5G SCMA系统中低复杂度MPA检测算法优化研究

"SCMA系统中低复杂度MPA多用户检测算法研究" 本文是一篇关于SCMA（Sparse Code Multiple Access，稀疏码多址接入）系统中低复杂度多用户检测算法的硕士学位论文，作者为谢欢，导师为胡艳军教授，专业领域为信息与通信工程中的通信与信息系统。该论文探讨了5G移动通信技术背景下，SCMA技术如何通过其码字的稀疏性来解决大规模接入问题。SCMA系统中，消息传递算法（Message Passing Algorithm，MPA）是常用的多用户检测方法，但由于其高计算复杂度，对算法的优化主要集中在因子图的简化和加速收敛上。 然而，现有的优化策略存在一些问题。简化因子图可能导致部分消息无法达到收敛状态，进而引起误差扩散，从而降低比特错误率（Bit Error Ratio，BER）性能。另一方面，串行更新的MPA算法虽然能快速收敛，但会增加计算时延。因此，研究的重点在于如何在降低MPA算法复杂度的同时，找到一个性能与计算时延之间的平衡点。 论文的主要研究内容包括： (1) 对MPA算法的深入分析，探讨其内在机制和存在的问题，特别是关于因子图简化导致的性能下降和串行更新引发的时延问题。 (2) 设计和实现新的低复杂度MPA算法，可能涉及新的消息处理策略，以减少计算量，同时尽可能保持或提高系统的误比特率性能。 (3) 模拟和实验验证新算法的效果，比较其与传统MPA和已有的优化算法在BER性能、计算复杂度以及计算时延方面的表现。 (4) 对新算法进行理论分析，建立相应的性能模型，以便于理解算法的运行机理和优化潜力。 (5) 探讨新算法在实际SCMA系统部署中的可行性，评估其对5G网络大规模接入能力的提升效果。 这篇论文致力于解决SCMA系统中MPA算法的复杂度问题，为5G通信提供更高效、低延迟的多用户检测解决方案，对5G网络的性能优化和大规模接入能力提升具有重要意义。