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该项目为国家自然科学基金资助青年科学基金项目(项目批准号:61601047)。
该项目主要研究基于广义因子图的非正交多址接入技术。非正交技术是实现大规模接入的物理层关键技术,该项目重点对非正交接入中的码本设计、多用户检测算法、多用户功率分配和信道反馈技术进行了研究。主要研究成果如下:
1. 基于广义因子图,给出了基于叠加调制的非正交接入信号模型,提出了成对差错概率最小化和离散输入连续输出互信息容量最大化两种码本设计准则,设计了新的码本映射方法, 仿真结果表明,该项目设计的码本性能优于多种现有码本。
2. 设计了具有低复杂度的多用户检测算法,对于稀疏码分多址接入的场景,采用多重判决方法减小了误差传播,提高了检测性能;对于交织器多址接入的场景,采用软符号串行干扰抵消的方法降低了用户间干扰,并能够采用低复杂度频域实现的方法,改善了误比特率性能;对于多用户检测与译码器的联合迭代接收机,提出了对检测结果的缩放因子进行优化的方法,加快了迭代的收敛速度。
3. 以深度学习神经网络作为工具,设计了免迭代的多用户功率分配注水方法,提高了算法的并行度;将注意力机制引入到多层神经网络中,用于信道反馈压缩,降低了信道反馈冗余。
在该项目的研究中,研究内容始终追踪学术界与工业界的前沿,该项目的码本设计成果已经写成了提案,提交到了 6G 标准化工作组中,具有持续发展的潜力。