所述第k个用户的每个预编码码字可以基于所述第k个用户的对跖输入序列bk的不同子集与所述第k个用户的预编码矩阵sk的乘法运算。然后，可以基于所述K个用户中的每一个的预编码码字的级联来生成信号。还应当注意的是，用户的数量可以大于多个码本矩阵的码字的复数符号。这可以根据NOMA方案将信息过载到可用资源单元。
所接收的信号y通常可以表示为
其中包括第k个用户的一个或多个BPSK字，sk是第k个用户预编码矩阵。第k个用户对角线信道矩阵diag｛h1,k，…，hN，k}可以表示为Hk。接收器130可以将向量bk级联成大小为K log2(M)的向量b。因此，所接收的信号可以重写为
y＝[H1S1，...，HKSK]b+η
＝Hb+η。
整个N×K log2(M)信道矩阵H可以包括
H＝[H1S1,…,HKSK]。
K个用户可以用于例如连续地通过大小为N的P个RB发送。因此，bk的大小变为Plog2(M)，而bk中的每个log2(M)符号可以通过Sk转换成大小为N的SCMA码字，以一起形成大小为NP的级联向量xk，包括
其中表示克罗内克积(Kronecker product)，IP是P×P单位矩阵，/>是第k个块对角线预编码矩阵。所述码本的线性化使接收器130能够对所接收的信号执行线性均衡。这可以显著降低接收器130处的复杂性。
图9示出了本发明的实施例提供的第k个用户的LVDM发送器应用线性化码本的示例。LVDM会泛化OFDM波形，同时提供更灵活的实现方式。LVDM发送器900可以接收二进制(对跖)向量bk作为输入。可选地，二进制向量bk可以分成多个子集(子向量)，该多个子集(子向量)可以作为输入提供给对应的一个或多个预编码器902。因此，可以基于二进制向量bk的不同子集与所述第k个-用户的预编码矩阵Sk的乘法运算来获取所述第k个用户的每个预编码码字。LVDM发送器900还可以包括LVDM调制器904，还LVDM调制器可以对一个或多个预编码器902的一个或多个输出应用调制矩阵Gk。预编码器902的输出可以包括预编码码字。LVDM调制器904的输出可以包括LVDM调制符号。因此，LVDM发送器900可以级联所述第k个用户的预编码码字，并且基于将所级联的预编码码字与调制矩阵Gk相乘来生成调制符号。所述调制矩阵可以是用户特定的。因此，K个用户中的一个或多个可以与不同的调制矩阵相关联。
调制矩阵Gk可以包括
其中所述第k个用户的所述调制矩阵的签名根ρn,k符合以下条件，即其中ak是所述第k个用户的半径，并且其中κk是所述第k个用户的归一化因子。可以应用归一化因子κk以符合通过/>得出的第k个用户发送功率限制。例如，可以根据所述第k个用户的半径ak，例如根据以下等式来确定归一化因子κk
可以在发送前使用L个零填充每个调制符号sk。例如，可以在所述调制符号的末尾***补零，如图9所示。LVDM发送器900还可以对所生成的调制符号应用并串变换906。
图10示出了本发明的实施例提供的基于LVDM的NOMA***的示例。所述***包括接收器130和K个发送器110。发送器110可以位于单个设备1010内，该设备1010可以可选地实现为包括多个发送器110的***。发送器110还可以在单独的设备处，例如在多个用户设备(user equipment，UE)处实现。接收器130也可以位于基站等单独的设备处。然而，收发设备或***可以包括接收器130和一个或多个发送器110。例如，发送器110可以在其存储器204中包括用于对应用户1…K的NOMA码本1…K，例如码本矩阵xk。发送器110可以在对应的预编码器1012处应用一个或多个NOMA码本，以对K个用户的二进制输入序列bk进行预编码。如上所述，每个用户的一个或多个预编码码字可以基于用户特定的调制矩阵Gk在对应的LVDM调制器1014处处理，并且例如通过多个天线单独发送。
考虑到每个用户配有LVDM调制器1014，可以通过sk＝xkk来获取第k个用户的调制信号。基站等接收器130处的接收信号可以包括
其中Ck是具有至多L+1个非零第一子对角线(包括主对角线)的(NP+L)×NP矩阵，该矩阵表示与包括收发滤波器的第k个用户时变信道脉冲响应的卷积，并且η是如上所述的对应AWGN噪声。所接收的信号可以由接收滤波器1030处理。
如果接收器130包括OFDM解调器，则接收器130处的频域接收信号可以表示为
其中是通过向NP×NP DFT矩阵F附加其L个第一列来获取的NP×(NP+L)矩阵，其中
因此，接收器130可以包括DFT模块1032，该DFT模块1032用于计算具有所附加的DFT矩阵的接收信号的DFT。所述基站处的所述频域接收信号可以重写为
由于所述码本已经线性化，因此可以在接收器130处应用基于低复数线性的检测。然而，在NOMA过载的情况下，例如由于未知变量的数量可能大于所述***中的观测值，因此迫零(zero-forcing，ZF)和MMSE等线性均衡器可能不是最优的。然而，通过在基于LVDM/OFDM的NOMA***中应用基于线性的连续干扰取消接收器，例如有序连续干扰取消(orderedsuccessive interference cancellation，OSIC)，可以提高检测性能。在下文中，导出包括NOMA预编码矩阵Sk(k＝1,…,K)的整个频域信道矩阵。此外，公开了一种基于最小均方误差(minimum mean squared error，MMSE)的OSIC接收器，该接收器可以同时寻址NOMA编码和ICI项。所述频域接收信号可以包括
通过在大小为PK log2(M)的中堆叠BPSK向量bk，k＝1,…,K，所述频域接收信号y可以重写为
其中NP×(KP log2(M))矩阵Q是有效的整个频域信道矩阵。将(z1,z2,…,zi-1)设为(i-1)次迭代后通过MMSE-OSIC均衡在向量b中检测到的符号的索引的顺序。在第i次迭代中，i＝1,…,PK log2(M)，要求解的线性***可以包括
在本文中，删除在(i-1)次先前迭代中已经检测到的由z1,…,zi-1索引的条目之后，可以包括二进制(BPSK)向量b。可以通过删除Q的对应列来确定矩阵/>向量/>是在删除对先前检测到的符号/>的构成之后接收的向量y，其中bl是b的第l个元素。
值得注意的是，要估计的可以是实值向量，并且可以应用宽线性(widelylinear，WL)MMSE，其在/>满足/>时会简化为线性MMSE均衡。因此，线性均衡可以包括线性MMSE均衡。在以下示例中，/>和WL-MMSE均衡处理可以包括以下各项中的一个或多个：
a)在第i次迭代中，i＝1:PK log2(M)，可以使用通过以下等式得出的来执行WL-MMSE
矩阵可以包括频域中的噪声协方差矩阵。
b)在第i次迭代期间，可以根据以下等式来确定要检测的所选择的符号的索引zi
zi＝Ωi(t)
其中t包括
在本文中，Ωi可以包括Ωi＝{1,…,PK log2(M)}\{z1,…,zi-1}，wl可以通过以下等式得出
ql可以通过以下等式得出
c)可以通过以下等式来确定硬判决
其中
可以根据每次迭代期间的复杂性来评估所公开的执行WL-MMSE均衡的MMSE-OSIC检测器的复杂性等级。接收器130可以执行PK log2(M)次矩阵可以离线执行通过得出的噪声协方差矩阵的计算及其逆R-1计算，因此可在复杂性分析中省略R和R-1的计算。
在第i次迭代中，矩阵Q的大小为(NP×(KP log2(M)-i+1))，WL-MMSE运算成本为O((KP log2(M)-i+1)3)。由于OSIC迭代的次数为(KP log2(M))，因此可以通过以下等式来确定所公开的MMSE-OSIC检测器的复杂性等级
因此，通过O((KPμ)4)得出所公开的MMSE-OSIC检测的复杂性等级，其中μ＝log2(M)是二进制字大小。
下表总结了不同类型接收器的复杂性。复杂性等级已经作为码本大小M＝2μ而不是μ的函数导出。为了提供公平的比较，已经将基于非LVDM接收器的复杂性等级与SCMA码的数量P相乘。
结合所述码本线性化，LVDM可以提高线性接收器在双选择性信道中的性能。与基于MPA的接收器不同，所述线性接收器会扫描整个有效信道矩阵，并因此在双选择性信道中提供比MPA更好的性能。此外，LVDM可以避免使用高复杂性最大似然(maximum likelihood，ML)接收器和使用复杂性较低但能量效率较好的接收器，来提高性能并克服其损失。
图11示出了本发明的实施例提供的配合LVDM-NOMA符号使用的导频模式的示例。所述导频模式可以用于估计LVDM-NOMA符号的传输信道120。LVDM-NOMA帧可以包括一个或多个LVDM-NOMA符号1101，用白色示出。所述LVDM-NOMA帧还可以包括***在LVDM-NOMA符号1101内的一个或多个训练序列(导频向量)1102，用对角线虚线示出。训练序列1102可以周期性地***在LVDM-NOMA符号1101内，例如以Ms个符号为一个周期。图11示出了使用专用LVDM-NOMA符号的K＝6个用户的导频模式的示例，其中Ms＝Np＝4，并且每个导频符号向量后跟(Ms-1)个LVDM-NOMA符号(向量)。可以每隔Ms个所发送的符号向量***训练序列1102。例如，一个训练序列向量1102可以后跟(Ms-1)个LVDM-NOMA符号1101。因此，每个用户k可以周期性地发送PN log2(M)个样本的训练序列uk。用户的训练序列可以同时发送，如图11的示例所示；或者，使得用户的导频序列1102在时间上不重叠，如图17的示例所示。因此，LVDM-NOMA帧的长度或者通常用于信道估计和预测(channel estimation and prediction，CEP)的训练序列和调制符号序列可以是NpMs。训练序列可以尾随L个零。因此，训练序列1102可以在每个训练序列1102的末尾包括L个零。对于不同的用户，训练序列1102可以是不同的。这使得能够在接收器130处分离用户。
由于移动性，每个用户的信道脉冲响应(channel impulse response，CIR)甚至可以在一个LVDM符号内变化，使得反馈信令交换以及检测处理具有挑战性。因此，接收器130可以应用联合信道估计和预测(channel estimation and prediction，CEP)算法，其中半径ak,opt的一些值可以在接收器130处预测。接收器130可以将所预测的值发送到一个或多个发送器110。发送器110可以使用所预测的半径来为第k个用户生成后续一个或多个LVDM符号。接收器130还可以使用信道估计来利用高级处理检测所接收的LVDM用户的符号以克服ICI，如下面将进一步描述的。
将τmax和fD分别设为无线信道120的时延扩展和多普勒扩展。接收器130的采样周期(采样时间)可以表示为Ts。应当注意的是，接收器130可以在实践中以实验的方式测量τmax和fD两者。
信道估计可以基于基扩展信道模型(basis expansion channel model，BEM)，其中第k个用户的信道脉冲响应hp,k(t,τ)是使用以下各项针对t∈[ζNcts,(ζ+1)NcTs)(在第ζ个信道相干时间内)呈现的
a.Q+1个系数每个块保持不变但允许随ζ变化，以及
b.Q+1个傅里叶基捕获时间变化但对所有ζ通用，
其中 表示整数上限运算符，/>因此，hp,k(t,τ)可以近似为
其中(l,p)∈{0,…,L}×[0,…,NC-1]
其中 表示整数下限运算符。在该示例中，信道抽头的数量为L+1。每个信道脉冲响应hp,k[l]中样本的数量可以等于Nc(在时域中跨越整个帧持续时间)。
接收器130可以接收训练序列1102。然后，接收器130可以对Np个所接收的训练序列执行CEP算法。训练序列的数量可以满足NpMsJ<Nc，其中Nc是无线信道120的相干周期。当所接收的第p个LVDM-NOMA符号rp对应于第m个训练序列(p＝mMs，)时，CEP模块可以利用Np个所接收的训练序列/>来预测后面(Ms-1)个LVDM-NOMA符号上的信道时间演变，以确定接收器130可以反馈给发送器110的ak,opt。发送器110可以根据所接收的反馈来配置预编码和调制块。接收器130还可以估计在所接收的最后(Ms-1)个LVDM-NOMA符号期间的信道抽头。可以提供所述估计值以馈送均衡器用于检测。
图12示出了本发明的实施例提供的应用训练序列用于信道估计和预测的示例。所述信道估计和预测可以在接收器130的CEP模块1034处执行。所接收的训练序列可以表示为
其中包括在第n个发送符号期间捕获第k个时变CIR演变的J×C矩阵，通过以下等式得出
其中
其中其中Nc表示无线信道120的相干时间。矩阵/>可以包括下三角托普利兹矩阵，该矩阵的第一列包括[cq,k[0],…,cq,k[L],0,…,0]T。根据代数运算，所接收的序列可以表示为/>
矩阵是J×(L+1)下三角托普利兹矩阵，该矩阵的第一列是/>和向量/>可以包括第k个用户的第m个训练序列。矢量/>可以包括系数/>参数J可以等于训练序列的长度。因此，每个训练序列可以具有相同的长度J。
CEP模块1034可以使用BEM近似例如来估计和预测无线信道120。CEP模块1034可以将Np个所接收的训练序列堆叠成所接收的训练序列的向量其大小可以为(Np J×1)并且表示为
在图12的示例中，接收器130可以堆叠指示参与信道估计/预测的四个训练序列1102。所堆叠的向量可以包括当前接收的多载波(multicarrier，MC)符号和Np-1个先前接收的多载波符号。所接收的信号可以采用以下形式
其中包括加性噪声。加性噪声向量/>可以包括/>矩阵φm可以包括
然后，可以使用基于矩阵φm的线性MMSE估计器来估计无线信道120的估计值。可以对应用所述线性MMSE估计器以得出
其中Rc＝E{ccH}是信道协方差矩阵，其中Trace{Rc}＝K。应当注意的是，Rc取决于信道模型的功率延迟分布(power delay profile，PDP)，这在接收器130处是已知的。
根据例如通过如上所述的MMSE估计的系数CEP模块1034可以预测如图12所示的后续(例如后面)一个或多个LVDM-NOMA符号的无线信道120。可以根据以下等式来针对(l,k)∈{0,…,L}×{1,…,K}确定用户的预测时变CIR，其可以提供给发送器110用于构建后续一个或多个LVDM-NOMA符号
其中P∈{(mMs+1)J,…,(m+1)MsJ-1}。可以根据以下等式来针对(l,k)∈{0,…,L}×{1,…,K}确定用户的估计时变CIR，其可以提供给检测器1038的均衡器以检测最后接收的(Ms-1)个LVDM-NOMA符号
其中P∈{((m-1)Ms+1)J,…,mMsJ-1}。因此，CEP模块1034可以根据所接收的训练序列来针对后续一个或多个调制符号确定无线信道120的估计和预测估计。所确定的信道估计(在图10中表示为HDet)和无线信道120的预测估计(HPred)可以提供给优化块1036。
优化块1036可以使用无线信道120的估计和/或预测来确定后续一个或多个符号的一个或多个LVDM参数。例如，优化块1036可以根据无线信道120的预测估计来确定第k个用户的更新半径ak,opt。优化块或通常接收器130可以向发送器110发送第k个用户的所述更新半径ak,opt的指示。
根据一个实施例，可以使用erfc等度量来确定所述更新(优化)半径。因此，可以例如根据以下等式来确定所述更新半径
其中
是子载波n上的第k个用户频域信道系数。参数PN可以等于DFT矩阵的大小。或者，可以使用机器学习算法来确定所述更新半径ak,opt，例如根据随机梯度下降方法。
因此，在接收到训练序列时，信道估计和预测(channel estimation andprediction，CEP)模块1034可以根据所接收的训练序列来针对调制符号确定无线信道120的估计。然后，检测器1038可以解调所接收的信号，并根据所确定的信道估计对所解调的信号执行线性均衡。所述线性均衡通过码本的线性化来实现。
因此，本发明的实施例提供了一种NOMA方案，该方案使用线性码本来使线性接收器能够在高移动性下处理双选择性信道。在一个实施例中，LVDM可以在发送器侧使用，以允许灵活的实现方式，同时与基于OFDM的方案相比提高性能。可以使用频域均衡来降低接收器复杂性。其中，可以应用联合信道估计和预测。信道估计部分可以馈送检测器(均衡)，而信道预测输出可以用于为每个用户针对后面的LVDM符号配置发送器块。然而，发送器、接收器或收发器实现方式的复杂性保持在可以接受的水平。
在第一步骤中，可以执行联合信道估计和预测(channel estimation andprediction，CEP)，例如如图10所示，其中虚线箭头示出将更新的半径值ak，opt作为反馈提供给每个发送器110。可以应用联合信道估计和预测方法，其中信道估计实体馈送频域均衡器以检测(实际)接收的LVDM用户的符号，并且利用预测实体为后面的发送时隙配置发送器块(例如，预编码器和调制器)。可以根据信道状态信息(来自信道估计)和优化度量(例如，如上所述的MSE)来执行半径值ak，opt的优化。此外，可以应用所确定的半径值ak，opt的细化。
从预测实体导出到第k个发送器110的信令反馈(ak，opt或细化的签名根)使得调制和预编码块能够适应发送器特定的无线信道条件。此外，所公开的训练序列使得能够在接收器130处分离用户的信道脉冲响应。
在第二步骤中，可以对所发送的信号执行检测。例如，接收器130可以应用快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)进行解调，以保持低实现成本。可以使用频域均衡(方法)来处理双选择性无线信道。其中，可以使用线性检测器，并且可选地通过迭代处理来增强线性检测器。
下面讨论所公开实施例的性能结果。首先，提供频率选择性信道和双选择性信道的性能结果。由于作为信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)的函数针对多用户方案进行了分析，因此从平均误码率(bit error rate，BER)的角度讨论了基于LVDM和基于OFDM的NOMA的性能。此外，还呈现了对信道估计和aopt个估计误差的敏感性。
图13示出了本发明的实施例提供的频率选择性信道中SCMA MPA和基于LVDM的NOMA的平均误码率(bit-error rate，BER)的示例。SCMA与基于LVDM的NOMA之间的比较在频率选择性信道(fD＝0Hz)中提供。基于LVDM的NOMA方案明显优于SCMA，SCMA在高SNR时达到饱和(BER下限)。
图14示出了本发明的实施例提供的双选择性信道中基于OFDM和LVDM的NOMA的平均BER的示例。据观察，基于LVDM的NOMA在高SNR时仍然明显优于基于OFDM的NOMA。此外，通过使用所提出的WL-MMSE-OSIC检测器，即使在双选择性信道中，基于OFDM的NOMA(SCMA)性能也得到了提高。然而，基于LVDM的NOMA仍会获得信道中的频率分集，并且优于基于OFDM的NOMA。例如，性能结果表明，在BER＝10-5时LVDM的性能比OFDM高5dB。
在图13和图14的模拟中，资源单元(子载波)的数量为C＝64，L＝16。每个资源块(resource block，RB)包含四个资源单元，因此资源块的数量为16。因此，也有16个NOMA码字。对于图14的双选择性信道，最大多普勒扩展为fD＝1KHz。子载波间隔为Δf＝30KHz。对于这两种模拟，使用了二次相移键控(quadratic phase-shift keying，QPSK)调制，并且因此M＝4。
图15示出了本发明的实施例提供的3GPP扩展车辆(Extended Vehicular，EVB)信道中基于OFDM和LVDM的NOMA的平均BER的示例。结果表明，基于LVDM的NOMA优于基于OFDM的NOMA。例如，在BER＝10-5时，SNR增益几乎已经达到8dB。在该模拟中，L＝39。
图16示出了本发明的实施例提供的3GPP抽头时延线C(Tapped Delay Line C，TDL-C)信道中基于OFDM和LVDM的NOMA的平均BER的示例。结果表明，基于LVDM的NOMA再次优于基于OFDM的NOMA。例如，在BER＝10-5时，SNR增益几乎已经达到7dB。在该模拟中，L＝20。
在图15和图16的模拟中，使用了以下一组模拟参数：C＝64，载波频率fc＝3.5GHz，速度v＝200Km/h，多普勒扩展fD＝648Hz，子载波间隔Δf＝30KHz。考虑了QPSK调制和相同的NOMA配置。
图17示出了本发明的实施例提供的多个用户的导频模式的示例。如上所述，多个训练序列可以周期性地***在多个调制符号内。此外，如图17所示，可以所述多个用户的训练序列之间的时移为所述用户中的每一个发送训练序列。在k个用户中的任意两个的非零符号的连续突发之间，可以为所述用户中的每一个提供零符号的间隙。在该示例中，Np＝6，Ms＝5。为了使CEP算法1034能够分离用户的信道，(K＝6)个用户可以发送不同的训练序列，例如由图17的模式给出。因此，每个用户可以在训练序列内具有非零符号的连续部分。此外，不同用户的非零符号在时间上可能不会重叠。例如，这可以通过将每个用户的非零符号的位置移位其训练序列内的预定(用户特定的)符号量来实现。在图17的示例中，用户1至用户6中的每一个在时域中的训练序列的64个符号中具有四个非零连续符号。例如，非零样本的值可以如下确定：
通常，可以选择非零样本的值，使得非零样本是正交的或者在一组用户之间具有低互相关。例如，可以从提供码正交性的哈达马序列(Hadamard sequence)或具有良好相关性质的Zadoff-Chu序列中提取非零样本的值。
图18示出了本发明的实施例提供的基于LVDM的NOMA对信道估计和半径估计误差的敏感性的示例。应当注意的是，尽管在接收器130处已经使用完美信道状态信息(channelstate information，CSI)获取图13至图16的模拟结果，但是该图提供了在接收器130处使用所公开的CEP算法的性能结果。针对扩展典型城市(Extended Typical Urban，ETU)信道提供了图17的导频模式的性能结果。在该模拟中，C＝64，载波频率fc＝3.5GHz，速度v＝200Km/h，多普勒扩展fD＝648Hz，子载波间隔Δf＝30KHz。同样，考虑了QPSK调制和相同的NOMA配置。值得注意的是，OFDM的性能仅取决于信道估计质量，而LVDM的性能取决于信道估计和预测质量。然而，图18示出即使在信道估计不理想的情况下，基于LVDM的NOMA仍然优于基于OFDM的NOMA。LVDM方案利用帮助均衡器克服失配的灵活性。因此，模拟结果表明，本发明的实施例提高了频率选择性信道和双选择性信道中的发送性能。
图19示出了本发明的实施例提供的用于生成信号的方法1900的示例。
在1901处，所述方法可以包括获取对跖输入序列。
在1902处，所述方法可以包括获取预编码矩阵。所述预编码矩阵可以基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量。
在1903处，所述方法可以包括通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。
图20示出了本发明的实施例提供的用于接收信号的方法2000的示例。
在2001处，所述方法可以包括接收所述信号。所述信号可以包括基于对跖输入序列与预编码矩阵的乘法运算来生成的至少一个预编码码字。所述预编码矩阵可以基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量。
在2002处，所述方法可以包括对所述信号进行解调并对所述解调的信号执行线性均衡。
所述方法的其它特征直接来源于所述方法和所述设备(例如，发送器110和900、接收器130或设备200)的功能和参数，如所附权利要求书以及整个说明书中所述，因此在此不再赘述。
设备或***可以用于执行或使得执行本文所述的一种或多种方法的任何方面。此外，计算机程序可以包括程序代码，当所述计算机程序在计算机上执行时，所述程序代码用于执行本文所述的一种或多种方法的一个方面。此外，计算机程序产品可以包括存储有程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括用于执行本文所述的一种或多种方法的任何方面的指令。此外，设备可以包括用于执行本文所述的一种或多种方法的任何方面的装置。根据一个示例性实施例，所述装置包括至少一个处理器和包括程序代码的至少一个存储器，所述至少一个处理器和所述程序代码在通过所述至少一个处理器执行时，用于使得执行所述一种或多种方法的任何方面。
本文中给出的任何范围或设备值都可以扩展或改变，而不会损失所寻求的效果。此外，除非明确禁止，否则任何实施例都可以与其它实施例组合。
尽管已经以结构特征和/或动作特定的语言描述了主题，但是应当理解的是，所附权利要求书定义的主题不必局限于上文描述的具体特征或动作。相反，上面描述的具体特征和动作是作为实现权利要求书的示例公开的，并且其它等同特征和动作旨在包含在权利要求书的范围内。
应当理解的是，上述优点和优势可以涉及一个实施例，也可以涉及几个实施例。所述实施例不限于解决任何或全部所述问题的实施例，也不限于具有任何或全部所述优点和优势的实施例。此外，还应当理解的是，对“一个”项目的引用可以指这些项目中的一个或多个。此外，对“至少一个”项目或“一个或多个”项目的引用可以指这些项目中的一个或多个。
本文所述方法的操作可以以任何适当的顺序执行，也可以在适当的情况下同时执行。附加地，在不脱离本文所述主题的范围的情况下，可以从所述方法中的任一种方法中删除各个块。上述任何实施例的各个方面可以与所描述的任何其它实施例的各个方面相结合，以形成进一步的实施例而不会损失所寻求的效果。
术语“包括”在本文中用于表示包括所识别的方法、块或元素，但此类块或元素不包括排他性列表，并且方法或设备可以包含附加的块或元素。
应当理解的是，以上描述仅以示例的方式提供，并且本领域技术人员可以进行各种修改。上述说明书、示例和数据提供了示例性实施例的结构和应用的完整描述。尽管上文已经以一定程度的特殊性或结合一个或多个单独的实施例描述了各实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本说明书的范围的情况下对所公开的实施例进行多次修改。

Claims (22)

1.一种用于生成信号的设备(110、200、900、1010)，其特征在于，所述设备(110、200、900、1010)用于：
获取对跖输入序列；
获取预编码矩阵，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；以及
通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。
2.根据权利要求1所述的设备(110、200、900、1010)，其特征在于，所述对跖矩阵包括与按升序排列的值0至M-1的二进制表示对应的M个不同的对跖向量。
3.根据权利要求1或2所述的设备(110、200、900、1010)，其特征在于，第k个用户的所述预编码矩阵Sk包括
其中Xk是所述码本矩阵，BT是所述对跖矩阵。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(200、1010)，其特征在于，还用于：
获取与多个用户对应的多个所述对跖输入序列，所述多个用户与多个所述码本矩阵相关联；
获取与所述多个用户对应的多个所述预编码矩阵，其中，第k个用户的预编码矩阵基于所述第k个用户的码本矩阵与所述对跖矩阵的乘法运算；
为所述多个用户中的每一个生成多个预编码码字，其中，所述第k个用户的每个预编码码字基于所述第k个用户的对跖输入序列的不同子集与所述第k个用户的所述预编码矩阵的乘法运算；以及
基于所述多个用户中的每一个的所述多个预编码码字的级联来生成所述信号，其中所述多个用户的数量大于所述多个所述码本矩阵的码字的复数符号的数量。
5.根据权利要求4所述的设备(200、1010)，其特征在于，还用于：
通过将所述第k个用户的级联的所述多个预编码码字与所述第k个用户的调制矩阵Gk相乘来生成调制符号(1101)，其中
其中所述第k个用户的所述调制矩阵的签名根ρn,k符合以下条件，即其中ak是所述第k个用户的半径，并且其中κk是所述第k个用户的归一化因子；以及
在所述调制符号(1101)的末尾***补零。
6.根据权利要求5所述的设备(200、1010)，其特征在于，还用于：从接收器(130)接收所述第k个用户的所述半径ak的指示或所述第k个用户的所述调制矩阵的所述签名根ρn,k的指示。
7.根据权利要求6所述的设备(200、1010)，其特征在于，还用于：基于所述第k个用户的所述半径ak来确定所述第k个用户的所述归一化因子κk。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的设备(200、1010)，其特征在于，还用于：
为所述第k个用户生成多个所述调制符号(1101)；
在所述多个调制符号(1101)中的每一个的末尾***所述补零；以及
在所述多个调制符号(1101)内周期性地***多个训练序列(1102)，所述多个训练序列(1102)在每个训练序列(1102)的末尾包括L个零。
9.根据权利要求8所述的设备(200、1010)，其特征在于，所述多个训练序列(1102)对于所述多个用户中的每一个是不同的。
10.根据权利要求8或9所述的设备(200、1010)，其特征在于，还用于：以所述多个用户的训练序列(1102)之间的时移为所述多个用户中的每一个发送所述多个训练序列(1102)。
11.一种用于接收信号的设备(130、200)，其特征在于，所述设备用于：
接收所述信号，所述信号包括基于对跖输入序列与预编码矩阵的乘法运算生成的至少一个预编码码字，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；以及
对所述信号进行解调并对所述解调的信号执行线性均衡。
12.根据权利要求11所述的设备(130、200)，其特征在于，所述对跖矩阵包括与按升序排列的值0至M-1的二进制表示对应的M个不同的对跖向量。
13.根据权利要求11或12所述的设备(130、200)，其特征在于，还用于：向离散傅里叶变换矩阵附加所述离散傅里叶变换矩阵的L个第一列，其中所述信号的所述解调基于附加的所述离散傅里叶变换矩阵。
14.根据权利要求13所述的设备(130、200)，其特征在于，所述信号包括多个用户中的第k个用户的多个调制符号(1101)，所述多个调制符号(1101)是基于多个所述预编码码字与所述第k个用户的调制矩阵Gk的乘法运算生成的，其中
其中所述第k个用户的所述调制矩阵的签名根ρn,k符合以下条件，即其中ak是所述第k个用户的半径，并且κk是所述第k个用户的归一化因子。
15.根据权利要求14所述的设备(130、200)，其特征在于，还用于：
接收周期性地位于所述第k个用户的所述多个调制符号(1101)内的多个训练序列(1102)，所述多个训练序列(1102)在每个训练序列(1102)的末尾包括L个零；以及
基于接收的多个训练序列(1102)来确定所述多个调制符号(1101)的无线信道的估计，其中所述解调的信号的所述线性均衡基于所述无线信道的所述估计。
16.根据权利要求15所述的设备(130、200)，其特征在于，还用于：
将所述接收的多个训练序列(1102)堆叠成所接收的训练序列的向量其中所接收的训练序列的所述向量的形式为/>其中ηm是加性噪声，其中/>包括所述无线信道的傅里叶基扩展的第k个时延抽头的第q个系数，矩阵φm包括
其中其中/>其中Nc是所述无线信道的相干时间，J是所述多个训练序列的长度，/>是第一列为/>的下三角托普利兹矩阵，其中/>是所述第k个用户的训练序列(1102)，Np是所述多个训练序列(1102)的数量，Ms-1是训练序列(1102)之间的调制符号(1101)的数量；以及
根据基于所述矩阵φm的线性最小均方估计器来确定所述无线信道的所述估计。
17.根据权利要求15或16所述的设备(130、200)，其特征在于，还用于：
基于所述接收的多个训练序列(1102)来确定至少一个后续调制符号的所述无线信道的预测估计；
基于所述无线信道的所述预测估计来确定所述第k个用户的所述调制矩阵的更新的签名根ρn,k；以及
向发送器(110、1010)发送所述第k个用户的所述调制矩阵的所述更新的签名根ρn,k的指示。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的设备(130、200)，其特征在于，还用于：
基于所述接收的多个训练序列(1102)来确定至少一个后续调制符号的所述无线信道的预测估计；
基于所述无线信道的所述预测估计来确定所述第k个用户的更新的半径ak,opt；以及
向发送器(110、1010)发送所述第k个用户的所述更新的半径ak,opt的指示。
19.根据权利要求18所述的设备(130、200)，其特征在于，还用于：基于以下等式来确定所述第k个用户的所述更新的半径ak,opt
其中
其中是在子载波n上所述第k个用户的所述无线信道的所述预测估计的频域系数，并且其中PN是所述离散傅里叶变换矩阵的大小。
20.一种用于生成信号的方法(1900)，其特征在于，所述方法包括：
获取对跖输入序列；
获取预编码矩阵，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；以及
通过将所述对跖输入序列与所述预编码矩阵相乘来生成预编码码字。
21.一种用于接收信号的方法(2000)，其特征在于，所述方法包括：
接收所述信号，所述信号包括基于对跖输入序列与预编码矩阵的乘法运算生成的至少一个预编码码字，所述预编码矩阵基于码本矩阵与对跖矩阵的乘法运算，所述码本矩阵包括复数符号的M个码字，所述对跖矩阵包括M个不同的对跖向量；以及
对所述信号进行解调并对所述解调的信号执行线性均衡。
22.一种包括程序代码(206)的计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上执行时，所述程序代码(206)用于执行根据权利要求20或21所述的方法。
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