面向车联网的非正交多址接入关键技术研究*

李华，董园园，巩彩红，张振宇，戴晓明

（北京科技大学先进网络与新业务及融合网络与泛在业务工程技术研究中心，北京 100083）

0 引言

近年来，车联网（V2X,Vehicle to Everything）作为横跨5G、新能源汽车、数据中心和人工智能等诸多领域的产业，成为新基建发展的重要方向[1]。随着车联网业务需求呈现出多样化和爆炸式增长的趋势，基于蜂窝通信网络的车联网技术（C-V2X,Cellular-based Vehicle to Everything）受到国内外学者的广泛关注。C-V2X系统以车辆为主要网络单元，通过传感技术、接入技术、传输技术和组网技术等一系列技术，将“人-车-路-云”交通参与要素有机的联系在一起，为车辆安全、交通控制和信息服务等应用提供服务。图1给出简单的C-V2X网络通信模型，主要包括车与车之间的直接通信（V2V,Vehicle to Vehicle）、车与行人通信（V2P,Vehicle to Pedestrian）以及汽车与道路基础设施/网络设备通信（V2I/N,Vehicle to Infrastructure/Network）几种类型。通过C-V2X技术，使行车过程更加智能和舒适，同时提升用户的行车的安全性和有效性，减少环境污染，缓解城市交通压力，在未来智慧交通产业及智慧城市建设中具有重要意义[2]。多址接入技术是无线通信系统网络升级的核心问题，决定了网络的容量和基本性能，并从根本上影响着C-V2X系统的复杂度和部署成本[3]。传统C-V2X用户基于正交多址接入（OMA,Orthogonal Multiple Access）方式来避免多址干扰，使得接收相对简单。然而，OMA技术限制了无线资源的自由度，在有限资源上会出现拥塞问题，导致大量数据包丢失，无法满足C-V2X中海量的终端连接、低时延和高可靠性要求。非正交多址接入（NOMA,Non-Orthogonal Multiple Access）技术作为一种潜在的解决方案，通过功率复用及特征码本设计，允许不同终端用户占用相同的频谱、时间和空间等资源，并行传输，相对OMA技术可以支持更多的用户，显著提高频谱效率，缓解数据流量的拥塞，从而减小等待时延[4]。

图样分割多址接入（PDMA,Pattern Division Multiple Access）是一种发送端和接收端联合设计的典型NOMA技术。在发送端，可以将信号进行功率域、空域、编码域单独或者联合编码传输[5-6]，在接收端，通过串行干扰删除（SIC,Successive Interference Cancellation）技术或者消息传递算法（MPA,Message Passing Algorithm）实现多用户信号检测。针对C-V2X在终端用户海量连接的背景下，PDMA由于其高谱效和低时延的特性，能够很好地适应于C-V2X的不同场景。具体来说，以V2X单播系统为例，即在V2X链路发送端的车辆可通信范围内仅存在一个合适的V2X接收链路，系统中通常有多个V2V对组成。为了提升频谱效率，多个V2X对可以基于PDMA的模式进行通信，其中一个子信道频域资源可以分配给多个V2V对使用，一个V2X对也可以占用多个子信道，对于系统中的多址干扰，采用基于SIC的PDMA检测技术，能更好地适配V2X单播系统。对于V2X多播或者V2X广播系统，即在多个时隙组成的每个传输周期中，V2X链路发送端的车辆向其可通信范围内的多个或者所有车辆传递消息[7]。在传统的基于OMA的模式下，存在“隐藏终端”问题，有冲突的接收用户可能位于多个发送用户的通信范围的重叠部分，从而导致信号重传过程相关的访问延迟。对此通常设计基于冲突避免的机制，但这种类型的机制在一个时隙中只存在一个用户发送信息，其他发送端用户处于沉默状态，从而丢失消息的时间有效性。

针对此场景，PDMA可以通过功率域复用提高大规模连接性，一个接收端用户可以接受不同的发送用户信息，以减少资源冲突、信号重传和相应的访问延迟。对于V2I/N系统，由于车辆和基站之间的需要频繁的信令交换，在海量连接场景下，基于OMA的传输会出现严重的时延，免调度传输是降低时延和减少控制信道开销的可行方案[7]。PDMA和免调度技术可以自然地相结合，原来时频资源池通过和PDMA编码矩阵结合，增加资源池的维度，每辆车都基于竞争机制选择资源池中的一个或多个竞争传输单元，再和基站进行信息传输。通过增大资源池维度，降低信息传输冲突概率，以实现大规模连接并满足某些V2X服务对延迟的严格要求。然而基于正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）的PDMA技术，也面临着诸多挑战。在C-V2X链路中，接收端与发射端一般都在移动，二者附近也可能存在大量散射体，且散射体也可能处于移动中，导致车载信道出现明显的多普勒扩展，引起子载波间干扰，严重降低信道估计精度和系统性能。此外，由于多用户通过扩频等方式进行信号叠加传输，用户间存在多址干扰。鲁棒的信道估计和频偏估计及低复杂度、高可靠的接收机的实现是NOMA应用在C-V2X中的前提。

本文首先给出PDMA-OFDM上行系统模型[5]，接着提出一种基于解调参考信号（DMRS,Demodulation Reference Signal）的联合频偏信道估计算法，进一步提出一种基于期望值传播（EP,Expectation Propagation）的低复杂度多用户检测算法，最后给出仿真结果及性能分析。

图1 车联网网络通信模型

1 PDMA上行系统模型

考虑一个PDMA-OFDM系统，上行发送与接收过程如图2所示，总带宽占NB个子载波，其中有用数据子载波数为M，剩余NV=NB-M为虚拟子载波数。对于K个用户的上行PDMA系统，在发送端，首先对每个用户的数据比特流bk分别进行信道编码，接着对编码比特ck进行星座映射，ℵ为正交幅度调制（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）星座图符号，其中，即每Q个编码比特映射成一个星座图符号。然后对星座图映射后的数据调制符号dk进行PDMA编码，得到PDMA编码调制向量sk，PDMA编码根据PDMA编码图样，对dk中的每一个星座图符号进行线性扩频：

其中，gk∈CN×1表示用户k的PDMA特征码本矩阵（定义了用户到资源的映射准则）。最后PDMA编码信号进行OFDM调制，产生每个用户的发送端信号。如图2所示，我们以用户k为例，首先把所有PDMA编码符号合并得到列向量sˆk，串并转换后进行子载波映射，并添加导频符号得到频域信号，通过逆傅里叶变换（IDFT,Inverse Discrete Fourier Transform）将信号变换到时域，添加循环前缀（CP,Cyclic Prefix）以消除多径效应产生的符号间干扰，经过时域信道后去除CP，并把接收信号变换到频域。针对C-V2X信道存在多普勒扩展，假设系统存在归一化频偏ε（不失一般性，我们仅考虑小数倍频偏）。多用户PDMA上行系统收发模型可由向量表示为：

图2 PDMA-OFDM上行系统模型和OFDM过程

2 基于DMRS的联合频偏和信道估计算法

本文以LTE帧结构为例，导频采用ZC序列。不失一般性，假设多用户的导频由一个ZC基序列循环移位产生，即各用户的导频相互正交。考虑信道估计性能和复杂度折中，本文采用基于DFT的信道估计方法。由于系统存在虚拟子载波，DFT信道估计存在能量泄露[8]，基于此，本文提出基于镜像扩展（ME-DFT,Mirror Extension-DFT）的改进DFT信道估计算法，如图3所示。首先进行最小二乘（LS,Least Squares）信道估计得到导频符号上的粗频域信道估计；接着对估计的导频信道边缘子载波进行镜像对称，使扩展后的频域信道长度为2的整数次幂，便于使用基-2的DFT/IDFT来降低复杂度；通过IDFT把扩展后的信道变换到时域进行去噪处理；最后将去噪后的信道变换到频域，并取出M点导频子载波上的信道信息，对导频处的信道估计值进行线性插值，或者采用维纳滤波得到数据符号所在子载波上的信道信息。由于多用户接收信号受频偏影响且导频正交，所以在估计的信道中存在频偏信息。基于LTE的帧结构，可以利用同一个子帧两个时隙中的两列导频上的信道估计相位差来估计频偏，对于用户k的归一化频偏ˆε为：

其中P=2，表示每个子帧中的两列块状导频，Δf=15k 5kHz为子载波间隔，Δt为两个导频符号之间的时延。

图3 基于ME-DFT信道估计

3 基于EP的迭代接收机

接近最大似然（ML,Maximum Likelihood）检测性能的低复杂度接收机是实现NOMA技术在C-V2X中应用的前提。根据上述PDMA系统模型，将有用子载波M分成多个子块，每个子块包含N个子载波。对于K个用户共享N（N＜K）个物理资源（REs,Resource Elements）的过载PDMA系统，接收端信号的向量关系表示为：

EP算法是一种近似的信息传递算法，把变量节点（VN,Variable Node）和功能节点（FN,Function Node）之间传递的离散消息近似为连续的高斯分布，进而可以通过均值μ和方差υ来描述离散的消息，从而将消息传递算法的复杂度由指数级降低为线性级[10]。考虑N=4和M=4的系统，PDMA编码矩阵如下：

图4 因子图

EP的迭代检测过程如下所示：

4 仿真分析

PDMA-OFDM系统的仿真参数如表1所示。PDMA系统采用上述编码矩阵G，过载为150%，信道模型采用抽头延迟线模型，延时功率谱采用TDL-C信道。

表1 系统仿真参数

采用导频子载波的均方误差（MSE,Mean Square Error）来评估所提ME-DFT信道估计算法的有效性。其中信道估计MSE定义为：

图5给出了所提ME-DFT和传统DFT信道估计算法的性能比较，并以基于最小均方误差（MMSE,Minimum Mean Square Error）的信道估计算为基准。可以看出，所提的ME-DFT方法相对传统DFT算法，显著提升了MSE性能。

图5 不同信道估计算法的MSE

图6给出不同信道估计算法和频偏对基于OFDM的PDMA系统的BER性能，由于虚拟子载波的存在，传统的DFT信道估计算法存在能量泄露，在高信噪比（SNR,Signal-to-Noise Ratio）区域，BER出现“误码平台”现象，而所提ME-DFT算法显著优于传统的DFT算法。在SNR=10-4时，提升了大约1.2 dB，相对于MMSE信道估计大约有0.6 dB的损失。在频偏为400 Hz时，可以看出，频偏显著降低了系统性能，而基于ME-DFT信道估计的联合频偏估计算法，能够很大程度地估计出频偏，补偿之后能够达到无频偏时的系统性能，并接近MMSE算法性能。

图6 频偏和信道估计算法的BER性能

5 结束语

本文针对车联网中海量终端连接和低时延的需求，为实现自动驾驶、智慧交通和智慧城市的蓝图，研究了C-V2X中多址接入技术、信道估计技术和频偏估计技术。首先给出了上行PDMA-OFDM发送端模型；接着针对传统DFT信道估计能量泄露的问题，提出了一种基于边缘子载波对称的改进信道估计方法，并利用信道中的相位信息，联合估计出频偏；进一步提出了一种基于EP的NOMA低复杂度检测算法；最后仿真结果表明提出的方案有效提升了系统性能。本文对NOMA链路中的非理想因素进行了研究，为C-V2X物理层多址提供了关键支撑。