多址接入技术(Multiple Access Technology)是移动通信系统中的一项关键技术，旨在允许多个用户共享同一无线信道进行通信，从而提高频谱利用率和系统容量。以下是多址接入技术的详细介绍：
多址接入技术通过将无线信道按照时间、频率、码字或空间等维度进行分割，为不同的用户提供独立的传输通道，使得多个用户可以在同一信道上同时通信而不互相干扰。这种技术在蜂窝系统中尤为重要，因为基站需要同时处理来自多个用户的信号。
一、 多址接入技术有哪些
主要多址接入方式：
- 频分多址（FDMA） ：通过分配不同的频率资源给不同的用户，实现信号的独立传输。这种方式适用于模拟话音通信，但存在频谱展宽和信号抑制等问题。
- 时分多址（TDMA） ：根据传输信号的时间划分信道，允许多个用户在不同的时间片内使用同一频率资源。这种方式要求严格的定时同步，复杂度较高。
- 码分多址（CDMA） ：利用不同的扩频码区分用户，可以实现软容量，即在理论上可以无限增加用户数量。然而，需要控制功率以防止远近效应干扰小信号。
- 空分多址（SDMA） ：通过空间分割构成不同的信道，利用天线阵列或其他方式产生的有向天线来区分用户，与其他多址方式兼容，实现组合多址技术。
随着通信技术的发展，尤其是6G的推进，出现了多种新型多址接入技术：
- 非正交多址接入（NOMA） ：允许多个用户在同一资源上叠加发送数据，通过功率域、码域等区分用户，提高频谱效率和系统吞吐量。
- 稀疏码多址（SCMA） ：通过将数据编码为稀疏码字来区分用户，具有更高的性能增益和更低的误码率。
- 多用户共享接入（MUSA） ：基于扩展序列的码域NOMA方案，能够在低控制开销和功耗下实现高过载率、低延迟的海量用户接入。
- 图样分割多址（PDMA） ：通过功率域区分用户，减少因用户碰撞导致的接入失败。
多址接入技术广泛应用于移动通信、卫星通信、物联网等领域。例如，在6G系统中，多址技术需进一步演进以满足海量连接、密集连接、空天地一体化以及高容量场景的需求。此外，随着物联网终端数量的激增，免授权多址接入技术也得到了快速发展，通过简化中心授权环节，实现低开销的接入。
随着人工智能等新兴技术的发展，多址接入技术正朝着智能化、高效化方向发展。例如，结合AI优化的NOMA系统可以解决复杂场景下的用户关联和功率分配问题，提升随机接入与数据传输的效率。
多址接入技术是移动通信系统的核心组成部分，随着通信技术的不断进步，新型多址接入技术的应用将不断拓展，为未来的无线通信网络提供更高效、更灵活的解决方案。
二、 非正交多址接入(NOMA)技术在实际应用中的性能表现和挑战是什么?
非正交多址接入(NOMA)技术在实际应用中的性能表现和挑战可以从多个方面进行分析。
1. 性能表现
NOMA技术通过允许多个用户在同一时频资源块上同时传输信息，显著提高了信道利用率和系统的容量。与传统的正交多址接入(OMA)相比，NOMA在频谱效率和系统容量方面具有明显优势，尤其是在大规模机器通信、机器对机器通信和超密集网络等应用场景中。
NOMA技术能够提供高速度的大规模连接、高可靠性和低延迟。这对于需要快速响应和高可靠性的应用(如自动驾驶、远程医疗等)尤为重要。
尽管NOMA在频谱效率和系统容量方面表现出色，但在用户体验和网络公平性方面仍存在一定的缺陷。例如，由于资源分配策略和用户分组的复杂性，可能会导致部分用户的体验不佳。
在实际应用中，NOMA需要强大的计算能力来执行实时功率分配和连续干扰消除(SIC)算法。这可能对设备的硬件要求较高，尤其是在高数据速率下，执行SIC算法需要大量的CPU资源。
2. 挑战
准确的CSI对于用户配对和SIC至关重要。然而，在6G通信系统中，不断增加的连接用户数、更大规模的天线以及更高的用户移动性都使得CSI的获取更具挑战性。
NOMA利用接收机的复杂度来换取高谱效，如何在保证正确检测多用户信号的同时简化接收机的设计也是一个挑战。此外，SIC接收器的不完美性及其对整体容量的影响也需要进一步研究。
功率分配优化管理是NOMA中的一个难题，尤其是在用户离开网络时如何进行有效的功率调整。此外，如何有效地分配NOMA网络中的资源以提高网络性能和公平性也是一个重要的研究课题。
尽管NOMA在频谱效率和系统容量方面表现优异，但在用户体验和网络公平性方面仍需改进。例如，如何确保所有用户都能获得公平的资源分配和良好的服务质量。
NOMA技术在实际应用中展现了显著的性能优势，特别是在提高频谱效率、降低传输延迟和增强系统容量方面。然而，其在实际部署过程中也面临诸多挑战，包括信道状态信息的获取、接收机设计的复杂性、资源分配和优化管理以及用户体验和网络公平性的提升。
三、 稀疏码多址(SCMA)技术与传统多址接入技术对比优势
稀疏码多址(SCMA)技术相较于传统多址接入技术具有显著的优势和局限性。
1. 优势：
- 更高的频谱效率：SCMA通过使用低密度签名(LDS)和模式分割多访问(PDMA)算法，能够有效地处理稀疏信号，从而提高频谱利用率。SCMA可以在同等资源条件下支持更多用户连接，同时提升单用户链路质量。
- 抗干扰能力：SCMA利用稀疏码本实现调制和扩散增益，以及多样性增益，使其在用户间干扰和码本碰撞方面表现出更强的鲁棒性。此外，SCMA对动态信道变化更具鲁棒性，尤其在高速场景下表现优异。
- 低复杂度检测：由于SCMA采用非正交稀疏编码叠加技术，接收端可以采用复杂度较低的消息传递算法(MPA)进行解码，从而实现近似多用户最大似然解码。这种特性使得SCMA在处理大量用户时仍能保持较低的计算开销。
- 无授权多接入：SCMA支持无授权的上行竞争性多址接入，具有大连接性和覆盖范围、低信号开销、能源效率和低传输延迟等优势。这使得SCMA成为小型数据包传输的理想选择。
- 高容量和低延迟：SCMA结合了码分多址(CDMA)和正交频分多址(OFDMA)，实现了频率域NOMA，非常适合5G对高谱效率的需求。系统级模拟评估表明，SCMA可以在3GPP案例1场景下支持比LTE R11基线高3.95倍的设备数量。
2. 局限性：
- 多维星座设计复杂：SCMA将数据比特映射为具有多维星座的稀疏码字进行传输，因此多维星座的设计方案将密切影响系统性能。当传感器节点数量远超资源节点数量时，MPA算法的复杂度显著增加。
- 高解码复杂度：尽管SCMA采用低密度签名和稀疏扩频技术，但大部分解码用户信号的MPA复杂度高，计算开销大。现有方法中可通过改进MPA算法、限制码字搜索空间、结合深度学习等方式优化SCMA中的用户信号解码。
- 资源分配公平性问题：在多个用户之间公平地分配资源是一个挑战，需要确保信号的正确解码以及资源的公平分配。
- 高动态环境下的挑战：天基网络具有的高动态、时延及移动性问题将给SCMA的接入技术实现提出较大挑战。
四、 多用户共享接入(MUSA)技术如何实现低控制开销和功耗下的高过载率、低延迟海量用户接入?
多用户共享接入(MUSA)技术通过以下几种方式实现了低控制开销和功耗下的高过载率、低延迟海量用户接入：
- 非正交传输和免授权接入：MUSA采用非正交多址接入技术，允许多个用户在同一频谱资源上进行免授权传输。这种免调度的特性显著降低了系统的信令开销和终端功耗。
- 短码扩展序列设计：MUSA使用短长度的复数域多元码作为扩频序列，这些序列具有低相关性，从而有效减小接收端的复杂度。这种设计不仅降低了系统的功耗和延迟，还增强了用户的过载能力。
- 串行干扰抵消（SIC）接收机：在接收端，MUSA利用先进的SIC接收机来分离各用户的信息。这种方法可以简化接收算法，进一步降低终端成本。
- 利用远近效应：MUSA可以利用多用户与基站间的远近效应带来的接收信号信噪比差异来增强SIC性能。这意味着系统不需要精确的闭环功率控制，从而进一步降低了系统的控制开销。
- 高过载率支持：MUSA能够在单天线情况下实现300%的过载率，在多天线情况下则能达到600%以上。这使得MUSA非常适合大规模接入场景，如mMTC(大规模机器类型通信)。
- 真正的免调度功能：MUSA实现了物联终端想发就发、不想发就深度睡眠的能力，显著降低了物联网节点的功耗和成本。
- 高效的资源利用率：通过预配置和随机选择传输资源和签名序列的方法，MUSA提高了系统资源利用率和用户传输效率，从而提升了整体系统的容量。
- 低复杂度的接收算法：MUSA采用短码扩展，并充分使用星座图的先验信息，使得接收算法的复杂度相对其他算法下降了几个数量级，从而降低了终端成本。
五、 图样分割多址(PDMA)技术在减少用户碰撞方面的具体机制
图样分割多址(PDMA)技术在减少用户碰撞方面的具体机制主要体现在以下几个方面：
- 编码图样映射：在发送端，多个用户的待传输符号通过各自的编码图样被映射到同一物理资源(如时域、频域和空间域等资源)上进行叠加传输。这种设计允许不同用户的编码图样存在部分重叠，但仍然可以通过未碰撞的分量实现用户区分。
- 串行干扰消除（SIC） ：接收端采用广义串行干扰删除算法(SIC)对信号进行解码。SIC的基本原理是逐步减去最大信号功率用户的数据干扰，从而实现多用户检测。这种方法可以有效减少因用户碰撞导致的接入失败。
- 稀疏编码和不等分集度特性：PDMA技术通过构造稀疏编码和不等分集度的图样矩阵来减少SIC接收机的误差传播。图样矩阵具有N行M列的形式，其中行代表复用的资源单元，列代表用户的图样。这种设计使得不同用户的信号在特定时频资源上发送时，增强可分离性和分集度，从而提高基站信号分离能力和单用户检测性能。
- 联合设计：PDMA技术强调发送端和接收端的联合设计，通过在发送端采用功率域、空间域和编码等多种信号域的单独或者联合非正交特征图样来区分用户，在接收端采用SIC方式实现准最优多用户检测。
- 免调度传输方案：PDMA通过免调度传输方案增加免调度资源池，显著降低用户冲突概率，保证低传输时延，满足5G网络的“超可靠低时延”要求。
六、 结合人工智能优化的NOMA系统提升随机接入与数据传输效率
结合人工智能优化的NOMA(非正交多址接入)系统在提升随机接入与数据传输效率方面的最新研究进展主要集中在以下几个方面：
- AI辅助的NOMA技术：通过深度神经网络等AI技术，解决复杂场景下的用户关联和功率分配问题，从而提升系统性能。例如，AI辅助的NOMA利用深度学习算法优化资源分配策略和接收机设计，以提高频谱效率和用户接入能力。
- 大规模MIMO-NOMA：结合大规模多输入多输出(MIMO)技术，NOMA系统能够显著提高网络容量、数据速率和性能。例如，在毫米波传输中，结合 beamspace MIMO 的 NOMA 方法可以减少小区间干扰并提高边缘用户的吞吐量。此外，去蜂窝大规模 MIMO-NOMA 能够提供更高的分集增益和系统吞吐量。
- 异步NOMA：不需要严格同步，具有更高的多用户接入容量和传输速率。这种技术特别适用于海量设备接入和零星通信的小数据包传输场景。
- 压缩感知随机接入：利用稀疏线性逆问题和星座点信息等附加信息实现活跃用户检测与信道估计，但需要解决有限频谱资源支持更多用户接入的问题。
- 半免授权随机接入：融合了授权和免授权接入的优点，成为研究热点。例如，NOMA 辅助的半免授权随机接入通过优化资源分配策略，提升大规模接入与数据传输的效率。
- 实时传输控制：在多信道NOMA随机访问系统中，基于强化学习的能量效率优化和实时传输控制技术被提出，以应对动态变化的网络环境。
- 智能反射面（IRS）辅助：通过IRS辅助的用户配对和波束成形策略，进一步减少小区间干扰并提高系统的整体性能。
- 新型接入方法：如压缩感知、半免授权接入及无源接入等新型接入方法为大规模随机接入和数据传输提供了新的研究思路，并有望与下一代多址技术深度融合，提升随机接入与数据传输的效率。
