面向車聯網的非正交多址接入關鍵技術研究*

李華，董園園，鞏彩紅，張振宇，戴曉明

（北京科技大學先進網絡與新業務及融合網絡與泛在業務工程技術研究中心，北京 100083）

0 引言

近年來，車聯網（V2X,Vehicle to Everything）作為橫跨5G、新能源汽車、數據中心和人工智能等諸多領域的產業，成為新基建發展的重要方向[1]。隨著車聯網業務需求呈現出多樣化和爆炸式增長的趨勢，基于蜂窩通信網絡的車聯網技術（C-V2X,Cellular-based Vehicle to Everything）受到國內外學者的廣泛關注。C-V2X系統以車輛為主要網絡單元，通過傳感技術、接入技術、傳輸技術和組網技術等一系列技術，將“人-車-路-云”交通參與要素有機的聯系在一起，為車輛安全、交通控制和信息服務等應用提供服務。圖1給出簡單的C-V2X網絡通信模型，主要包括車與車之間的直接通信（V2V,Vehicle to Vehicle）、車與行人通信（V2P,Vehicle to Pedestrian）以及汽車與道路基礎設施/網絡設備通信（V2I/N,Vehicle to Infrastructure/Network）幾種類型。通過C-V2X技術，使行車過程更加智能和舒適，同時提升用戶的行車的安全性和有效性，減少環境污染，緩解城市交通壓力，在未來智慧交通產業及智慧城市建設中具有重要意義[2]。多址接入技術是無線通信系統網絡升級的核心問題，決定了網絡的容量和基本性能，并從根本上影響著C-V2X系統的復雜度和部署成本[3]。傳統C-V2X用戶基于正交多址接入（OMA,Orthogonal Multiple Access）方式來避免多址干擾，使得接收相對簡單。然而，OMA技術限制了無線資源的自由度，在有限資源上會出現擁塞問題，導致大量數據包丟失，無法滿足C-V2X中海量的終端連接、低時延和高可靠性要求。非正交多址接入（NOMA,Non-Orthogonal Multiple Access）技術作為一種潛在的解決方案，通過功率復用及特征碼本設計，允許不同終端用戶占用相同的頻譜、時間和空間等資源，并行傳輸，相對OMA技術可以支持更多的用戶，顯著提高頻譜效率，緩解數據流量的擁塞，從而減小等待時延[4]。

圖樣分割多址接入（PDMA,Pattern Division Multiple Access）是一種發送端和接收端聯合設計的典型NOMA技術。在發送端，可以將信號進行功率域、空域、編碼域單獨或者聯合編碼傳輸[5-6]，在接收端，通過串行干擾刪除（SIC,Successive Interference Cancellation）技術或者消息傳遞算法（MPA,Message Passing Algorithm）實現多用戶信號檢測。針對C-V2X在終端用戶海量連接的背景下，PDMA由于其高譜效和低時延的特性，能夠很好地適應于C-V2X的不同場景。具體來說，以V2X單播系統為例，即在V2X鏈路發送端的車輛可通信范圍內僅存在一個合適的V2X接收鏈路，系統中通常有多個V2V對組成。為了提升頻譜效率，多個V2X對可以基于PDMA的模式進行通信，其中一個子信道頻域資源可以分配給多個V2V對使用，一個V2X對也可以占用多個子信道，對于系統中的多址干擾，采用基于SIC的PDMA檢測技術，能更好地適配V2X單播系統。對于V2X多播或者V2X廣播系統，即在多個時隙組成的每個傳輸周期中，V2X鏈路發送端的車輛向其可通信范圍內的多個或者所有車輛傳遞消息[7]。在傳統的基于OMA的模式下，存在“隱藏終端”問題，有沖突的接收用戶可能位于多個發送用戶的通信范圍的重疊部分，從而導致信號重傳過程相關的訪問延遲。對此通常設計基于沖突避免的機制，但這種類型的機制在一個時隙中只存在一個用戶發送信息，其他發送端用戶處于沉默狀態，從而丟失消息的時間有效性。

針對此場景，PDMA可以通過功率域復用提高大規模連接性，一個接收端用戶可以接受不同的發送用戶信息，以減少資源沖突、信號重傳和相應的訪問延遲。對于V2I/N系統，由于車輛和基站之間的需要頻繁的信令交換，在海量連接場景下，基于OMA的傳輸會出現嚴重的時延，免調度傳輸是降低時延和減少控制信道開銷的可行方案[7]。PDMA和免調度技術可以自然地相結合，原來時頻資源池通過和PDMA編碼矩陣結合，增加資源池的維度，每輛車都基于競爭機制選擇資源池中的一個或多個競爭傳輸單元，再和基站進行信息傳輸。通過增大資源池維度，降低信息傳輸沖突概率，以實現大規模連接并滿足某些V2X服務對延遲的嚴格要求。然而基于正交頻分復用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）的PDMA技術，也面臨著諸多挑戰。在C-V2X鏈路中，接收端與發射端一般都在移動，二者附近也可能存在大量散射體，且散射體也可能處于移動中，導致車載信道出現明顯的多普勒擴展，引起子載波間干擾，嚴重降低信道估計精度和系統性能。此外，由于多用戶通過擴頻等方式進行信號疊加傳輸，用戶間存在多址干擾。魯棒的信道估計和頻偏估計及低復雜度、高可靠的接收機的實現是NOMA應用在C-V2X中的前提。

本文首先給出PDMA-OFDM上行系統模型[5]，接著提出一種基于解調參考信號（DMRS,Demodulation Reference Signal）的聯合頻偏信道估計算法，進一步提出一種基于期望值傳播（EP,Expectation Propagation）的低復雜度多用戶檢測算法，最后給出仿真結果及性能分析。

圖1 車聯網網絡通信模型

1 PDMA上行系統模型

考慮一個PDMA-OFDM系統，上行發送與接收過程如圖2所示，總帶寬占NB個子載波，其中有用數據子載波數為M，剩余NV=NB-M為虛擬子載波數。對于K個用戶的上行PDMA系統，在發送端，首先對每個用戶的數據比特流bk分別進行信道編碼，接著對編碼比特ck進行星座映射，?為正交幅度調制（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）星座圖符號，其中，即每Q個編碼比特映射成一個星座圖符號。然后對星座圖映射后的數據調制符號dk進行PDMA編碼，得到PDMA編碼調制向量sk，PDMA編碼根據PDMA編碼圖樣，對dk中的每一個星座圖符號進行線性擴頻：

其中，gk∈CN×1表示用戶k的PDMA特征碼本矩陣（定義了用戶到資源的映射準則）。最后PDMA編碼信號進行OFDM調制，產生每個用戶的發送端信號。如圖2所示，我們以用戶k為例，首先把所有PDMA編碼符號合并得到列向量s?k，串并轉換后進行子載波映射，并添加導頻符號得到頻域信號，通過逆傅里葉變換（IDFT,Inverse Discrete Fourier Transform）將信號變換到時域，添加循環前綴（CP,Cyclic Prefix）以消除多徑效應產生的符號間干擾，經過時域信道后去除CP，并把接收信號變換到頻域。針對C-V2X信道存在多普勒擴展，假設系統存在歸一化頻偏ε（不失一般性，我們僅考慮小數倍頻偏）。多用戶PDMA上行系統收發模型可由向量表示為：

圖2 PDMA-OFDM上行系統模型和OFDM過程

2 基于DMRS的聯合頻偏和信道估計算法

本文以LTE幀結構為例，導頻采用ZC序列。不失一般性，假設多用戶的導頻由一個ZC基序列循環移位產生，即各用戶的導頻相互正交。考慮信道估計性能和復雜度折中，本文采用基于DFT的信道估計方法。由于系統存在虛擬子載波，DFT信道估計存在能量泄露[8]，基于此，本文提出基于鏡像擴展（ME-DFT,Mirror Extension-DFT）的改進DFT信道估計算法，如圖3所示。首先進行最小二乘（LS,Least Squares）信道估計得到導頻符號上的粗頻域信道估計；接著對估計的導頻信道邊緣子載波進行鏡像對稱，使擴展后的頻域信道長度為2的整數次冪，便于使用基-2的DFT/IDFT來降低復雜度；通過IDFT把擴展后的信道變換到時域進行去噪處理；最后將去噪后的信道變換到頻域，并取出M點導頻子載波上的信道信息，對導頻處的信道估計值進行線性插值，或者采用維納濾波得到數據符號所在子載波上的信道信息。由于多用戶接收信號受頻偏影響且導頻正交，所以在估計的信道中存在頻偏信息。基于LTE的幀結構，可以利用同一個子幀兩個時隙中的兩列導頻上的信道估計相位差來估計頻偏，對于用戶k的歸一化頻偏?ε為：

其中P=2，表示每個子幀中的兩列塊狀導頻，Δf=15k 5kHz為子載波間隔，Δt為兩個導頻符號之間的時延。

圖3 基于ME-DFT信道估計

3 基于EP的迭代接收機

接近最大似然（ML,Maximum Likelihood）檢測性能的低復雜度接收機是實現NOMA技術在C-V2X中應用的前提。根據上述PDMA系統模型，將有用子載波M分成多個子塊，每個子塊包含N個子載波。對于K個用戶共享N（N＜K）個物理資源（REs,Resource Elements）的過載PDMA系統，接收端信號的向量關系表示為：

EP算法是一種近似的信息傳遞算法，把變量節點（VN,Variable Node）和功能節點（FN,Function Node）之間傳遞的離散消息近似為連續的高斯分布，進而可以通過均值μ和方差υ來描述離散的消息，從而將消息傳遞算法的復雜度由指數級降低為線性級[10]。考慮N=4和M=4的系統，PDMA編碼矩陣如下：

圖4 因子圖

EP的迭代檢測過程如下所示：

4 仿真分析

PDMA-OFDM系統的仿真參數如表1所示。PDMA系統采用上述編碼矩陣G，過載為150%，信道模型采用抽頭延遲線模型，延時功率譜采用TDL-C信道。

表1 系統仿真參數

采用導頻子載波的均方誤差（MSE,Mean Square Error）來評估所提ME-DFT信道估計算法的有效性。其中信道估計MSE定義為：

圖5給出了所提ME-DFT和傳統DFT信道估計算法的性能比較，并以基于最小均方誤差（MMSE,Minimum Mean Square Error）的信道估計算為基準。可以看出，所提的ME-DFT方法相對傳統DFT算法，顯著提升了MSE性能。

圖5 不同信道估計算法的MSE

圖6給出不同信道估計算法和頻偏對基于OFDM的PDMA系統的BER性能，由于虛擬子載波的存在，傳統的DFT信道估計算法存在能量泄露，在高信噪比（SNR,Signal-to-Noise Ratio）區域，BER出現“誤碼平臺”現象，而所提ME-DFT算法顯著優于傳統的DFT算法。在SNR=10-4時，提升了大約1.2 dB，相對于MMSE信道估計大約有0.6 dB的損失。在頻偏為400 Hz時，可以看出，頻偏顯著降低了系統性能，而基于ME-DFT信道估計的聯合頻偏估計算法，能夠很大程度地估計出頻偏，補償之后能夠達到無頻偏時的系統性能，并接近MMSE算法性能。

圖6 頻偏和信道估計算法的BER性能

5 結束語

本文針對車聯網中海量終端連接和低時延的需求，為實現自動駕駛、智慧交通和智慧城市的藍圖，研究了C-V2X中多址接入技術、信道估計技術和頻偏估計技術。首先給出了上行PDMA-OFDM發送端模型；接著針對傳統DFT信道估計能量泄露的問題，提出了一種基于邊緣子載波對稱的改進信道估計方法，并利用信道中的相位信息，聯合估計出頻偏；進一步提出了一種基于EP的NOMA低復雜度檢測算法；最后仿真結果表明提出的方案有效提升了系統性能。本文對NOMA鏈路中的非理想因素進行了研究，為C-V2X物理層多址提供了關鍵支撐。