可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 9（2023）76www.elsevier.com/locate/icte非理想CSI下无SIC空间调制辅助上行NOMA的性能研究Irfan Azam，Soo Young Shin韩国龟尾市久茂国立技术大学信息技术融合工程系接收日期：2021年9月1日;接收日期：2021年10月26日;接受日期：2021年12月17日2021年12月27日在线提供摘要本文提出了一种无需连续干扰消除（SIC）的空间调制辅助上行非正交多址接入（SM-NOMA）。研究了在理想和非理想信道状态信息（CSI）下无SIC的SM-NOMA系统。此外，在接收端，使用基于SIC和无SIC的检测技术来分析SM-NOMA的误比特率（BER）性能。最后，对无SIC的SM-NOMA的性能进行了评估，并与传统的NOMA和基于SIC的SM-NOMA进行了比较。结果表明，无SIC的SM-NOMA在频谱效率、能量效率和误码率方面优于传统的NOMA版权所有2021作者。由爱思唯尔公司出版代表韩国通信和信息科学研究所这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：信道状态信息;非正交多址;空间调制;连续干扰消除1. 介绍预计大规模机器类型通信（mMTC）将在未来的5G和6G网络中发挥重要作用。mMTC的重要特征之一是为发送非常短的分组的大量IoT（物联网）设备实现能量高效的上行链路传输，这在为人类类型通信（HTC）设计的蜂窝系统中是不可能的[1，2]。因此，为大量IoT设备找到具有最小能量约束的高效上行链路传输方案是一个开放的研究挑战。空间调制（SM）是未来无线网络的有前途的技术之一，其与M进制调制符号一起发送附加信息[3]。SM通过简单地利用多输入多输出（MIMO）天线设置并利用单个射频（RF）链的空间增益来提供高能效[4]。利用SM，通过单个有源天线的索引信息来发送额外的信息比特，并且天线索引根据要传送的空间信息比特而改变。*通讯作者。电子邮件地址：irfanazam@kumoh.ac.kr（I.Azam），wdragon@kumoh.ac.kr（S.Y.Shin）。同行审议由韩国通信研究所负责教育与信息科学（KICS）。https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.12.005最近，SM与非正交多址（NOMA）的集成已经得到关注[5在文献[5]中提出了一种MIMO-SM中的下行NOMA，其具有有限字母输入，其中用户的信息通过利用两个有源发射天线同时发射。然而，一对中只有两个用户被分组在一起，以降低用户处的SIC复杂度。此外，引入了多天线设置[6]和MIMO系统[7]中的SM-NOMA，以提高遍历和速率。[6]中提出的方案减少了簇内干扰，提高了下行链路通信中的用户公平性。此外，为了避免使用SIC并降低计算复杂度，根据用户之一的数据选择发射天线然而，在两种方案中仅提供遍历和速率模拟[6，7]。随后，在[8]和[9]中给出了类似方案（如[7]）的详细性能分析，其中代替SM ， 分 别 使 用 广 义 空 移 键 控 （ GSSK ） 和 空 移 键 控（SSK）与NOMA结合以增加服务用户的数量，但仍执行SIC以在下行链路通信中在用户端解码叠加信号。最近，提出了用于基于上行链路免授权SM的多载波（MC）-NOMA的联合用户检测方案，以支持mMTC中的大规模连接[10]。此外，还有一些现有的研究工作，研究了车辆网络中的SM[11，12]。但大部分2405-9595/© 2021作者。 由Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所出版。这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。I. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）7677联系我们||||||=--U∈1W中国中国2=联系我们⎥uuuusymhNr，1hNr，Ntueuu关于SM的先前研究工作已经考虑了下行链路NOMA，并且已经使用了导致高BER和错误平层（errorfloor）的基于SIC的检测技术[13]，并且联合最大似然（JML）检测技术仅在常规NOMA中被利用。考虑到上述研究分析的空白，本文提出了一种用于mMTC的上行链路无SIC的SM-NOMA，成功地恢复了信息比特和调制符号比特，提高了误码率（BER），消除了现有基于SIC的检测技术无法避免的错误平层。此外，建议的系统工作在完美和不完美的信道状态信息（CSI）的影响，突出的性能增益。此外，所提出的方案的复杂性分析进行突出的BER和复杂性之间的权衡。最后，在频谱和能源效率进行了评估，并与Fig. 1. 提出了基于SIC和无SIC的上行链路SM-NOMA的系统模型。2.1. 常规空间调制在本文中，两个用户（U=2）被认为是一对，每个用户（u∈ {1，2}）想要发送b =bind+bsymbits in其中b_ind=log2（N_t）比特的每个SM数据块表示2. 系统模型和传输方案在本文中，上行链路NOMA传输被认为是U个用户，u1，. . .，U = U E1，. . .、U ∈U使用发射天线Nt和发射功率P1和P2发射它们的调制信号，其中P1>P2。在具有接收天线Nr的接收机处，该发射信号作为叠加信号被接收。在每个通信间隔，每个用户（u）根据要发射的该用户的信息比特选择单个发射有源天线（n）因此，U个用户在每次传输时的发射活动天线可以相同或不同，这取决于它们各自的信息比特。 近用户和远用户的信道增益表示为h12>，. . .，h u2>，. . .，h U2.此外，在BS处接收U个用户在相同的时间-频率资源块（RB）上发送的信号Xu作为叠加信号，并且由下式y=∑hu<$Pu du−αxu+w，（1）活动发射天线索引。当你log2（M）是M元调制符号使用有源发射天线（n）[3，4]进行发射。此外，给定发射天线的数量Nt和信号星座（M），SM的频谱效率为：ηSM=log2Nt+ log2M [bpcu]（2）其中bpcu表示每个信道使用的总发送比特2.2. 上行SM-NOMA系统类似于[15，16]，基于SIC的SM-NOMA在没有任何功率控制机制的情况下使用，并且在接收器处使用最大似然（ML）检测方案用于基于SIC的SM-NOMA。对于更多细节，SM-NOMA的上行链路传输模型在图1中示出。信息比特b u（u1， 2）由来自预定义的M元星座的符号和使用SM发送到BS的信息组成。发送天线索引的信息比特被激活用于发送。假设x1= {0 0x1 0}T 是输出u=1其中，du是每个用户（u）到BS的距离，项α表示路径损耗指数，hu∈CNr×Nt是UE1的向量，其包含要使用具有索引比特bind=10的天线发送的x1个符号，所述天线遵循给定的发送天线比特到索引的映射为00→n1，01→n2，10→n3，11 →n4对于给定的N t数 =4个发射天线从用户（u）到BS的信道向量，并且假设所有的元素遵循相同和独立分布（i.i.d.）具有零均值和单位方差的复高斯分布，即，huC（0，IN）.BS处的加性高斯白噪声由wC（0，σ2）表示，其每个元素是i.i.d.复高斯随机变量，均值为零，方差为σ2。此外，本发明还具有指数n1，n2，n3，n4。类似地，x2x2000T表示UE2的输出向量，其包含要使用天线索引bind00发送的x2个考虑到N是发射天线Nt和接收天线Nr的数量，则MIMO信道上的信道矩阵H被给出为11... ......你好。h1NW最小二乘（LS）方法用于信道估计其中，估计的信道是h_n，并且估计误差followshuCN其中σ2=d−α是通道0，σ2+σ2、H=：.，t.（三）⎦故，e=hu−hu（[14]）。e）估计的信道系数he**：传统的NOMA和基于SIC的SM-NOMA。I. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）7678σ 2是UEu-BS链路的方差在信道估计中出现破坏性影响。其中每个hr，t= {h1，th2，t. . . h Nr，t}T 是复杂的通道接收天线之间的响应向量（r =[1. . . N[r]）和I. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）76792×׈ˆ=2ˆ ˆ ˆ ˆ=−222X∑√U=2接收器：接收叠加的SM-NOMA信号22222向量w= {w1w2. . . wN}T 在接收器处可以被写为n1，n2，x1，x2arg minyx1， x2∈χP1h1x1−Ph x，努 河Uu=1 =arg miny−Puhux u11x1∈χ1115：C（i， r， t）←算法1无SIC的SM-NOMA算法在从y中消除UE1的影响后得到y。然后，传输：用户（U）使用相同RB输入：log2Nt+log2Mt每个用户BS对UE2信号进行解码，并通过对被给定为输出：xu用户（u）的输出向量，包含nu，xu输入：h，y，M，U，Nr，Nt[n，x]=a r gminy−Phx。（六）输出：nu，xu无SIC检测：初始化M Nr Nt矩阵C以存储所有可能性1：计算所有用户u=1到U的C第二章： 对于r=1到N，r做3：对于t=1到Nt，4：对于i=1到M，y（r，t）−<$Ph<$（r，t）x（i）<$2.4. SM-NOMA的拟议无SIC检测为了避免上行链路SM-NOMA中的错误平层和信息丢失，提出了无SIC算法（算法1）。算法一给出了SM-NOMA信号的传输和无SIC检测。无SIC检测基于联合最大似然（JML）技术[17]。在JML中，BS联合解码高和6：结束7：结束第八章： 端u uu低功率信号的两个NOMA用户通过执行穷举搜索。然而，JML检测的计算复杂度高于基于SIC的检测方案，因为它同时恢复两个用户的符号9：[n<$u，x<$u]=min（C）查找最小欧几里得距离有源发射天线（t=1），而H的大小为通过检查所有的可能性，但是它提供了比传统的基于SIC的技术最优的BER。对于给定的U，对接收信号向量y的JML运算 2用户写的作为Nr×Nt。因此，具有AWGN噪声的接收向量y[[英语泛读材料√ˆUy=P uHxu+ w。（四）u=1其中是基于预定义星座方案的符号向量。类似地，对于任意U个用户，JML操作可以写成联系我们x u∈χu=1μ m在传统的基于SIC的NOMA检测方案中，接收机首先解码高功率信号，同时将低功率信号视为噪声。然后，从接收信号中减去解码信号，以解码低功率信号。对于上行链路SM-NOMA，接收器遵循相同的解码策略，并且在解码的第一步骤中，低功率信号用户（UE2）的信号将被视为干扰，由于该干扰，高功率信号用户（UE1）的总体信号与噪声干扰比（SINR）在高发射功率下饱和[13]。这导致两个用户的错误平层，这是用于SM-NOMA的基于SIC的检测方案的主要缺点[16]。因为在SM-NOMA中，如果高功率信号用户（UE1）的信息比特未被正确解码，则可能导致低功率信号用户（UE2）处的高BER。因此，提出了一种无SIC检测技术来克服上述问题。在所提出的SM NOMA中，对于P1>P2的U2用户，BS首先通过检查x1的所有可能性来使用ML检测方案解码UE1的接收信号，并且将UE2信号视为噪声。UE1的ML检测执行为：[n，x]=a r gminy−<$Ph<$x<$。（五）在接收到天线索引和符号之后，BS在SIC过程期间从y中减去恢复的x，22x2∈χ2.3. 用于SM-NOMA的.（八）I. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）7680+SML在这项工作中，利用上行链路SM-NOMA的目标是通过使用mMTC中的活动发送天线索引发送附加信息来实现高频谱效率。因此，使用像无SIC方案的有效检测方案，其可以尽可能多地正确解码所发送的符号和附加信息比特，以实现其目标。这就是为什么与关于SM-NOMA的其他研究工作不同，目标是以主要在接收器侧的计算复杂度为代价在mMTC中提供能量高效且可靠的上行链路传输。3. 复杂性为了分析复杂度，将考虑基于SIC和无SIC检测方案的检测过程所需的复杂操作的数量。 根据[9]，SM检测所需的乘法次数为NrNtM和NtM。另外，对于U个用户的ML检测的复杂度为4N rM.因此，在执行SM和ML检测时的基于SIC的检测的复杂度（在等式（1）中）（5））对于UE1的高功率信号，可以写为γ1= 2 N rN t+N tM + M +4 NrM。（九）另一方面，在基于SIC的SM-NOMA中，将在接收机处针对低信号功率用户UEUI. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）7681−（（））--图二、无 SIC的SM-NOMA和常规NOMA对于U = 2、NT= 4、NR= 4和M ={4，16，64}的频谱和能量效率。并且SIC过程的迭代次数取决于具有比UEU更高功率的用户的数量。因此，对于任何U个用户的情况，SIC过程迭代天线（Nt）和调制技术（M）。因此，无SIC的SM-NOMA的频谱效率可以写为：对于具有最低信号功率的用户U ∈U将是U1。然后，在减去其他用户的干扰之后，等式（1）中给出的ML检测。（6）.将被应用。因此ηSM−NOMA=log2 ρlog2log2（M）+（1 − P e）log2（N t）。（十一）U EU的整体复杂度如下：γU= 2 N rN t+N tM + M+4 N rM+ U − 1。（十）公司简介因此，基于SIC的SM的总接收机复杂度是此外，SM的能量效率是全面的在[18]中进行了分析，并且示出了SM与常规MIMO传输相比更节能。假设在无SIC的SM-NOMA中传输的比特数是使用多个发射天线的系统 Nt 和QAMNOMA为γSIC=γ1+γU。−尺寸M的调制为ηSM−NOMA。的数量SM 不，不，此外，有人指出，SIC的复杂性在传统的NOMA中传输的比特是不，不，. 因此，我们认为，基于SIC的检测低于无SIC检测，给定SM-NOMA传输的能量效率被给出为在[17]中，作为γSIC−free−=M2（3Nr Nt− 1）+3M2Nr Nt+ηSM−N O M AM2−SM 不，不，其中第一项、第二项和第三项表示SM−N O M A=PT，（12）计算复杂度，包括加法器、乘法器和比较器操作，分别。此外，两种检测方案的复杂度可以通过假设数值U2、Nt4、Nr4和M4. 结果，基于SIC的方案需要总共233个复杂操作，而无SIC的方案需要752个加法器操作、768个乘法器操作和15个比较器操作。然而，无SIC的SM-NOMA实现了高频谱和能量效率以及更好的BER性能增益。4. 绩效评价本节从频谱效率、能量效率和BER方面对所提出的无SIC SM-NOMA方案进行了性能评估。4.1. 光谱和能量效率为了计算无SIC的SM-NOMA的频谱效率，（2）可以像[8，9]那样使用。此外，频谱效率取决于在给定的信噪比（SNR）ρ、发射数目ρ和发射速率ρ下用户的差错性能（PeI. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）7682=-={个=-==+===-其中，PT是每个trans-m所需的总发射功率任务例如，在无SIC的SM-NOMA系统中，如果具有使用大小为M4、16、64的信号调制的Nt=4个发射天线的U=2个 用 户 ， 则 每 次 传 输 发 射 ηSM-NOMA 比 特， 而 在 传 统 的NOMA中，每次传输发射ηNOMA比特。传输然后，研究了无SIC的SM-NOMA系统在归一化发射功率下的能量效率，P1 1个P-20.7哪里PTP1P2[13]可以与传统的NOMA系统进行比较。无SIC的SM-NOMA的光谱和能量效率的结果如图所示。 2（a）和图。图2（b）分别示出了用于上行链路传输的无SICSM-NOMA方案的功效，这是mMTC中的关键要求4.2. SM-NOMA的误码性能对于BER性能评估，首先考虑用户U2，NrNt4个发射和接收天线，以及4-QAM信号调制方案的情况。其他系统参数被设置为d10.5、d21作为用户与BS之间的归一化距离，P11、P20.7分别作为UE1和UE2此外，本发明还I. Azam和S.Y.ShinICT Express 9（2023）7683==图3.第三章。在 理 想 和 非 理 想 CS I （ σ e ） 下 ， 比较了所提出的 无SIC SM-NOMA、传统NOMA和基于SIC的SM-NOMA的BER=0.05）。为了公平比较，所提出的SM-NOMA和传统NOMA方案的bpcu是相同的。图在图3（a）中，示出了在σe=0的完美CSI和σe0.05的不完美CSI下基于SIC的SM-NOMA的BER性能。基于SIC的SM-NOMA在高SNR状态下遭受错误平层，因为在基于SIC的检测中，UE2信号在解码UE1信号时被视为干扰，这是错误平层的根本原因。此外，图中的结果。图3（b）示出了所提出的无SIC的SM-NOMA的BER性能，其中传统上行链路NOMA和SM-NOMA都克服了错误平层，并通过利用同时解码两个用户的信号的JML检测方案实现了高BER，并为传统NOMA和SM-NOMA提供了更好的BER。在图3（c）中，可以看出，在不完美CSI（σe0.05）下，具有无SIC 的 SM-NOMA 的 近 端 用 户 （ UE1 ） 在 10- 4处 比 传 统NOMA实现8dB的SNR增益，而远端用户（UE2）在10- 2处因此，无SIC的SM-NOMA在完美和不完美CSI下都优于传统的NOMA和基于SIC的SM-NOMA。5. 结论本文提出了无SIC的SM-NOMA，以评估用于mMTC中的上行链路通信的SM和功率域NOMA的性能增益。重要的是，在这项工作中，无论是无SIC和基于SIC的检测方案的上行链路SM-NOMA的实施和他们的性能进行评估。此外，所提出的系统的性能进行了分析，在完美和不完美的CSI。在频谱效率和BER方面的性能进行了评估，并与传统的NOMA。结果表明，无SIC的SM-NOMA在误码率、频谱效率和能量效率方面优于传统的NOMA和基于SIC的SM-NOMA。CRediT作者贡献声明Irfan Azam：概念化，方法论，调查，写作-原始草稿。Soo Young Shin：监督，资源，可视化，写作竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作致谢这项工作得到了韩国国家研究基金会（NRF）的支持，该 基 金 由 韩 国 政 府 （ MSIT ） 资 助 （ 编 号 ：2019R1A2C1089542）。引用[1] P. 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