首先,OFDMA 是什么?

  OFDM 技术的基本原理是将无线信道划分为若干互相正交的子信道,把高速串行数据流转化为低速并行子数据流,低速并行子数据流在子信道上独立传输。

  OFDMA 是LTE的下行多址技术。OFDMA 就是用 OFDM 作为多址的方法。OFDM 当中的每一个频率叫做一个子载波。在 OFDM 当中,可以把一部分子载波分配给一个用户,把另一部分分配给另外的用户,从而作为多址的手段,称为 OFDMA。

  因为 OFDMA 具有 资源分配方式灵活、频谱利用率高、抗多径能力强等优点,受到了广泛的关注。然而水下信道的窄带宽、快时变的特点,仍然导致将 OFDMA 技术应用到水下环境中充满了挑战。

预备工作:

第一步:水声 OFDM 多用户信道估计

  OFDMA系统可以为用户分配一段连续的子载波,即子带式子载波来实现频谱资源共享;也可以利用等间隔的交织式子载波分配提高信道频率分集增益;还可以根据信道条件及用户需求灵活分配频谱资源,采用非等间隔的广义式子载波分配进一步提高系统性能。灵活的子载波分配方式也导致了用户导频在整个通信频段内无法均匀分布,给 OFDMA 上行通信中基于导频辅助的信道估计方法带来挑战。上行通信中,经历不同信道的多个用户同时接入,尤其对于频谱资源有限,多径扩展严重的水声信道,上行接收端如何利用各用户分配的少量、不均匀的导频,实现多用户信道估计称为 OFDMA 上行通信亟待解决的关键技术。

  本文是基于最小均方误差估计(MMSE)。它是一种基于训练序列的信道估计方法。在发送信号中插入接收端已知的信息,接收端利用这些信息估计信道状态。最小均方误差估计算法的求解表达式为 argmin | Â - A|,该方法的求解需要已知信道相关矩阵的先验信息,其估计性能好于最小二乘估计。

  总结来讲,基于训练序列的信道估计算法的优点是信道估计性能好,收敛速度快,但是会占用传输带宽或时序,尤其是在信道存在严重时延扩展和多普勒扩展的情况下,若要保证信道估计仍有良好的性能,则需要响应大大增加训练序列的数量,这会严重降低信息传输的效率。因此,上述传统的基于训练序列的估计方法仅仅适用于时延扩展较小的慢变信道。

第二步:OFDMA 资源分配

  必要性:与有线信道的恒定不变不同,无线信道通常是随机变化的。如果采用固定的编码方式,系统就不能很好的使用信道的变化。于是就产生了自适应传输技术的概念。自适应传输技术,顾名思义,就是发射端通过获得信道状态信息合理地调整传输参数,尽可能与信道情况相匹配,从而充分利用各种资源并且有效提高系统性能。

  自适应资源分配技术是在发射端获得一定的信道状态信息的前提下同调整发射功率、调制方式、符号率和编码方式等参数来使信息的发送与信道相匹配,从而提高系统的整体性能。

  在 OFDM 系统中,各个子载波有着不同的衰落特性。如果采用平均功率分配,各子载波上的误比特率就不一样,信道条件不好的子载波误比特率会很大,这会严重影响整个系统的误比特率性能,因此优化各个子载波间的功率和加载比特就十分重要。单用户 OFDM系统的自适应资源分配算法根据优化目标的不同主要分为两类:传输速率受限情况下最小化系统的发射功率,和发射功率受限情况下最大化系统的传输速率。

  多用户 OFDM 系统的自适应资源分配算法是根据信道状态信息载不同的用户间分配资源,实现子载波、比特和功率的联合资源分配。

对于非正交多址接入方式,目前 PD-NOMA 是很火的一个领域。

  • NOMA资源分配

  与正交多址接入相比,非正交多址接入的不同是基站对于不同用户在同时利用相同的频率资源向中继转发和用户终端发送信息。因此,在相同的带宽下,非正交多址系统能获得更高的系统容量,但代价是增加了接收端的信号检测复杂度。

  NOMA 的基本信号波形是基于OFDMA,主要在功率域将多用户叠加,应用多路复用。在接收端采用串行干扰消除来保障非正交多址的可靠性。它能获得更高的系统增益,更高的频谱效率。

  就拿两级叠加编码来讲,基站(源节点)可以同时同频发送两用户的叠加信号。信噪比弱的用户 1 在 用户 2 信号的干扰下解码自身数据;而信噪比强的 用户 2 首先解码 用户 1 的数据,然后将该数据从接收的信号中消除,最后解码自身数据。

  

  

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