[论文解读] Iterative detection and decoding for SCMA systems with LDPC codes

Baicen Xiao, Kexin Xiao+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 4, 2015

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 15被引用 7

一句话总结

该论文提出了一种新型的类似Turbo的迭代检测与解码方案，用于LDPC编码的SCMA系统，通过将消息传递算法（MPA）的输出分解为内在信息和先验信息，实现在SCMA检测器与LDPC解码器之间的双向软信息交换。该方案在AWGN和瑞利衰落信道下相较于传统接收机实现了0.9 dB的BER增益，且复杂度几乎相同。

ABSTRACT

Sparse code multiple access (SCMA) is a promising multiplexing approach to achieve high system capacity. In this paper, we develop a novel iterative detection and decoding scheme for SCMA systems combined with Low-density Parity-check (LDPC) decoding. In particular, we decompose the output of the message passing algorithm (MPA) based SCMA multiuser detection into intrinsic part and prior part. Then we design a joint detection and decoding scheme which iteratively exchanges the intrinsic information between the detector and the decoder, yielding a satisfied performance gain. Moreover, the proposed scheme has almost the same complexity compared to the traditional receiver for LDPC-coded SCMA systems. As numerical results demonstrate, the proposed scheme has a substantial gain over the traditional SCMA receiver on AWGN channels and Rayleigh fading channels.

研究动机与目标

• 为解决尽管具有稀疏签名结构但SCMA系统中高多址干扰（MAI）限制性能的问题。
• 在不显著增加计算复杂度的前提下，提升LDPC编码SCMA系统的误比特率（BER）性能。
• 通过软信息交换机制，利用LDPC码的迭代解码特性和基于MPA的SCMA检测的迭代检测能力。
• 设计一种联合检测与解码框架，其性能优于传统非迭代接收机，同时保持低复杂度。

提出的方法

• 将基于MPA的SCMA多用户检测器输出分解为内在部分和先验部分，以实现软信息交换。
• 在对数域中推导基于MPA的SCMA检测算法，以促进高效计算和信息交换。
• 引入一种联合迭代检测与解码结构，使内在信息在外部迭代过程中在检测器与LDPC解码器之间交换。
• 使用对数域运算以在消息传递过程中保持数值稳定性，特别是针对如log(e^a + e^b)这样的项。
• 在每个外部迭代中，检测器和解码器均实现部分内部迭代，以平衡性能与复杂度。
• 在SCMA检测器和LDPC解码器中均采用软输入软输出结构，以支持迭代信息交换。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否通过SCMA检测与LDPC解码之间的新型类似Turbo的迭代组合，在复杂度增加极少的情况下实现显著的BER增益？
• RQ2 如何有效提取并交换基于MPA的SCMA检测器与LDPC解码器之间的内在信息？
• RQ3 所提出的方案是否在AWGN和瑞利衰落信道下均优于传统非迭代接收机？
• RQ4 外部与内部迭代分配对所提方案性能-复杂度权衡的影响如何？

主要发现

• 所提方案在AWGN和瑞利衰落信道下相较于传统非迭代接收机均实现了0.9 dB的BER增益。
• 在BER为10^-4时，模式2（具有迭代检测与解码）相较于模式3增益0.3 dB，相较于模式4（传统接收机）增益0.9 dB。
• 与传统接收机相比，所提方案（模式2）的BER曲线“下坡区”显著更窄，表明收敛更快且分集增益更优。
• 所提方案的复杂度与传统接收机几乎相同，因为考虑外部与内部迭代后，总乘法与除法次数保持可比。
• 模式1（32次外部迭代但仅1次内部迭代）的性能退化证实，内部迭代不足会损害收敛性，验证了迭代分配均衡的重要性。
• 通过在对数域中计算，该方案保持了数值稳定性，特别是利用恒等式log(e^a + e^b) = max(a,b) + log(1 + e^(-|a-b|))。