Decodificação Iterativa em Árvore de Baixa Complexidade para SCMA

Abstract

As técnicas de acesso múltiplo que permitem a transmissão de sinais de diferentes usuários com um número limitado de recursos, e com desempenho satisfatório, são de grande importância para atender os requisitos das futuras gerações de comunicação sem fio. Nesta direção, as técnicas de acesso múltiplo não ortogonal (NOMA) vêm sendo amplamente consideradas, pois permitem acomodar mais usuários que recursos. Dentre as técnicas NOMA, o Acesso Múltiplo por Códigos Esparsos (SCMA), que faz uso de codebooks esparsos, vem recebendo uma crescente atenção. Um dos desafios do SCMA é encontrar algoritmos de decodificação com boa relação entre complexidade e desempenho. O algoritmo de passagem de mensagens (MPA) e sua versão menos complexa, Log-MPA, são os mais referenciados. Nesta dissertação, propomos uma versão modificada do Log-MPA, baseada numa estrutura de árvore podada, que possui complexidade significativamente inferior com perda controlável de desempenho, sendo, portanto de grande interesse.

Abstract: Multiple access techniques that enable the transmission of signals from different users with a limited number of resources and offering satisfactory performance are of great importance in meeting the requirements of future generations of wireless communication. In this sense, non-orthogonal multiple access (NOMA) techniques have been widely considered, as they allow to accommodate more users than resources. Among the NOMA techniques, Sparse Code Multiple Access (SCMA), which makes use of sparse codebooks, has received increasing attention. One of the challenges of SCMA is to find decoding algorithms that present a good complexity-performance trade-off. The message passing algorithm (MPA) and its less complex version, Log-MPA, are the most referenced. In this dissertation, we propose a modification of Log-MPA, introducing a pruned tree structure, which has significantly lower complexity with controllable loss of performance, and is therefore of great interest.