摘要

稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access, SCMA)作为有应用前景的空口技术,在高吞吐量以及大规模连接中极具优势。针对SCMA通信系统中接收端消息传递算法(Message Passing Algorithm, MPA)计算复杂度较高的问题,提出了基于模型驱动辅助MPA法(Model-driven Assisted MPA,MD-MPA)的SCMA多用户检测算法。MD-MPA在MPA算法迭代过程中节点更新后的信息矩阵和输出的概率矩阵之后添加权重参数,并通过神经网络训练更新参数。经训练所得权重参数可加快算法收敛速度,降低误码率,获得更佳的译码效果。仿真结果表明,MD-MPA相较于MPA算法,误码率降低了20%,复杂度降低了33%。