第 2 章 下行非正交传输技术
| 2.2 仿真评估方法 |
| 2.3 直接符号叠加 |
直接符号叠加在 3GPP MUST 的研究阶段也被称为 MUST Category 1。“调 制符号叠加”在星座图上表现为矢量的线性叠加。图 2-7 所示是两个 QPSK 信号 x1 和 x2 叠加的示意：x1 和 x2 两个信号直接叠加得到信号 x。显然，x 承载了 x1 和 x2 的信息，通过解调 x 的星座图可以得到 x1 和 x2 的信息。 
图 2-7 为星座图中 2 个点矢量叠加的例子。下面基于星座图中所有点可能 的叠加情况，举例说明直接符号叠加，如图 2-8 所示，两个 QPSK 调制的星座 图以 4∶1 的功率比进行线性叠加，得到一个 16 点的复合星座图（Composite Constellation）。可以观察到，尽管每个用户比特所对应的星座图符合 Gray 映 射的特点，但是直接叠加之后的复合星座图不一定符合 Gray 映射。通常情况下， 不满足 Gray 映射的星座图的性能要逊于符合 Gray 映射的星座图。对于直接符 号叠加，其复合星座图中的比特到星座点的映射取决于功率比和每个用户的调 制阶数，所产生的比特映射方式比较任意，不容易优化。 
2.3.1 发射侧过程
图2-9是直接符号叠加的发射侧的系统框图，图中的两个用户的数据块TB1 和 TB2 分别经过信道编码、速率匹配和扰码，再分别通过传统的调制映射，将 编码比特对应到传统星座图的星座点上。之后进行功率的分配（系数为 α ）， 再直接线性叠加。前面两个模块处理与 LTE 或 NR 可以一样。相对于下行正交 多址的区别在于后面的功率分配部分以及调制符号叠加部分。通常远端用户调制符号平均功率占比更大。功率比一般是可变的，其变化会导致叠加后的星座 图变化。 
2.3.2 接收机算法
由于直接符号叠加的复合星座图一般情形下不符合 Gray 映射的条件，接 收侧需要高级接收机，而相对简单的符号级干扰消除（SLIC）的算法是无法提 供足够高的辨识能力去消除用户间的干扰。对于近端用户，高级的接收机，如码 块级干扰消除（CWIC）在多数情形下是必需的，否则多用户性能无法保障。
串行干扰消除（Successive Interference Cancellation，SIC）是一种较常用 的码块级干扰消除技术。其特点为，当不同用户的信道增益差异很明显时（如 配对近端 UE 2 和远端 UE 1），SIC 接收机有较好的性能。图 2-10 为接收到信 号 y 后做 SIC 解调的示意。
步骤 1：根据 y 先解调出远端信号 x1′。
步骤 2：近端 UE 1 符号可能是环绕在 x1'周围的 4 个点，接收信号 y 将 x1′ 除去（减去 x1′）
步骤 3：解调出近端 UE 2 符号 x2′。 
图 2-11 是码块级干扰消除（CWIC）接收机的链路抽象框图，不仅能基本 表述 CWIC 接收算法的核心方法，也可以用来对物理链路基本的信号处理过程进行抽象建模，从而较为精确地在系统仿真当中模拟每条链路的性能。码块级 干扰消除的核心思想是当一个用户的信道译码成功以后，接收机会根据该用户 的信息比特以及调制等级、编码码率和信道状况，利用模型中的一系列查表 （LUT）运算，对该用户到达接收机的信号进行重构。因为是多用户非正交，该 用户对于其他同样复用这个资源的用户来说就是干扰，所以接收机重构出该用 户的信号再送至解调器中减去，就意味着该用户对于其他用户的干扰可以被消 除，这样做的前提是信道估计得比较准确，CRC 校验没有虚警。 
对于下行传输，一个用户在一般情况下是不需要解析其他用户的数据的。 但是在非正交情形下，如果又要采用码块级干扰消除接收机，则要求目标用户 也得去尝试译码其他用户的信息比特。当然，物理层信息比特的成功解码不意 味着可以解析出应用层数据。这对于一般正交传输或者是非正交但采用相对简 单接收机的系统，是额外的运算，复杂度较高。
码块级干扰消除需要更多的信令支持。为帮助接收机重构干扰信号，目标 用户除了需要功率分配的信息之外，还得知道干扰用户的调制等级、资源分配。 当然，如果目标用户和干扰用户的资源分配完全重合，干扰用户的资源分配信 息无须另外通知，但资源完全重合是对基站调度器的一种约束，一般会对小区 系统容量有负面的影响。当采用码块级干扰消除，而且又要支持自适应重传 （HARQ），其硬件处理和信令设计将会比其他相对简单的接收机要复杂许多。
注意先进接收机一般只需要用在近端用户上，因为分给远端用户（作为干 扰用户）的信号比较强，但调制等级一般相对较低，比较容易解调和译码，再 做干扰消除。而远端用户收到的近端用户（作为干扰用户）的信号较弱，调制 等级一般相对较高，很难解调和译码，无法有效地做干扰消除，所以一般采用 线性小二乘接收机，如 MMSE-IRC 即可。
