刘梦，刘威，周志刚

(1 中国科学院上海微系统与信息技术研究所, 上海 200050； 2 中国科学院大学, 北京 100049)

物联网和移动互联网的快速发展给第五代(5G)移动通信研究提出了诸多挑战，比如更低的系统时延、更高的吞吐量、超大规模的连接和更好的服务质量[1]。稀疏码分多址(sparse code multiple access，SCMA)作为频率域的非正交多址技术[2-3]，综合LDS技术的稀疏性和QAM调制的高效性，可以适应大规模连接、低时延和高吞吐量的通信场景，成为5G非正交多址技术中有竞争力的候选方案。

SCMA的核心思想是利用多维稀疏码本将信息流直接映射成复数域数据流，利用码本的非正交性，用户的信息将稀疏地分散在不同的子载波上。接收端使用基于因子图迭代的消息传递算法(message passing algorithm，MPA)[4]解码作为次优解码方案，其本质是基于置信度传播(belief propagation，BP)算法[5]的演进，相比最优性能的最大后验概率算法(maximum a posteriori probability，MAP)和极大似然算法(maximum likelihood algorithm，ML)，MPA算法计算复杂度更低。

原始MPA在因子图中沿着边缘传递所有节点的消息，直至达到最大迭代次数，但是当系统严重超载以及用户过多时复杂度会剧增。文献[6]提出将乘法与指数运算转化为加法与求极值运算的对数域max log-MPA算法方案，从运算角度简化复杂度，文献[7-8]研究FPGA上的MPA和log-MPA的定点和浮点实现，改进log-MPA算法方案，使其可以在性能和复杂性之间实现良好的权衡。基于部分边缘更新(partial marginalizition-based MPA，PM-based MPA)方案[9]、用剪枝的思想暂停部分节点更新，从降低搜索路径长度角度降低计算复杂度。文献[10]根据信息论的定义，引入动态自适应边缘选择MPA(edge selected MPA，ES-MPA)方案，由每条边迭代更新产生的信息量决定是否进行下一轮FN节点到VN节点的更新，能够在BER和复杂度间取得良好平衡。……