张 毅，余 湋，王 瀚，高 航

(1.中国西南电子技术研究所,成都 610036;2.上海交通大学 电子工程系,上海 200240)

0 引 言

为了实现万物互联，下一代无线通信提出了很多新的技术挑战，包括高频谱效率、低延迟和大规模连接等[1]。为了解决这些挑战，多种非正交多址技术[1-3]被提出和研究。作为频域的非正交多址技术，稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access，SCMA)技术用有限的频率资源实现了更多的连接[1]。作为低密度扩频码分多址(Low Density Signature-Code Division Multiple Access，LDS-CDMA)技术[4]的演进，SCMA直接结合了映射和扩频，即通过码本直接将二进制比特调制为高维码字。与LDS-CDMA技术相比，由于非线性操作的高维码本设计，这种方案允许SCMA技术获得高维星座图的整形增益。因此，一些文章[5-6]研究了SCMA的高维星座设计，通过星座的优化设计可以进一步提高系统容量。

在接收端，由于码本的稀疏性，SCMA技术通过稀疏因子图上的消息传递算法(Message Passing Algorithm，MPA)实现多用户检测，与最佳后验概率算法相比，该算法性能接近但复杂度较低[4]。为了降低MPA的复杂度，文献[4]提出了对数域MAX-Log MPA算法。但是，考虑到实际应用，MPA的复杂度仍然很高，尤其是在系统过载严重且码本很大的情况下。

为了解决MPA的复杂度过高问题，文献[7-15]提出了一些改进的MPA的检测算法。原始MPA在因子图的边上传递概率消息，直到达到最大迭代次数为止。文献[16]根据信道质量提出了一种低复杂度的MPA。它仅基于因子图上部分选择的边更新从功能节点传递到变量节点的消息，而未选择的边上的消息则通过均值反馈进行补偿。文献[10-11]提出了一种基于期望传播(Expectation Propagation，EP)的低复杂度MPA，它将因子图上的原始离散概率消息近似为连续的高斯分布。……