柏 亮，劉翔舸
（中國電子科技集團有限公司電子科學研究院，北京 100041）
0 引 言
毫米波通信作為一種高頻率、大帶寬、小波長的通信技術，可以利用空間維度，實現大規模的天線陣列和波束成形技術，提高頻譜效率和空間復用性[1-2]。然而，在6G 網絡中，多用戶接入的需求都將更加突出，同時資源的稀缺性和競爭性也將更加嚴峻[3]。本文的目的是探索毫米波通信在6G 網絡中的多用戶共享接入（Multi-User Shared Access，MUSA）技術優化問題，提出一些有效的優化策略，通過仿真實驗進行驗證。
1 相關概述
1.1 毫米波通信介紹
毫米波通信是利用毫米波作為載波進行無線通信的技術。毫米波是指波長在1 ～10 mm 的電磁波，對應的頻率范圍為30 ～300 GHz。毫米波通信的基本原理是在發送端使用毫米波天線將信息轉化為電磁波信號，通過毫米波頻段進行傳輸，接收端采用毫米波天線接收信號并解碼恢復原始信息[4]。
1.2 6G 網絡架構與特點
6G 網絡是指第六代移動通信網絡，跨越人聯、物聯，邁向萬物智聯的更先進的移動通信系統。6G網絡的架構設計需要面向“新網絡、新服務、新生態”，打破傳統的網絡邊界，實現空天地海一體化的全球覆蓋，集成通信、感知、計算、智能等多種能力，構建數字孿生的網絡模型，支持泛在連接、泛在感知、泛在智能的網絡場景[5]。6G 網絡的關鍵技術需求包括新型空口技術、新型網絡架構、新型網絡功能以及新型網絡安全等，架構示意如圖1 所示。
圖1 6G 網絡架構
2 多用戶接入技術優化的需求
2.1 6G 網絡中的多用戶接入挑戰
6G 網絡的愿景是實現萬物智聯，打造一個分布式的神經網絡，集通信、感知、計算等能力于一身。要實現6G 網絡的愿景，多用戶接入技術面臨著兩方面的挑戰：一是用戶數量和多樣性的增加，要求多用戶接入技術能夠提供高效的資源分配、靈活的服務定制、智能的用戶管理等功能，滿足不同用戶的個性化需求和服務質量保障；二是頻譜資源的緊張，高頻段的頻譜資源面臨著有限的可用性、高的傳播損耗、復雜的信道特性等問題。
2.2 高密度用戶場景下的多用戶接入需求
高密度用戶場景是指在一個相對較小的區域內，有大量的用戶同時接入無線網絡。高密度用戶場景下的多用戶接入需求有高容量和高速率、高效率和公平性、高可靠性和低時延[6]。因此，多用戶接入技術需要提高網絡的可靠性，保證數據的正確傳輸，同時降低網絡的時延，保證數據的及時傳輸。
3 毫米波多用戶接入技術的優化策略
3.1 MU-MIMO 技術
多用戶多入多出（Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，MU-MIMO）技術是指在無線通信系統中，一個基站（Base Station，BS）可以同時與多個移動用戶終端（User Equipment，UE）進行空間復用，提高系統的頻譜效率和用戶容量。MU-MIMO 技術可以分為下行MUMIMO 和上行MU-MIMO，分別對應BS 向多個UE 發送數據和多個UE 向BS 發送數據的場景。MU-MIMO 技術的核心是在有限的時頻資源上，實現多個用戶的空間復用。在BS和UE之間進行空時信號處理，包括預編碼、信道估計、用戶調度、功率分配等環節。
3.2 非正交多址接入技術
非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技術是指在一個基本的通信資源塊上，允許多個用戶以非正交的方式共享資源，提高系統的頻譜效率和用戶公平性。資源分配與功率控制是NOMA 技術的關鍵環節，其目標是在滿足用戶服務質量要求的前提下，最大化系統的性能指標。
3.3 基于NOMA 的免調度多用戶共享接入技術
鑒于此，本文提出一種融合技術方案，即基于NOMA 的免調度MUSA 技術。該技術利用NOMA 的特點，在一個時間頻率資源塊上，采用非正交的方式將多個用戶的信號疊加在一起傳輸。與傳統的正交多址接入技術相比，NOMA 可以提高系統的頻譜效率和用戶容量，同時滿足多種性能，即專業的資源分配。根據用戶的需求和網絡的擁塞情況，動態地分配時間、頻率以及碼率等通信資源；基于用戶優先級的資源分配算法，將更多的資源分配給具有較高優先級的用戶；利用多天線技術，如Massive MIMO，通過在基站端部署大量的天線，實現對多個用戶進行空間復用，在各個用戶之間進行干擾管理和信道估計，提高系統的杰出性能。
4 實驗結果與數據分析
4.1 實驗設置和仿真模型
采用一種基于NOMA 的免調度MUSA 技術，提高上行傳輸的系統容量和頻譜效率。該技術允許多個UE 在同一資源塊上同時發送數據，利用高級接收機實現多用戶檢測和譯碼。為評估技術性能，建立了一個基于蒙特卡羅仿真的系統模型，如表1 所示。
表1 系統模型
系統模型包括以下幾個部分。一是發射端，假設有K個UE 同時在同一資源塊上進行上行傳輸，每個UE 的數據經過編碼、調制、符號級擴展以及資源映射等處理后，形成一個長度為N的復數序列xk，其中k=1,2,…,K。每個UE 的擴展序列由一個短復數序列ck和一個擴展因子ek組成，即xk=ck⊗ek，其中⊗表示循環卷積。每個UE 的擴展因子不同，以便在接收端進行用戶識別和檢測。二是信道，假設信道為加性高斯白噪聲（Additive White Gaussian Noise，AWGN）信道，即y=hkxk+n，其中y是接收信號，hk是第k個UE 的信道系數，為復數常數，n是均值為零、方差為σ2的復高斯噪聲。三是接收端，接收端采用基于干擾消除（Interference Cancelation，IC）和最小均方誤差（Minimum Mean Square Error，MMSE）的聯合檢測算法，按照信干比（Signal to Interference Ratio，SIR）從高到低的順序依次檢測和消除各個UE的信號，最終實現所有UE 的成功譯碼。
4.2 多用戶接入性能指標評估結果
為了評估所提出的免調度MUSA 技術的性能，本文選取了幾個性能指標，即系統誤比特率、系統吞吐量以及系統接入概率進行仿真分析。同時，分別考慮了不同的系統參數對上述性能指標的影響，仿真結果如表2 ～4 所示。
表2 不同UE 數量下的系統性能
表2 顯示，當UE 數量增加時，系統的誤比特率和吞吐量都隨之增加，而接入概率則隨之降低。由于UE 數量的增加導致了信道的復用度提高，不僅提高了系統的頻譜效率，也增加了信道的干擾，降低了系統的傳輸質量和接入能力。不同擴展因子下的系統性能如表3 所示。
表3 不同擴展因子下的系統性能
表3 顯示，當擴展因子增加時，系統的誤比特率和吞吐量都隨之降低，而接入概率則隨之增加。擴展因子的增加會迫使每個UE 的擴展序列長度增加，降低了每個UE 的擴展序列的正交性，有效增加了系統的檢測誤差和接入失敗的概率。不同信噪比（Signal-Noise Radio，SNR）下的系統性能如表4 所示。
表4 不同SNR 下的系統性能
表4顯示，當SNR增加時，系統的吞吐量隨之增加，而接入概率也隨之增加。這是因為SNR 的增加導致信道的噪聲水平降低，不僅提高了系統的傳輸質量和接入能力，同時也提高了系統的傳輸效率。
4.3 不同優化策略的性能對比與分析
為了進一步提高所提出的免調度MUSA 技術的性能，本文考慮了動態擴展因子分配、動態檢測順序調整、動態功率控制3 種優化策略，并與原始方案進行了性能對比和分析，具體如表5 所示。
表5 不同優化策略下的系統性能
從表5 看出，相比于原始方案，3 種優化策略都可以有效增加系統的吞吐量和接入概率，其中動態功率控制的效果最好，動態擴展因子分配次之，動態檢測順序調整最差。進一步表明動態功率控制可以直接改善信道的條件，而動態擴展因子分配和動態檢測順序調整只是在給定的信道條件下進行優化，因此效果有限。
5 結 論
本文分析了基站間協作的多小區毫米波NOMA網絡的性能，考慮了用戶的信道狀態信息反饋誤差、用戶的譯碼次序錯誤和基站間的信道不完美等因素對系統性能的影響。仿真結果證明了理論分析的正確性，證實了協作多點傳輸技術的應用對邊緣用戶性能的提升，驗證了在基站間協作的多小區毫米波通信網絡中NOMA 機制的優越性。
