本文提出了一-种支持高过载多用户系统的上行混合多址接入方案(hybrid multiple access scheme,HMAS)。其核心思想为:HMAS中,对于固定的K个正交资源,有K近邻用户(NUs)采用正交频分多址,J> K远用户(FUs)采用SCMA进行上行传输;为了提高HMAS的性能,提出了两种基于深度学习的基于深度神经网络(DNN)模型的检测器,一 种用于NUs符号检测,另一种用于FUs符号检测。其优点为:在固定的K资源上相当于接入了J+K个用户,比SCMA接入的更多(J个用户,J>K);缺点为:误码性能损失较大(虽然为了改善性能采用了DNN,但是还是有较大损失)。
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