关于3GPP里的NOMA技术,我们需要关注哪几点?

2019年03月21日 作者:satoll

提到NOMA技术,就是non-orthogonal multiple-access的简称,技术Geek 们一定不陌生:作为一大探究热点正在5GNR方面如火如荼的展开着,优点有二:

  1. 上行的链路级的流量以及支持过载的能力增强了;
  2. 在给定系统中断的情况下的包到达率增强了。

 

NOMA技术主要针对的是上行的非正交多接入,至少对mMTC的场景是这样的。

为了对抗非正交传输之间的干扰,发送端会采用一些扩频机制(线性或非线性,有或无稀疏)和交织技术常常被使用以提升性能。

关于3GPP里面关于NOMA主要聚焦于以下几点,我总结了一下,有兴趣的同学参见38.812

  • NOMA可以应用于grant-based的和grant-free的传输。
  • NOMA的优势,特别是在grant-free传输的情况下,可能完成各种各样的用例,包括:eMBB、URLLC、mMTC。
  • 在RRC-CONNECTED状态下,它节省了调度请求过程,并假设UE已事先完成了上行同步。
  • 在RRC-INACTIVE状态下,数据可以在没有RACH程序的情况下传输。
  • 这么节省信令开销的方式自然会节省能源消耗,减少延迟,提高系统容量。
  • NOMA可以同时使Uu 口和side link受益。

稍微解释一下关于grant-based的和grant-free的概念

举个栗子~

在LTE的传统网络当中 ,我们假设一个上行接入的过程是这样的:

这是一个grant—based的过程,也就是说在UE向基站发了scheduling request(SR)之后要等待基站的scheduling  grant (SG)才能对UE分配资源。那么对应的,grant-free的网络中handshaking的过程被省略了。

继续回到NOMA的话题:

Receiver Processing:

关于NOMA 主要的讨论点:

  • HARQ,包括传输方案、反馈方案和组合方案。
  • 链路自适应MA签名分配/选择。
  • 同步和异步操作。
  • 正交和非正交多通道之间的自适应。
  • 对于链路级别和系统级评估,比较的基准是OFDM的多接入。
  • 对于现实中的TX/RX建模,包括潜在的PAPR问题、信道估计误差、功率控制精度、碰撞等。

对NOMA阵营中具体细节,每个厂家站不同的技术,如下表所示:

日本5GMF白皮书对未来网络的构想是这样的:

如果想达到这样一个打破传统通信网络藩篱,面向智能的IoT网络,关于如何减少时延等图中几大指标这样问题的研究就是停不下来的,因此关于NOMA,上面提到的全都是待研究的热点问题,3GPP会议在进行,议题的结论也在不断更新,敬请期待~

Ref:

[1] H. Al-Hamadi and R. Chen, “Trust-based decision making for health IoT systems,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 4, no. 5, pp. 1408–1419,2017.

[2] C. Pan, H. Mehrpouyan, Y. Liu, M. Elkashlan, and A. Nallanathan,“Joint pilot allocation and robust transmission design for ultra-dense user-centric TDD C-RAN with imperfect CSI,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 17, no. 3, pp. 2038–2053, Mar. 2018.

[3] M. Masoudi, A. Azari, E. A. Yavuz, and C. Cavdar, “Grant-free radio access IoT networks: Scalability analysis in coexistence scenarios,” in 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC). IEEE,2018, pp. 1–7.

[4] H. Huawei, “R1-164036 multiple access for UL small packets transmission,”in 3GPP TSG RAN WG1 Meeting 85. 3GPP, 2016.

[5] Y.Shan,C.Peng, L.Jin, “ZTE,Uplink Multiple Access Schemes for 5G: A Survey,”2017

 

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