移动通信技术发展到今天,频谱资源也变得越来越紧张了。同时,为了满足飞速增长的移动业务需求,人们已经开始在寻找既能满足用户体验需求又能提高频谱效率的新的移动通信技术。在这种背景下,人们提出了非正交多址技术(NOMA)。
非正交多址技术(NOMA)的基本思想是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(SIC)接收机实现正确解调。虽然,采用SIC技术的接收机复杂度有一定的提高,但是可以很好地提高频谱效率。用提高接收机的复杂度来换取频谱效率,这就是NOMA技术的本质。
NOMA的子信道传输依然采用正交频分复用(OFDM)技术,子信道之间是正交的,互不干扰,但是一个子信道上不再只分配给一个用户,而是多个用户共享。同一子信道上不同用户之间是非正交传输,这样就会产生用户间干扰问题,这也就是在接收端要采用SIC技术进行多用户检测的目的。在发送端,对同一子信道上的不同用户采用功率复用技术进行发送,不同的用户的信号功率按照相关的算法进行分配,这样到达接收端每个用户的信号功率都不一样。SIC接收机再根据不同户用信号功率大小按照一定的顺序进行干扰消除,实现正确解调,同时也达到了区分用户的目的,如图1所示。
图1:下行链路中的NOMA技术原理
总的来说,NOMA主要有3个技术特点。
1、接收端采用串行干扰删除(SIC)技术。NOMA在接收端采用SIC技术来消除干扰,可以很好地提高接收机的性能。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。与正交传输相比,采用SIC技术的NOMA的接收机比较复杂,而NOMA技术的关键就是能否设计出复杂的SIC接收机。随着未来几年芯片处理能力的提升,相信这一问题将会得到解决。
2、发送端采用功率复用技术。不同于其他的多址方案,NOMA首次采用了功率域复用技术。
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。在发送端中,对不同的用户分配不同的发射功率,从而提高系统的吞吐率。另一方面,NOMA在功率域叠加多个用户,在接收端,SIC接收机可以根据不同的功率区分不同的用户。
3、不依赖用户反馈CSI。在现实的蜂窝网中,因为流动性、反馈处理延迟等一些原因,通常用户并不能根据网络环境的变化反馈出实时有效的网络状态信息。虽然在目前,有很多技术已经不再那么依赖用户反馈信息就可以获得稳定的性能增益,但是采用了SIC技术的NOMA方案可以更好地适应这种情况,从而NOMA技术可以在高速移动场景下获得更好的性能,并能组建更好的移动节点回程链路。
从上面的描述中我们也可以看出,NOMA虽然是一种新的技术,但是也融合了一些3G和4G的技术和思想。例如,OFDM是在4G中用到的,而SIC最初是在3G中用到的。那么与传统的CDMA(3G)和OFDM(4G)相比,NOMA的性能又有哪些优势呢?
3G的多址技术采用的是直序扩频码分多址(CDMA)技术,采用非正交发送,所有用户共享一个信道,在接收端采用RAKE接收机。非正交传输有一个很严重的问题,就是远近效应,在3G中,人们采用功率控制技术在发送端对距离小区中心比较近的用户进行功率限制,保证在到达接收端每个用户的功率相当。
4G的多址技术采用的是基于OFDM的正交频分多址(OFDMA)技术,不同用户之间采用正交传输,所以远近效应不是那么明显,功率控制也不再是必需的了。在链路自适应技术上,4G采用了自适应编码(AMC)技术,可以根据链路状态信息自动调整调制编码方式,从而给用户提供最佳的传输速度,但是在一定程度上要依赖用户反馈的链路状态信息,如图2所示。
图2:各种多址方式的技术方案
跟CDMA和OFDMA相比,NOMA子信道之间采用正交传输,不会存在跟3G一样明显的远近效应问题,多址干扰(MAI)问题也没那么严重;由于可以不依赖用户反馈的CSI信息,在采用AMC和功率复用技术后,应对各种多变的链路状态更加自如,即使在高速移动的环境下,依然可以提供很好地速率表现;同一子信道上可以由多个用户共享,跟4G相比,在保证传输速度的同时,可以提高频谱效率,这也是最重要的一点。
clc; close all; clear all;
% addpath('.\comm');
% addpath('.\lte');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Performance comparison of NOMA-OFDM system and %
% traditional OFDMA system, % Vision 1.0.0, 2017/4/8. %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 参数
order_psk = [2,4,8,16,64]; % PSK符号阶数,2表示BPSK,4表示4PSK,以此类推
for order = 1:length(order_psk)
sym_total = 2.048e4*52; % 总符号数
len_turbo = 1280; % Turbo码长
bit_total = sym_total * log2(order_psk(order));
N_ofdma_u1 = 26; % OFDMA用户1的子载波数
N_ofdma_u2 = 26; % OFDMA用户2的子载波数
p1 = 0.1; % NOMA用户1的功率
p2 = 0.9; % NOMA用户2的功率
N_ofdm = 64; % OFDM子载波数
N_data = 52; % 数据载波数
N_GB = [4; 3]; % 载波间隔参数
N_P = [12; 26; 40; 54]; % 导频参数
CP = 1/4; % CP占比
Ts = 1/10000;
FD = 500; % 瑞利信道参数
SNR = 25:1:60; % 信噪比
%% 参数合理性判断
if (mod(bit_total, len_turbo)~=0)
error('总比特数必须是Turbo编码长度的整数倍');
end
if (mod((3*len_turbo+12)*bit_total/len_turbo, N_data)~=0)
error('总比特数必须保证OFDM符号完整');
end
if (N_ofdma_u1+N_ofdma_u2~=N_data)
error('OFDMA中两用户的子载波数目之和必须等于数据载波总数');
end
if (p1+p2~=1)
error('功率系数p1与p2之和必须等于1');
end
%% 生成两个用户的发射符号序列,加入Turbo编码
[sym_seq_u1, bit_seq_u1] = data_gen(bit_total, len_turbo, order_psk(order));
[sym_seq_u2, bit_seq_u2] = data_gen(bit_total, len_turbo, order_psk(order));
% mean(abs(sym_seq_u1).^2)
% mean(abs(sym_seq_u2).^2)
%% NOMA和OFDMA
sym_seq_noma = noma_enc(sym_seq_u1, sym_seq_u2, p1, p2);
% mean(abs(sym_seq_noma).^2)
% 对两用户数据进行NOMA编码
sym_seq_ofdma = ofdma_enc(sym_seq_u1, sym_seq_u2, N_ofdma_u1, N_ofdma_u2);
% mean(abs(sym_seq_ofdma).^2)
% 对两用户数据进行OFDMA编码
%% OFDM调制
num_ofdmsym_noma = length(sym_seq_noma)/N_data;
mod_ofdm_noma = comm.OFDMModulator(...
'FFTLength',N_ofdm,...
'NumGuardBandCarriers',N_GB,...
'PilotInputPort',true,...
'PilotCarrierIndices',N_P,...
'NumSymbols',num_ofdmsym_noma,...
'CyclicPrefixLength',N_ofdm*CP,...
'InsertDCNull',true);
% 构造NOMA的OFDM调制器
num_ofdmsym_ofdma = length(sym_seq_ofdma)/N_data;
mod_ofdm_ofdma = comm.OFDMModulator(...
'FFTLength',N_ofdm,...
'NumGuardBandCarriers',N_GB,...
'PilotInputPort',true,...
'PilotCarrierIndices',N_P,...
'NumSymbols',num_ofdmsym_ofdma,...
'CyclicPrefixLength',N_ofdm*CP,...
'InsertDCNull',true);
% 构造OFDMA的OFDM调制器
tx_noma = ofdm_tx(sym_seq_noma, mod_ofdm_noma);
% tx_noma = sym_seq_noma;
tx_ofdma = ofdm_tx(sym_seq_ofdma, mod_ofdm_ofdma);
% OFDM调制
% mean(abs(tx_noma).^2)
% mean(abs(tx_ofdma).^2)
for snr = 1:length(SNR)
%% 瑞利信道
% crl = rayleighchan(Ts, FD);
% tx_noma = filter(crl, tx_noma);
% tx_ofdma = filter(crl, tx_ofdma);
cawgn = comm.AWGNChannel('NoiseMethod', 'Signal to noise ratio (SNR)');
cawgn.SNR = SNR(snr);
rx_noma = step(cawgn, tx_noma);
rx_ofdma = step(cawgn, tx_ofdma);
% mean(abs(rx_noma).^2)
% mean(abs(rx_ofdma).^2)
% 接收信号经过瑞利信道与加入高斯噪声
%% OFDM解调
sym_seq_noma_mat = ofdm_rx(rx_noma, mod_ofdm_noma);
sym_seq_noma = reshape(sym_seq_noma_mat, numel(sym_seq_noma_mat), 1);
% sym_seq_noma = rx_noma;
sym_seq_ofdma_mat = ofdm_rx(rx_ofdma, mod_ofdm_ofdma);
sym_seq_ofdma = reshape(sym_seq_ofdma_mat, numel(sym_seq_ofdma_mat), 1);
% mean(abs(sym_seq_noma).^2)
% mean(abs(sym_seq_ofdma).^2)
%% NOMA和OFDMA解码
if (p1>p2)
[bit_u1, bit_u2] = noma_dec(sym_seq_noma, len_turbo, order_psk(order), p1, p2);
else
[bit_u2, bit_u1] = noma_dec(sym_seq_noma, len_turbo, order_psk(order), p2, p1);
end
[n1,r1(order, snr)] = biterr(bit_u1,bit_seq_u1);
[n2,r2(order, snr)] = biterr(bit_u2,bit_seq_u2);
% 按照功率顺序解码用户1和用户2的符号序列
[bit_u11, bit_u22] = ofdma_dec(sym_seq_ofdma, len_turbo, order_psk(order), N_ofdma_u1, N_ofdma_u2);
[n11,r11(order,snr)] = biterr(bit_u11,bit_seq_u1(1:length(bit_u11)));
[n22,r22(order,snr)] = biterr(bit_u22,bit_seq_u2(1:length(bit_u22)));
[r1(order,snr), r2(order,snr), r11(order,snr), r22(order,snr)]
end
end
%
save('ber.mat','r1','r2','r11','r22');
plot_ber(order_psk, SNR, N_data, p1, p2, N_ofdma_u1, N_ofdma_u2);
% rmpath('.\comm');
% rmpath('.\lte');
完整代码或者代写添加QQ1575304183
【雷达通信】合成孔径雷达(SAR)的点目标仿真matlab源码