УДК 62

Множественный доступ с разреженным кодом для беспроводных сетей связи 6G

Ермакова Анастасия Всеволодовна – аспирант Московского технического университета связи и информатики

Макаров Павел Олегович – аспирант Московского технического университета связи и информатики

Аннотация: В данной статье будет представлен обзор и перспективы применения множественного доступа с разреженным кодом (SCMA) для беспроводных систем связи 6G, который является новой схемой неортогонального множественного доступа (NOMA) для обеспечения массового подключения. Мы рассмотрим применение множественного доступа с разреженным кодом в системе массового распределенного доступа (MDAS), архитектура которой основана на волоконно-оптической связи видимого света, сверхплотной сети и NOMA. В рамках этой структуры мы рассмотрим взаимодействие между оптическими фронтальными путями и беспроводными линиями доступа.

Ключевые слова: SCMA, 6G, NOMA, Интернета вещей (IoT), CDMA, 5G New Radio (5G NR).

Введение

В настоящее время пятое поколение (5G) стало коммерчески доступным и готово к широкому внедрению. В последние пять лет в сотовых сетях наблюдалось огромное развитие услуг, ориентированных на передачу данных, в результате чего количество абонентов мобильной связи и объем трафика данных резко возросли. Появление Интернета вещей (IoT) и сетей связи машинного типа предъявило дополнительные требования к увеличению пропускной способности беспроводных сетей. Эти проблемы считаются критической движущей силой, подталкивающей к созданию беспроводных сетей связи 5G. С бурным ростом повсеместных мобильных услуг системы мобильной связи сталкиваются с серьезными проблемами, вызванными необходимостью одновременного предоставления большого количества услуг с чрезвычайно высокой плотностью соединений.

Одной из важнейших технологий в каждом поколении систем мобильной связи является схема множественного доступа, которая служит одной из важнейших техник в беспроводной связи. До настоящего времени мы использовали схемы множественного доступа с частотным разделением, множественного доступа с временным разделением, CDMA и ортогонального множественного доступа с частотным разделением. Хотя неортогональный множественный доступ (NOMA) привлек обширное внимание исследователей в 5G [1], он не был принят в 5G New Radio (5G NR), поскольку не было достигнуто консенсуса, частично из-за огромного количества откликов от многих крупных телекоммуникационных компаний. Среди них, множественный доступ с разреженным кодом (SCMA) широко признан конкурентоспособным кандидатом схемы NOMA. В SCMA несколько пользователей могут обслуживаться одновременно, используя различные разреженные кодовые последовательности. На приемнике используется эффективный многопользовательский детектор на основе алгоритма передачи сообщений, который использует разреженность кодовой последовательности для устранения межпользовательских помех. С началом исследований в области 6G [2] пришло время задать вопрос о том, как будет развиваться и затем применяться множественный доступ в сетях связи 6G. В данной статье мы рассматриваем возможность использования SCMA для поддержки системы массового распределенного доступа в 6G для более быстрого, масштабируемого и надежного, а также более эффективного массового доступа.

Беспроводные сети связи 6G

Предполагается, что 6G будет характеризоваться следующими особенностями:

  1. Интегрированная связь земля-вода-воздух-космос будет основным направлением исследований в 6G. Некоторые ключевые технологии, которые, как ожидается, будут поддерживать сети 6G, включают связь в видимом свете (VLC), NOMA, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) [3], подводную связь и т.д.
  2. Сети 6G будут работать на более высоких частотах для достижения более широкой полосы пропускания. Однако основной проблемой является значительное затухание сигнала и потери прохождения в высокочастотных средах.
  3. Сеть 6G станет персонализированной интеллектуальной сетью. Благодаря широкому использованию технологий искусственного интеллекта [4], сети 6G будут реализовывать виртуализированную персональную мобильную связь и превратятся в систему, ориентированную на пользователя, ориентированную на данные и ориентированную на контент.
  4. Внедряя механизмы доверия и безопасности, 6G будет обладать способностью самосознания, динамического анализа в реальном времени и адаптивного управления рисками, что поможет реализовать безопасность киберпространства.
  5. Сеть 6G будет генерировать огромные данные через Интернет вещей (IoE). В сочетании с другими новыми технологиями, такими как облачные вычисления, пограничные вычисления, цепочка блоков, искусственный интеллект и т.д., 6G позволит реализовать интеллектуальное все. Одним словом, 6G окончательно поддержит повсеместный интеллектуальный мобильный мир.

Архитектура системы массового распределенного доступа

Как показано на рисунке 1, схема работы массово распределенных систем доступа включают плотные городские районы, такие как центральные районы крупных городов, спортивные объекты, такие как футбольные стадионы, или промышленные среды, такие как крупные производственные предприятия. В этих местах необходимо поддерживать огромное количество одновременно подключенных устройств со сверхвысокой плотностью, что может быть выгодно за счет развертывания географически распределенных антенн или точек доступа [6]. Такая сеть может быть построена и развернута с использованием преимуществ существующей инфраструктуры. Оптические передние каналы могут быть реализованы за счет использования существующей инфраструктуры оптического волокна. Например, в условиях плотной городской застройки огромное количество распределенных антенн или точек доступа может быть установлено на окнах, внешних стенах и крышах высотных зданий с использованием существующей оптической сети. Аналогично, антенны или точки доступа могут быть установлены, например, по кругу вокруг трибун стадиона.

1

Рисунок 1. Системная архитектура массивно распределенной системы доступа с передовыми технологиями.

Развертывание огромного количества пространственно-распределенных точек доступа позволяет значительно приблизить источники передаваемого сигнала к пользователям. Такой подход будет особенно полезен для коммуникаций на миллиметровых волнах, где дальность передачи сигнала невелика, но сильно направлена. Приближение точек доступа к пользователям может улучшить качество обслуживания (QoS) с точки зрения покрытия, управления помехами и задержки.

Оптоволоконная связь на основе видимого света

Для подключения пространственно-распределенных точек доступа или антенн к центральному устройству можно использовать либо беспроводные, либо оптические фронт-хаусы [5]. Если размер ячейки намного меньше, чем зона покрытия точка доступа-центральный блок (CU), то узкое место связи может переместиться с беспроводных каналов доступа между точкой доступа и пользователями на беспроводные фронт-хаусы. Кроме того, взаимные помехи между беспроводными линиями доступа и беспроводными путями могут негативно повлиять на производительность интегрированных сетей с внутриполосными беспроводными фронтальными путями. С другой стороны, оптические фронт-хаусы имеют чрезвычайно большую пропускную способность (следовательно, высокую скорость передачи данных), надежность и безопасность. Использование оптических фронтальных импульсов требует оптической инфраструктуры, строительство которой может быть дорогостоящим и трудоемким. Сочетание волоконно-оптических магистралей и линий доступа VLC образует так называемую волоконно-оптическую связь видимого света (FVLC), которая позволяет нам продвигать линии доступа VLC как можно ближе к пользователям. В системах FVLC каждый светоизлучающий диод (LED) может рассматриваться как точка доступа для доступа VLC. Благодаря малым расстояниям между светодиодами и пользователями, каналы доступа VLC могут иметь лучшие показатели качества обслуживания для большего числа пользователей.

Сверхплотная сеть

Сверхплотная сеть является одной из наиболее перспективных технологий для преодоления разрыва между потребностями пользователей и ресурсами спектра [5]. Сверхплотная связь определяется как сеть, в которой пространственная плотность ячеек намного больше, чем плотность активных пользователей. В сверхплотной связи близко размещается большое количество маломощных точек радиодоступа (RAP), каждая из которых обеспечивает покрытие на очень маленькой территории с радиусом порядка десятков метров. По сравнению с архитектурой, ориентированной на соты, архитектура, ориентированная на пользователя, может улучшить использование спектра, управление помехами, управление мобильностью и эффективно устранить границы сот. Одной из основных проблем, возникающих при проектировании сверхплотной связи является высокое энергопотребление из-за высокой плотности маломощных точек радиодоступа и плотное размещение сверхплотной сети может увеличить уровень помех во всей сети.

Безвозмездный неортогональный множественный доступ

Массивная связь и низкая задержка – два основных требования к массовой коммуникации машинного типа. В отличие от обычных коммуникаций, ориентированных на человека, только небольшая часть крупномасштабных потенциальных пользователей активна для обмена данными коротких пакетов. В LTE и 5G NR были приняты множественный доступ с разделением частоты на одну несущую (SC-FDMA) и множественный доступ с ортогональным разделением частоты (OFDMA) в восходящей и нисходящей линиях связи. Ортогональные частотные ресурсы распределяются между различными пользователями, но такая схема не может поддерживать очень массивные соединения из-за ограниченных частотных ресурсов.

В [7] для обнаружения активных пользователей и оценки их канала используется алгоритм приближенного прохождения сообщений, где Гауссовская матрица рассматривается как пилотная матрица. Однако у существующих алгоритмов обнаружения со случайными матрицами есть некоторые недостатки:

  • нет эффективного алгоритма для проверки свойства ограниченной изометрии пилотной матрицы;
  • существующие алгоритмы обнаружения в основном требуют значительного количества пилотов и большого объема памяти.

Поэтому вопрос о том, как разработать детерминированную матрицу пилотов и соответствующий метод обнаружения, является одним из направлений исследований. Например, для проектирования обнаружения активного использования может быть использована матрица Рида-Маллера. Для обнаружения многопользовательской связи в массовой коммуникации машинного типа так же был предложен алгоритм обнаружения с низкой сложностью, основанный на попеременной минимизации. Предложенный ими алгоритм разработан специально для того, чтобы избежать инверсии матрицы и любых вычислений матрицы Грама на приемнике для крупномасштабных систем. Кроме того, для совместной оценки активного пользователя, канала и данных был предложен алгоритм, основанный на билинейной обобщенной приближенной передаче сообщений  и циклическом распространении убеждений. Полученные результаты показывают, что предложенный алгоритм имеет лучшую производительность оценки при меньшем количестве пилотов.

Будущие направления SCMA

SCMA – это NOMA кодовой области, которая может значительно улучшить пропускную способность беспроводных сетей связи с различными факторами перегрузки. Тем не менее, все еще существуют некоторые проблемы, особенно для сетей 6G:

2

Рисунок 2. Пример приема сигнала в восходящих системах SCMA: а) Прием синхронных сигналов; б) Прием асинхронных сигналов.

  1. Оптимальная конструкция кодовой последовательности SCMA: Существующий дизайн кодовых последовательностей SCMA в основном опирается на общее многомерное созвездие, с помощью которого генерируется несколько кодовых последовательностей. До сих пор разработка оптимальных кодовых последовательностей SCMA является открытой проблемой, и неизвестно, насколько близки существующие кодовые последовательности SCMA к оптимальным.
  2. Проектирование крупномасштабной системы SCMA: Необходимо разработать схему SCMA с массовой связью и более высокой скоростью передачи данных. Однако отсутствие масштабируемости при разработке кодовой последовательности SCMA ограничивает применение SCMA в крупномасштабных системах. Таким образом, возможности для улучшения производительности относительно невелики.
  3. Новая кодированная SCMA: В то время как разреженность SCMA может быть использована для эффективного декодирования передачи сообщений, она также приводит к ограниченному порядку разнообразия, что является основным узким местом для значительного повышения производительности коэффициента ошибок. Необходимы дальнейшие исследования для понимания характеристик SC-SCMA при различных условиях канала. Более того, когда используется код с низкой плотностью проверки на четность (LDPC), можно также исследовать совместную разреженность как LDPC, так и SCMA, с помощью которой можно разработать новые алгоритмы передачи сообщений.
  4. Межслойная оптимизация системы SCMA: В будущих мобильных коммуникациях SCMA может сосуществовать с другими схемами ортогонального множественного доступа (например, OFDMA) для обслуживания широкого спектра услуг передачи данных с различными требованиями к качеству обслуживания. Поскольку SCMA может поддерживать большее количество каналов связи одновременно, ожидается сверхнизкая задержка. С другой стороны, хотя системы ортогонального множественного доступа могут иметь лучшие показатели коэффициента ошибок, они могут страдать от большего числа столкновений в системе случайного доступа.
  5. SCMA с ошибками синхронизации: Пример приема сигнала в восходящих системах SCMA показан на рисунке 2, существует различное смещение времени, когда сигналы от разных устройств поступают на приемник асинхронно. Это связано с тем, что устройства географически распределены и сигналы от разных устройств начинают распространяться в любое время. Большинство существующих работ по SCMA основаны на предположении об идеальной синхронизации. При небольшом количестве пользовательского оборудования для устранения ошибок синхронизации можно использовать OFDM-сигнал с циклическим префиксом. Однако при большом количестве пользовательского оборудования длина циклического префикса очень велика, что нецелесообразно в случаях массового распределенного доступа. Таким образом, необходимо разработать алгоритм обнаружения для SCMA с ошибками синхронизации, включая смещение по времени и смещение по частоте.

Заключение

В этой статье было рассмотрено использование  SCMA для поддержки систем массового распределенного доступа в 6G для более быстрого, надежного и эффективного массового доступа. Для этого мы сначала представили краткий обзор нашего видение беспроводных сетей связи 6G. Мы подробно представили архитектуру системы массового распределенного доступа с разработками волоконно-оптическая связи видимого света, сверхплотной сети и неортогонального множественного доступа. Среди этих трех методов SCMA показан как отличный кандидат для реорганизации системы множественного доступа с массовым подключением.

Список литературы

    1. Z. Ding, X. Lei, G. K. Karagiannidis, R. Schober, J. Yuan, and V. K. Bhargava, “A survey on non-orthogonal multiple access for 5G networks: Research challenges and future trends,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 10, pp. 2181-2195, Oct. 2017.
    2. S. Dang, O. Amin, B. Shihada, and M.-S. Alouini, “What should 6G be?,” Nat. Electron., vol. 3, pp. 20-29, Jan. 2020.
    3. S. Jacob, V. G. Menon, R. Parvathi, P. G. Shynu, S. K. S. Fathima, B. Mahapatra, M. Mukherjee, “Intelligent vehicle collision avoidance system using 5G-enabled drone swarms,” in Proc. 2020 ACM MobiCom, London, United Kingdom, Sep. 2020, pp. 91-96.
    4. M. Chen, U. Challita, W. Saad, C. Yin, and M. Debbah, “Artificial neural networks-based machine learning for wireless networks: A tutorial,” IEEE Commun. Surveys Tuts., vol. 21, no. 4, pp. 3039-3071, Fourth Quarter 2019.
    5. L. Yu, J. Wu, and P. Fan, “Energy efficient designs of ultra-dense IoT networks with non-ideal optical front-hauls,” IEEE Internet Things J., vol. 6, no. 5, pp. 7934-7945, Oct. 2019.
    6. L. Yu, J. Wu, A. Zhou, E. G. Larsson, and P. Fan, “Massively distributed antenna systems with nonideal optical fiber fronthauls: A promising technology for 6G wireless communication systems,” IEEE Veh. Technol. Mag., vol. 15, no. 4, pp. 43-51, Dec. 2020.
    7. L. Liu and W. Yu, “Massive connectivity with massive MIMO-part I: Device activity detection and channel estimation,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 66, no. 11, pp. 2933-2946, Jun. 2018.
    Интересная статья? Поделись ей с другими: