2024 全球6G技術(shù)大會 -10.0M 海量接入技術(shù)白皮書

海量接入技術(shù)是可以解決海量接入問題的技術(shù)的統(tǒng)稱。6G對連接密度提出了更高或2小時(shí)降到秒級。6G對低時(shí)延也提出了更高的需求，特別是其中的機(jī)器型終端偶發(fā)6G對mMTC場景進(jìn)一步演進(jìn)，提出MassiveCommunication場景，潛在的接入終端數(shù)量巨大，可達(dá)到每平方公里千萬終端以上。同時(shí)，6G中針對eMBB和URLLC場景演進(jìn)形成的ImmersiveCommunication和HRLLC場景對連接密度和時(shí)延等指標(biāo)提出了1.引言（中信科） 32.海量接入技術(shù)的應(yīng)用場景（中信科、中國聯(lián)通） 53.重要用例 73.1ToC的數(shù)字孿生世界（中信科） 73.2密集緊要連接的車聯(lián)網(wǎng)（中興、中信科） 93.3極低功耗物聯(lián)網(wǎng)（vivo） 4.基本需求（中信科） 5.海量連接的通信流程（中信科、vivo） 6.海量接入關(guān)鍵技術(shù) 6.1無源多址接入方案 6.1.1非協(xié)調(diào)隨機(jī)接入和傳輸技術(shù)（中信科） 6.1.2高效無連接傳輸（中興） 206.1.3基于ODMA的多用戶編譯碼方法（西電） 6.1.4稀疏IDMA無源多址技術(shù)（中國移動） 6.2發(fā)射機(jī)設(shè)計(jì)方案 406.2.1基于虛擬用戶分割的多址方案（DOCOMO） 406.2.2基于資源跳躍的多址方案（北交） 426.2.3模式分割的隨機(jī)接入方案（北科） 466.3接收機(jī)設(shè)計(jì)方案 486.3.1基于稀疏結(jié)構(gòu)變換迭代接收機(jī)（北科） 486.3.2容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機(jī)和多用戶編碼方案（西電、浙大） 517.技術(shù)路線（中信科） 8.總結(jié)與展望（中信科） 60參考文獻(xiàn) 61貢獻(xiàn)單位 64縮寫術(shù)語 65高。5G技術(shù)的出現(xiàn)，為人們提供了更快、更穩(wěn)定、更可靠的通信服務(wù)。然而，隨著物型多址接入技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化推動。IMT2030新型多址接入技術(shù)任務(wù)組在技術(shù)概念、研究告，提出基于NOMA（Non-Orthogon接等場景，作為物理層空口技術(shù)的基礎(chǔ)進(jìn)行深入研究。年分別發(fā)布了《6G愿景與技術(shù)趨勢白皮書》[1]和《演進(jìn)的多址接入技術(shù)白皮內(nèi)容涵蓋了不需要網(wǎng)絡(luò)充分協(xié)調(diào)的Grant輸技術(shù)進(jìn)行融合的設(shè)計(jì)思路。6GFlagShip指出在大連接場景中，NOMA是關(guān)鍵技術(shù)，需要解決用戶激活檢測和數(shù)據(jù)譯碼的問題，提出研究不需要充分協(xié)調(diào)的NO終端采用相同的碼本對信息序列編碼，編碼比特經(jīng)過調(diào)制后在共享資源上采用slot-ALOHA進(jìn)行傳輸。其主要的特點(diǎn)是不需要為傳輸分配終端ID，被稱為無源（unsourced）或非協(xié)調(diào)（uncoordin術(shù)界在6G新型多址接入技術(shù)上做了許多方面的研究工作，普信是6G的一個(gè)重要場景，其性能指標(biāo)需求較5G有進(jìn)一步的提升，有必要引入新型多址接入技術(shù)來應(yīng)對隨之而來的各項(xiàng)挑戰(zhàn)。針對前導(dǎo)/導(dǎo)頻設(shè)計(jì)、信道估計(jì)、多用戶激活出了URA(UnsourcedRandomAccess,無源隨機(jī)接入)/UMA(UnsourcedMultipleAccess,無源多址接入)方案，URA多址技術(shù)的核心思想是界提出的URA方案主要分為兩類，一類是利用內(nèi)外級聯(lián)碼的設(shè)計(jì)，同時(shí)傳輸前導(dǎo)和數(shù)是利用一些特殊的相關(guān)信息，如空間相關(guān)性、信道相關(guān)性等，2.海量接入技術(shù)的應(yīng)用場景（中信科、中國聯(lián)通）里2000個(gè)連接，5G的連接密度是每平方公里一百萬個(gè)連接，當(dāng)前，業(yè)界普遍認(rèn)為6GURLLC（Ultra-ReliableLow-LatencyCommunicat演進(jìn)，提出了ImmersiveCommunication、MassiveCommunication、HyperReliableandLow-LatencyCommunication場景；另一方面，在5G場景的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，提出了UbiquitousConnectivity、IntegratedArtifiSensingandCommunication場景。備的應(yīng)用。MassiveCommunication場景需要支持高連接密度，建議書中給出的連接密種典型用例和終端設(shè)備類型，在業(yè)務(wù)模型上相較于5G也將提出新的要求，例如hours/device，IMT-2030（6G）推進(jìn)組提到在超大規(guī)模連接場景中終端數(shù)據(jù)發(fā)送頻率從問題。因此，有必要研究海量接入技術(shù)來支持更大的終端連接MassiveCommunication場景對連接密度提出了更高的要求，而對時(shí)延一般要求不需要像MassiveCommunication場景一樣達(dá)到108devices/km2，支持約106devi能夠滿足高時(shí)延要求、支持更大數(shù)據(jù)包傳輸6G中對于連接密度、時(shí)延等指標(biāo)的要求。另一方面，海量接入技術(shù)在數(shù)字孿生和極低界兩個(gè)世界之間的實(shí)時(shí)交互和無縫連接，廣泛應(yīng)用于智能制造、智慧城市、智慧數(shù)字孿生在消費(fèi)側(cè)（C端）和產(chǎn)業(yè)側(cè)（B端）有著廣泛應(yīng)用，游客的個(gè)人喜好，提升觀賞體驗(yàn)。對連接密度要求較高，需要支持106實(shí)現(xiàn)虛實(shí)的無縫融合。對時(shí)延要求較高，需傳輸速度、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、連接密度和可靠性等方面提將大大提高沉浸式體驗(yàn)中實(shí)時(shí)交互的性能，減少時(shí)延對?可靠性：為滿足沉浸式的需求，6G預(yù)計(jì)將在可靠性方面顯著提升，例如針對型4~53~44~53~44~53~43~43~45~63~44~5戶需求的個(gè)性化的、實(shí)時(shí)的、沉浸式的體驗(yàn)，相比于MassiveCommunication場景，對接入技術(shù)，簡化初始接入到多址傳輸過程的信令3.2密集緊要連接的車聯(lián)網(wǎng)（中興、中信科）在高密度車輛分布的情況下，大規(guī)模車輛信息交換時(shí)競爭選擇資源產(chǎn)生的沖突是每條高速公路上有10個(gè)車道,對于三條高速公路交叉的路口，車輛密度為每平方公里但依然難以確保不會出現(xiàn)漏收，這必然嚴(yán)重降低V密集緊要連接車聯(lián)網(wǎng)場景所涉及的具體業(yè)務(wù)包括編隊(duì)行駛、高級駕駛highconnectiondensityhighconnectiondensity-3.3極低功耗物聯(lián)網(wǎng)（vivo）終端需求將超過270億。雖然NB-IoT（NarrowBandInternetofThings，窄帶物聯(lián)網(wǎng)）和RedCap等標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的部分需求，但依然面臨一些挑戰(zhàn)作功耗可以維持在uW量級。功耗可以維持在幾十到百uW量級。統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)終端，但復(fù)雜度需要遠(yuǎn)低于NB-IoT設(shè)備。有源低功耗終端的工作功耗可以維持在mW量級。流、智能家居等方面，承擔(dān)控制信息下發(fā)、數(shù)據(jù)及時(shí)定位獲取這些物品的位置，方便人們快捷 N/A2Communication，增強(qiáng)型機(jī)器類型通信）等，極低功耗物聯(lián)技術(shù)具有更低功耗、更低成4.基本需求（中信科）再進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，整個(gè)過程涉及多次信令交互，需要場景用例連接密度數(shù)據(jù)發(fā)送頻率平均數(shù)據(jù)包大小平均通信時(shí)延ToC的數(shù)字孿生世界約106/km2數(shù)百到數(shù)千字節(jié)毫秒級密集緊要連接的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)百到數(shù)千字節(jié)毫秒級極低功耗物聯(lián)網(wǎng)數(shù)十字節(jié)秒級對于MassiveCommunication和其他需要支持大規(guī)模連接的應(yīng)用場景，在有限的時(shí)終端發(fā)送頻率在1/s~1/h不等，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包較大，一般在數(shù)百到數(shù)千字節(jié)，耗通信場景中，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包一般較小，在數(shù)十字節(jié)左右，數(shù)據(jù)發(fā)送頻率在1/s~1終端同時(shí)接入，6G中需要設(shè)計(jì)新的海量接入技術(shù)，包括簡化通信流程，優(yōu)化發(fā)射機(jī)和5.海量連接的通信流程（中信科、vivo）在現(xiàn)有的通信系統(tǒng)中，當(dāng)UE需要向網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，UE將先后經(jīng)過接入gNB、針對海量連接場景下的通信流程，可以采用非協(xié)調(diào)隨機(jī)接入和傳輸方案（UncoordinatedRandomAccessandTransmissio在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，URAT方案在gNB上網(wǎng)絡(luò)安全配置、上報(bào)UE能力、與gNB建立RRC連接、與UPF建立PDU待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)（包含前導(dǎo)碼和通信數(shù)據(jù)包并對其進(jìn)行信號發(fā)送前的處理，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)備發(fā)送的反饋信息的監(jiān)聽，對監(jiān)聽到的反饋信息隨著移動通信的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)中的終端類型越來越多，包括智能終端、NB-IoT終端、RedCap終端、mMTC終端等。在海量連接的應(yīng)用場景中，終端的功耗問題尤為重要，6G可以支持被動通信方式的極低功耗終端，和現(xiàn)有通信終端相比，極低功耗終集流程。具體來說，極低功耗終端的接入過程（1）觸發(fā)過程：對于下行觸發(fā)的業(yè)務(wù)，終端在接收到尋呼、盤點(diǎn)等信令后，發(fā)起載波相關(guān)的信息，或在預(yù)設(shè)的頻率柵格中搜索（3）獲取能量采集的射頻載波的過程：在網(wǎng)絡(luò)側(cè)和終端都支持射頻傳能時(shí)，若終（4）同步過程：包括下行同步和上行同步兩個(gè)部分。其中，極低功耗終端可以通同步；此外，極低功耗終端也可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)側(cè)指示發(fā)送上行信號，網(wǎng)絡(luò)側(cè)測量TA（5）注冊和鑒權(quán)過程：極低功耗終端向網(wǎng)絡(luò)側(cè)發(fā)送注冊請求，網(wǎng)絡(luò)側(cè)對終端進(jìn)行傳輸數(shù)據(jù)，或者當(dāng)終端密度較大時(shí)配置一個(gè)競爭式（7）連接釋放過程：當(dāng)終端完成業(yè)務(wù)且網(wǎng)絡(luò)側(cè)確定無需再與終端通信后，網(wǎng)絡(luò)側(cè)足一定條件（如完成業(yè)務(wù)、電量低于閾值等向網(wǎng)絡(luò)側(cè)發(fā)送連接釋放請求，網(wǎng)絡(luò)側(cè)后5G中對非正交多址技術(shù)進(jìn)行了研究，指出非正交多址技術(shù)可以用于上行免調(diào)度傳方案進(jìn)行了研究，涉及基于擴(kuò)頻、加擾、交織、編碼和調(diào)制等方面進(jìn)行設(shè)計(jì)的NOMA5G中，終端需要先接入網(wǎng)絡(luò)，接入成功后，在網(wǎng)絡(luò)的控制下進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸過程。具體的，支持四步RACH（RandomAccessChannel，隨機(jī)接入信道）和兩步RACH兩種接入方式，其中兩步RACH相比四步RACH能夠降低接入所需的時(shí)延。在完成接入6G需要支持海量接入場景，連接密度進(jìn)一步增大。在海量接入場景中，需要支持/配置等，可能帶來巨大的開銷和時(shí)延，同時(shí)受限于有限的數(shù)據(jù)傳輸資源和網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)信令資源，能夠支持的終端數(shù)量有限。術(shù)相比，6G中可以將網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)的終端接入過程和數(shù)據(jù)傳輸過程，演進(jìn)為不需要基于網(wǎng)對終端數(shù)量的限制，能夠支持的終端數(shù)量大大提升。更具體的，6G在基于非協(xié)調(diào)的方6.1.1非協(xié)調(diào)隨機(jī)接入和傳輸技術(shù)（中信科）5GmMTC場景下，終端的數(shù)據(jù)發(fā)送頻率約為1message/2hours/device或者1了更高要求?，F(xiàn)有5G系統(tǒng)中需要先完成接入再進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在6G海量連接場景繼海量連接場景下，存在資源池大小受限以及檢測復(fù)雜度過高等問題，難以支持6G接入的目標(biāo)，因此需要設(shè)計(jì)新的海量接入技減小信令開銷和資源開銷，從而降低接入時(shí)延，支-不需要網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)：終端在從隨機(jī)接入到多址傳輸?shù)恼麄€(gè)過程中不需要UE-specific的網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)信令，僅需要廣播的小區(qū)基本配置信息。根據(jù)廣播的小區(qū)基本配置信息，所有的終端采用完全相同的發(fā)送方案，終端之間的區(qū)別可能僅僅是待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)比特。為提高空口傳輸?shù)目煽啃裕W(wǎng)絡(luò)需要向終端提供空口傳輸?shù)姆答伌_認(rèn)信息，可以使用內(nèi)生終端標(biāo)識，讓終端能夠檢測出網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給自己的確認(rèn)信息。-非正交：所有終端共享小區(qū)基本配置信息指示的時(shí)間頻率資源，在編碼域?qū)崿F(xiàn)除了對編碼比特采用不同交織器外，還可以對編碼比特采用不同擾碼、對編碼塊采用不等分集度的重復(fù)，以及在整個(gè)時(shí)頻域上分散發(fā)送。終端所采用的交織器、擾碼、分集度、聯(lián)合交織器等，可以由-隨機(jī)接入和多址傳輸?shù)娜诤希簡未蝹鬏攲?shí)現(xiàn)隨機(jī)接入功能和多址傳輸功能，不需要專用配置信息的傳輸，不需要終端身份信息的交互，僅需要網(wǎng)絡(luò)對終端數(shù)據(jù)的確認(rèn)。從隨機(jī)接入到多址傳輸?shù)恼麄€(gè)過程，都統(tǒng)終端發(fā)送前導(dǎo)信號，除了攜帶元比特外，主要的目的是向網(wǎng)絡(luò)指示存在同時(shí)傳輸?shù)亩嘤脩艟幋a信號，以提升多用戶編碼信號的檢測性能，因此前導(dǎo)信號起到隨機(jī)接入的作用。終端和網(wǎng)絡(luò)之間鑒權(quán)認(rèn)證、安全加密等交互信令都可以作為待傳輸數(shù)據(jù)通過URAT空口技術(shù)進(jìn)行傳輸，不再有顯式等子過程。網(wǎng)絡(luò)對終端的URAT傳輸進(jìn)行反饋確認(rèn)，根-在生成多址傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信號時(shí)：終端將待發(fā)送數(shù)據(jù)的信息比特（包括應(yīng)用層身份信息）進(jìn)行極低碼率編碼和多用戶編碼后由類似PUSCH（PhysicalUplink首先根據(jù)待發(fā)送的信息比特得到用于生成前導(dǎo)信號的元數(shù)據(jù)比特，基于元數(shù)據(jù)比特和預(yù)設(shè)的規(guī)則，生成進(jìn)行傳輸?shù)那皩?dǎo)信號，例如終端對元數(shù)據(jù)比特經(jīng)過索-在進(jìn)行數(shù)據(jù)信號的發(fā)送時(shí)：將數(shù)據(jù)信號和前導(dǎo)信號相關(guān)聯(lián)，具體的，使用生成前導(dǎo)信號的元數(shù)據(jù)比特對數(shù)據(jù)信號進(jìn)行控制，例如使用元數(shù)據(jù)比特來控制多用戶編碼，包括加擾、交織、重復(fù)傳輸圖樣、資源映射、功率等，以增加用戶之縮短傳輸時(shí)延，適用于小包數(shù)據(jù)的突發(fā)傳輸；此外，通過增強(qiáng)的不等分集度傳輸技術(shù)，解除了網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)信令資源對終端數(shù)量的限制，能夠支持海量終6.1.2高效無連接傳輸（中興）理基礎(chǔ)；其次，還需要這些差異性可以在無連接傳輸下也接傳輸需要進(jìn)一步考慮可以少依賴導(dǎo)頻甚至不依賴導(dǎo)頻的先發(fā)射側(cè)需要應(yīng)用先進(jìn)的非正交傳輸技術(shù)來減少數(shù)據(jù)信號中不可分離的嚴(yán)重用戶間基于功率域遠(yuǎn)近效應(yīng)的無連接傳輸處理得當(dāng)，是完全可以利用遠(yuǎn)近效應(yīng)來提升基于碼域擴(kuò)展的無連接傳輸機(jī)復(fù)雜度，是碼域擴(kuò)展方案的關(guān)鍵。如果像傳統(tǒng)DS-CDMA（如IS-95標(biāo)準(zhǔn)）那樣使用很長的偽隨機(jī)序列（PN序列那序列之間的低相關(guān)性是比較容易保證的，而且可以為系統(tǒng)提供一個(gè)軟容量，即允許同時(shí)接入的用戶數(shù)量（也即序列數(shù)量）大于序列長度，這時(shí)系統(tǒng)相當(dāng)于工作在過載的狀態(tài)。長PN序列雖然可短后所能支持的用戶過載率下降還是比較快的，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)PN序列是二元實(shí)序列，Multi-UserSharedAccess，增強(qiáng)多用戶共享接入）技術(shù)方案使用復(fù)數(shù)域多元碼序列來作為符號擴(kuò)展的序列[16]，這樣可讓擴(kuò)展序列的組合變得更加豐富展序列，也能很大程度上避免碰撞，從而實(shí)現(xiàn)很好的用戶間干擾隨機(jī)化再結(jié)合高效的SIC接收機(jī)，eMUSA可以支持?jǐn)?shù)倍于擴(kuò)展碼長度的節(jié)點(diǎn)通過自主選取擴(kuò)展序列在相同的時(shí)頻資源傳輸，從而實(shí)現(xiàn)巨量表6-1PN序列和eMUSA序列對比888基于多天線空域擴(kuò)展能力的無連接傳輸都無能為力時(shí)，仍然能充分利用多天線的空域擴(kuò)基站部署M根接收天線時(shí)，不同用戶的M維空域信道矢量通常不是完全相同的，如果基站知道各用戶信號的差異性：強(qiáng)弱，擴(kuò)展碼，以及空域信道矢量的差異性，現(xiàn)導(dǎo)頻碰撞的概率非常高。一旦導(dǎo)頻發(fā)生碰撞，就算這些用戶的空域信道是低相關(guān)的，下面以eMUSA無連接數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)為例，介紹可以少依賴導(dǎo)頻甚至不依賴導(dǎo)頻的示。即使大連接高負(fù)載場景，通過空域\碼域\功率域干擾抑制后的數(shù)據(jù)符號的信干噪比圖6-6傳統(tǒng)多用戶檢測技術(shù)與eMUSA無連接檢測技術(shù)Data-only技術(shù)通過挖掘各個(gè)用戶接收數(shù)據(jù)符號的統(tǒng)計(jì)特性和幾何特性來實(shí)現(xiàn)高效低階調(diào)制符號，例如BPSK（BinaryPhaseShiftKeying，二進(jìn)制相移鍵控）\QPSK縮放量，也就是將旋轉(zhuǎn)縮放估計(jì)出來。一種具體方法-分區(qū)匹配法過對星座點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行一些簡單的加減法，不需要復(fù)雜的乘法受到的AWGN比較大時(shí)，可能會發(fā)生越區(qū)。為了更準(zhǔn)確估擴(kuò)展序列[16]，沒有插入導(dǎo)頻，傳輸時(shí)頻資源是2PRB（PhysicalResourceBlock，物理資源塊全部用于傳輸數(shù)據(jù)符號，包括CRC（CyclicRedundancyCheck，循環(huán)冗余?；跇O稀疏導(dǎo)頻和獨(dú)立多導(dǎo)頻的超低碰撞導(dǎo)頻技術(shù)值的估計(jì)，而不用估計(jì)多徑選擇性衰落，也而應(yīng)用Data-only技術(shù)后，每個(gè)導(dǎo)頻可以只需估計(jì)一個(gè)時(shí)頻位置上的信道，這個(gè)估值量的。相同的導(dǎo)頻開銷下，極稀疏導(dǎo)頻方案可以讓導(dǎo)頻數(shù)量最大測了。eMUSA超低碰撞導(dǎo)頻技術(shù)另一個(gè)主要部分是獨(dú)立多導(dǎo)頻技術(shù)：一次傳輸中包含統(tǒng)單導(dǎo)頻小很多，如圖6-10所示?；就ㄟ^迭代的多用戶接收機(jī)，每輪都可以通過那由于Data-only技術(shù)和超低碰撞導(dǎo)頻技術(shù)可以顯著減輕、甚至避免導(dǎo)頻碰撞難題，eMUSA無連接傳輸可以在極簡無連接傳輸下依然能地利用空域、碼域和功率域的多用同時(shí)無連接下傳輸數(shù)據(jù)。而且平均譜效可超過1bps/天線。這是相當(dāng)高的連接密度以及ParametersAssumptionsNumerologyBPSK,LDPCencoding(cUEantennaDistributionof在需要同時(shí)大連接和低時(shí)延高可靠的場景，eMUSA無連接傳輸也可以通過更多的ParameterNumberofUESizeoftransportblockLengthofCRCNumberofindependentpilotsAntennaconfigurati進(jìn)一步，eMUSA無連接傳輸不僅僅可以應(yīng)用于基于蜂窩的物聯(lián)網(wǎng)場景，還可以應(yīng)在高密度車輛分布的情況下，大規(guī)模車輛信息交換時(shí)競爭選擇資源產(chǎn)生的沖突是發(fā)生了“碰撞”。這會給其他車輛接收這些廣播消息帶來很大的困難?！叭ブ行幕钡母蓛簦@必然嚴(yán)重降低V2V傳輸?shù)目煽啃浴MUSA無連接傳輸方案充分利用V2V傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，實(shí)現(xiàn)一種非常高效的V2V傳輸方案，充雙工的自干擾也不會比目標(biāo)信號大很多。進(jìn)一步，eMUSA無連接傳輸可以無連接下充分利用空域/碼域/功率域的多用戶復(fù)用能力，并將全雙工的自干擾當(dāng)成是目標(biāo)信號來處通過結(jié)合eMUSA無連接傳輸技術(shù)和高效全雙工技術(shù)，可以允許大量車輛終端無需在現(xiàn)有的CDMA（CodeDivisionMultipleAccess，碼分多址接入）方案中，例如DS-CDMA、SCMA（SparseCodeMultipleAccess，稀疏碼分多址接入）和IDMA（InterleaveDivisionMultipleAccess，交織多址接入）方案，都采用了重復(fù)，也被稱之碼。相比于重復(fù)，我們發(fā)現(xiàn)大量的空閑時(shí)間可以實(shí)現(xiàn)更好的譯碼性能。因此，文獻(xiàn)[26]戶使用長度為m的相同的信道編碼。在BPSK調(diào)制之后，編碼的比特以隨機(jī)跳時(shí)的方與其他CDMA方案相比，ODMA不依賴于重復(fù)（擴(kuò)頻）的性能。因此，ODMA方案實(shí)現(xiàn)了顯著的多用戶譯碼性能增益，同時(shí)顯著降低了譯碼具體來說，首先隨機(jī)生成一個(gè)二元正則稀疏矩陣A∈0,1}2Bs×n作為開關(guān)模式碼本，對于上述的編碼方案，本節(jié)介紹了一種兩階段迭代算法來聯(lián)合恢復(fù)編碼后的數(shù)據(jù)其基本思想就是基于接收信號y，將編碼后的數(shù)據(jù)視為隨機(jī)變量，窮盡搜索所有可能的迭代過程，當(dāng)所有用戶數(shù)據(jù)全部恢復(fù)或達(dá)到最大迭空閑時(shí)隙。因此，三個(gè)傳輸方案的傳輸總長度和速率相同。解碼端采用基于ESE（Elementarysignalestimation，基本信號估計(jì)）的多用碼。ODMA傳輸較IDMA有大約0.65dB的性能增益，由于采用了用戶交織，低BER有的需要前導(dǎo)傳輸?shù)哪Ｊ胶蛿?shù)據(jù)分開恢復(fù)的方案和模式已知方案的PUPE（Per-User出，當(dāng)ka<350時(shí)，本方案與可實(shí)現(xiàn)界之間的差距小于2dB，而現(xiàn)有方案在ka>2006.1.4稀疏IDMA無源多址技術(shù)（是未知的，需要進(jìn)行信號檢測和估計(jì)。使用新的導(dǎo)頻設(shè)計(jì)及信號對各個(gè)用戶進(jìn)行重復(fù)、填零、交織，形成多用戶信號稀疏疊加，減小矩陣)的行隨機(jī)交織后打孔，得到一個(gè)長度較小的序列作為導(dǎo)頻編碼。第二部分進(jìn)行稀疏IDMA編碼。在接收端，導(dǎo)頻與IDMA碼字分開譯碼，先通過導(dǎo)頻恢復(fù)交織圖樣、比特重復(fù)次數(shù)、填零數(shù)目，在已知的疊加因子圖結(jié)構(gòu)上進(jìn)行BP(Beliefpropagation，置都是采用同樣的LDPC（Lowdensityparitycheckcode，低密度校驗(yàn)碼）碼進(jìn)行編碼(這里以LDPC編碼為例)，它們各自的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)到變量節(jié)點(diǎn)的因子圖是相同的。用戶1經(jīng)的邊的分布進(jìn)一步隨機(jī)化。兩個(gè)用戶分別的因子圖通過稀疏IDMA信道編碼也可以采用其它編碼，如卷積碼，NBLDPC（Non-binarylow圖6-22中可加入填零數(shù)目恢復(fù)，三層因子圖中的上半部代表了LDPC碼的編碼結(jié)構(gòu)，相應(yīng)的BP譯碼器的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以表示成V=ψLLR)，其輸入為對數(shù)似然比MAC疊加的關(guān)系，相應(yīng)的BP檢測器的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以寫成LLR=φV)，可以通和ψLLR之間的EXIT（ExtrinsicInformationTransfer，外信息傳遞圖）圖來分析稀疏IDMA的收斂性。圖6-23左邊的曲線φv位于ψLLR左邊，兩成演進(jìn)通道，成功完成迭代檢測；而圖6-23右邊的曲線φv與ψLLR有交但其迭代譯碼特性不一定能與多用戶檢測器匹配，需要采用新的方法進(jìn)壓縮感知(Compressedsensing,CS)是學(xué)術(shù)界最近提出的信號處理方法，可有效檢測點(diǎn)可以用Taylor展開來近似[30]。對壓縮感知系統(tǒng)而言，發(fā)射信號是感知矩陣和稀疏矢量的乘積。AMP算法收斂需要假設(shè)感知矩陣足夠的隨機(jī)化。感知矩陣除了是i.i.d(Independentidenticaldistribution，獨(dú)立同分布)Gaussian的矩陣是很多正交的矩陣，比如partialrandomDFT(DiscreteFouriertransform，離散傅立葉變換)/DCT(Discretecosine得比AMP更好的性能[31][32][33LDPC5GNR,2圖6-24給出了用戶激活檢測錯誤概率和F降低計(jì)算復(fù)雜度，需要FFT點(diǎn)數(shù)足夠小。因此，需要一個(gè)平衡的FFT取值來滿足碰撞大時(shí)有明顯的性能損失。同樣是SIDMA方案，使6.2.1基于虛擬用戶分割的多址方案（DOCOMO）AltitudePlatformStation,HAPS）等。HAPS部署于距離地面20km束內(nèi)多用戶的干擾，需要通過多址方案設(shè)計(jì)進(jìn)行消除現(xiàn)有常用的多址方案包含正交多址接入（OrthogonalMultipleAccess,OMA例如時(shí)分、頻分等，對相鄰Beam或者Beam內(nèi)多個(gè)用戶分配正交的時(shí)間或頻率資源，避免干擾。由于HAPS覆蓋范圍較廣、覆蓋范圍內(nèi)的用戶數(shù)可能較大，OMA會嚴(yán)重影響接速率分拆多址接入）用于NTN多波束傳輸系統(tǒng)，結(jié)果表明當(dāng)兩的增強(qiáng)非正交多址（eNOMA）方案，并基于eNOMA靈活的功率參數(shù)調(diào)整、實(shí)現(xiàn)一種用戶進(jìn)行Ratesplitting，將一流數(shù)據(jù)拆分為兩流，并將兩流數(shù)據(jù)看作兩個(gè)虛擬的用戶。圖6-26基于虛擬用戶分割eNOMA方案的發(fā)射機(jī)結(jié)構(gòu)（3用戶）及干擾刪除IC順序，進(jìn)而可以推導(dǎo)得到各自的SE公式，如表6-5所示。以最大化總SE為目標(biāo)，可以獲得不同用戶位置時(shí)最優(yōu)的功率參數(shù)a1與a2。效果，即eNOMA同時(shí)服務(wù)3用戶；當(dāng)最優(yōu)功率參數(shù)取值滿足a1=1或a2=1時(shí)服務(wù)另一用戶。當(dāng)最優(yōu)功率參數(shù)取值滿足a1=1且a2=1時(shí)，實(shí)現(xiàn)圖6-27(c)中配置3用戶分割的eNOMA方案通過參數(shù)調(diào)整，既可以支持現(xiàn)有為驗(yàn)證提出方案的性能，下面給出仿真結(jié)果。仿真參數(shù)以及三用戶位置分布如圖的一個(gè)邊緣用戶。注意為了公平比較，比較方案1中NOMA的功率分配、考慮圖6-28中的用戶位置。當(dāng)用戶由HAPS覆蓋邊緣向HAPS覆蓋中心移動、且6.2.2基于資源跳躍的多址方案（北交）造成用戶簽名的碰撞。ALOHA方案即一種免授權(quán)隨機(jī)接入方式，用用戶的信號會在接收端發(fā)生碰撞，從而導(dǎo)致低的吞吐量征海量用戶的傳輸信號，并利用冗余段解決用戶間導(dǎo)致的部分碰撞。方案發(fā)射機(jī)如圖方案接收機(jī)如圖6-31所示，當(dāng)基站接收到數(shù)據(jù)之后，首先利用分流器將接收數(shù)據(jù)解決能力。如圖6-32所示，當(dāng)一個(gè)用戶可以被成功解碼時(shí)，接收機(jī)可以將其數(shù)據(jù)進(jìn)行名池規(guī)模即為q，但RHMA可以生成的簽名池規(guī)模為q2，如此降低了用戶全碰撞的概恢復(fù)。但當(dāng)激活用戶數(shù)量Ka進(jìn)一步增大時(shí)，段編碼產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù)段不足以恢復(fù)用戶了基于資源跳躍多址方案的多用戶接入系統(tǒng)的可靠性。如圖6-34給出了搭建的對應(yīng)通6.2.3模式分割的隨機(jī)接入方案（北科）互過程導(dǎo)致時(shí)延開銷過大，已無法滿足mMTC場景低時(shí)延通信需求。因此，亟需突破現(xiàn)有GBRA模式，設(shè)計(jì)適用于mMTC場景的新型大維RA方案。制mMTC場景下接入性能的關(guān)鍵，針對這一問題，本節(jié)介紹一種面向mMIMO系統(tǒng)基“圖樣疊加”的導(dǎo)頻設(shè)計(jì)。本節(jié)以線性組合為例詳細(xì)介其中編碼模式的設(shè)計(jì)為RA過程生成一組模式域?qū)ьl。3GPP4G/5G系統(tǒng)中每個(gè)導(dǎo)頻序列由具有不同列的疊加，假設(shè)單一ZC根序列構(gòu)造的導(dǎo)頻集合大小列au，其構(gòu)造的第j個(gè)模式域?qū)ьl表達(dá)式為：su,j=au,vl,vl∈0,…Nss?1,0<j<NPs?1l=1{au,vl|au,vli=aui+vlNcsmodNzc),0≤i≤Nzc?1}過擴(kuò)大導(dǎo)頻競爭空間有效緩解了導(dǎo)頻碰撞。圖6-38給出6.3.1基于稀疏結(jié)構(gòu)變換迭代接收機(jī)（北科）大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMultiple-InputMultiple-Output,給實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)帶來巨大挑戰(zhàn)。因此，設(shè)計(jì)低復(fù)雜度考慮一個(gè)上行M-MIMO通信系統(tǒng)，K個(gè)單天線用戶向配置M根天線的基站發(fā)送信號x=x1,x2,…,xKT，則基站處接收信號y∈?M×1可以表示為y=Hx+n其中，n∈?M×1~CN0,σ2IM)，H∈?M×K表示信道的頻域響應(yīng)矩陣。對于MP類算法，以期望傳播（ExpectationPropagation,EP）MKpx,y)=py|xpx)=?pym|x?pxk)m=1k=1Node,PN）為檢測器的先驗(yàn)信息，變量節(jié)點(diǎn)（Va概率和后驗(yàn)均值分別完成符號檢測和參數(shù)估計(jì)。0000000G4,2G3,2000G3,2G2,20x3x2x1x3x2x1+==為j=Gj,kXk+jk=1因此，對于j，來自第k(k>j)個(gè)用戶的信號被有效抑制；對k=1M-MIMO系統(tǒng)，用戶間干擾抑制特性會更加明顯，從而顯著提升信號檢測性稀疏變換后的因子圖，如圖6-40所示，無效接，基站處配置天線數(shù)越多，S-EP算法較EP算法的(a)M=32可知，隨著天線數(shù)的增大，S-EP算法計(jì)算復(fù)雜度優(yōu)勢更案。本節(jié)提出的接收機(jī)方案可以直接適配于非正交6.3.2容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機(jī)和多用戶編碼方案（西電、浙大）達(dá)到每平方公里1000萬。為支持大規(guī)模連接，多用戶多輸入多輸出（MU-MIMO）可天線數(shù)量龐大，通信場景變得更加復(fù)雜，這使得傳統(tǒng)基于理想假設(shè)的MU-MIMO技術(shù)不再適用（即接入用戶/天線數(shù)量有限、單用戶編碼、理想高斯信號、收發(fā)端均已知信布，僅接收機(jī)已知CSI以及更為一般右酉不變信道矩陣(包括瑞利衰落，某些病態(tài)和相關(guān)信道矩陣)，如表6-6所示。這些實(shí)際的假設(shè)也給大規(guī)模離散MU-MIMO系統(tǒng)?大規(guī)模離散MU-MIMO系統(tǒng)的實(shí)際多用戶碼的設(shè)計(jì)原理仍不清楚：傳統(tǒng)單用戶編?如何在低復(fù)雜度下實(shí)現(xiàn)大規(guī)模離散MU-MIMO的最佳性能是一個(gè)巨大任意離散輸入分布和右酉不變信道矩陣的條件下，現(xiàn)有的高效接收機(jī)（如為解決上述挑戰(zhàn)，本節(jié)提出了適用于AMP/Turbo類接收機(jī)的最優(yōu)多用戶編碼設(shè)計(jì)準(zhǔn)則和MAMP接收機(jī)，以解決離散輸入信號下先進(jìn)Turbo-LMMSE接收機(jī)的性能惡化難題、設(shè)計(jì)實(shí)用且可逼近大規(guī)模離散MU-MIMO約束容量域的多用戶MU-LDPC碼，在圖6-43所示大規(guī)模離散MU-MIMO系統(tǒng)中，N個(gè)用戶采用IDMA傳輸方案，即每個(gè)用戶采用相同的多用戶編碼器(包含數(shù)字調(diào)制器)和用戶特定的交織器對信息序列 根接收天線的接收機(jī)收到信號y：y=Ax+n其中x為任意離散輸入信號，A為右酉不變信道矩陣(涵蓋了常見瑞利、相關(guān)、病態(tài)利用AMP/Turbo類接收機(jī)進(jìn)行信號恢復(fù)，如Turbo-LMMSE[45][46]，AMP[47]，O(MNT)O(M2N+MNT)針對任意離散輸入信號x，右酉不變信道矩陣A∈?M×N（即A的奇異值分解為A=C=I(Ax+n;x)因此，借助AMP/Turbo類算法的MMSE最優(yōu)性和互信息與最小均方誤差（I-MMSE）約束容量，同時(shí)也證明了AMP/Turbo類接收機(jī)的容量最優(yōu)性(如表6-7)。定理1容量-面積定理：針對大規(guī)模離散MU-MIMO場景，給定信噪比snr下，則根據(jù)I-MMSE引理，根據(jù)AMP/Turbo類接收機(jī)中檢測器和解調(diào)器的狀態(tài)演化（SE）轉(zhuǎn)定理2AMP/Turbo類接收機(jī)的約束容量最優(yōu)性：根據(jù)I-MMSE引理可知，在AMP/Turbo類接收機(jī)中，檢測器和解調(diào)器的狀態(tài)演化（SE）轉(zhuǎn)移曲線圍成的面積為接即AMP/Turbo類接收機(jī)可以達(dá)到大規(guī)模離散MU-MIMO約束容量。以輸入16QAM信號為例，圖6-46給出為保證AMP/Turbo類接收機(jī)能夠同時(shí)達(dá)到無錯誤信號恢復(fù)性能和最大可達(dá)速率，需要進(jìn)一步設(shè)計(jì)多用戶編碼方案。因此，根據(jù)AMP/Turbo類接收機(jī)的迭代消息更新規(guī)定理3最優(yōu)多用戶編碼準(zhǔn)則：以最大化可達(dá)速率和無差錯恢復(fù)信號為目標(biāo)，如圖以輸入高斯信號為例，圖6-47對比了分別采用多用戶編碼與傳統(tǒng)單用戶編碼的AMP-type接收機(jī)最大可達(dá)速率。可以看出，在高信噪比區(qū)域，多用戶編碼的可達(dá)速率接收機(jī)[44][48]中最小均方誤差（LMMSE并線性檢測MLD:Tt=Ytxt=txt?xtpt非線性檢測NLD:xt+1=tTt)=xt,φtTt?ζt+1其中xt=x1,…,xt,txt)=AHθtBt?1xt?1)+ζtAHY?Axt，B=λ?I?AAH，λ?=0λmin+λmax/2，λmin和λmax分別是矩陣AAH的最小和最大特征值。此外，松弛參數(shù)θt和權(quán)重參數(shù)ζt可用來提高M(jìn)U-MAMP接收機(jī)的收斂速度。以用戶數(shù)和發(fā)射天線總數(shù)N=500和5000，信道負(fù)載β=1.5，信道矩1）針對相同MU-LDPC碼：MAMP與OAMP誤碼性能（BER）相同，但MAMP（1）非正交多址接入能夠提升系統(tǒng)的多用戶復(fù)用能力，支持大量終端復(fù)用共享的（3）與傳統(tǒng)的正交多址技術(shù)相比，可以支持更多的終端設(shè)備同時(shí)建立連接和進(jìn)行采用隨機(jī)接入和多址傳輸融合技術(shù)，可以在以下幾（1）將隨機(jī)接入和多址傳輸融合成一個(gè)過程，同時(shí)發(fā)送前導(dǎo)序列和數(shù)據(jù)包，可以（2）隨機(jī)接入的前導(dǎo)信號和多址傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信號復(fù)用在一起進(jìn)行傳輸，可以節(jié)省將隨機(jī)接入和數(shù)據(jù)傳輸融合，能夠有效降低時(shí)延、提高支持（1）降低復(fù)雜度：在海量接入場景中，終端數(shù)量十分巨大，需要在保證性能的前提下，盡可能降低接收機(jī)的復(fù)雜度，以滿足（2）增強(qiáng)多用戶干擾抑制能力：在海量接入場景下，多用戶干擾是一個(gè)重要的問（3）提升接入用戶數(shù)：在海量接入場景中，接收機(jī)的設(shè)計(jì)可以結(jié)合多天線技術(shù)和.“容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機(jī)和多用戶編碼方案”提出適用于AMP/Turbo類接收機(jī)的最優(yōu)多用戶編碼設(shè)計(jì)準(zhǔn)則和MAMP接收機(jī)，以解決離狀態(tài)，需要接入網(wǎng)絡(luò)并向網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)對終端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行檢測。相比于4GFrequencyDivisionMultipleAccess，正交頻分多址接入）等技術(shù)難以解決本白皮書對海量接入技術(shù)的重要用例進(jìn)行了介紹，包括To于稀疏結(jié)構(gòu)變換迭代接收機(jī)、容量最優(yōu)且低復(fù)雜度的迭代接收機(jī)[1].Whitepaperon6Gvisionandtechnologytrends,DTMobile,2020.12.[2].演進(jìn)的多址接入技術(shù)白皮書，未來移動通信論壇，2022.3.[3].Y.Polyanskiy,“Aperspectiveonmassiverandom-access,”inProc.IEEEInt.Symp.Inf.Theory,Jun.2017,pp.2523–2527.[4].RecommendationITU-RM.2160-0(11/2023)MSeries:Mobile,radiodetermination,amateurandrelatedsatelliteservices,FrameworkandoverallobjectivesofthefuturedevelopmentofIMTfor2030andbeyond.[5].ReportITU-RM.[IMT-2020.EVAL].[6].6G典型場景和關(guān)鍵能力白皮書，IMT-2030（6G）推進(jìn)組,2022.7.[7].6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)愿景與關(guān)鍵技術(shù)展望白皮書，IMT-2030（6G）推進(jìn)組,2021.9.[8].3GPPTR22.886“Studyonenhancementof3GPPSupportfor5GV2XServices.”[9].3GPPTR36.885“StudyonLTE-basedV2XServices.”[10].6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)白皮書[R].IMT-2030（6G）推進(jìn)組,2021.6.[11].IoTAnalytics.CellularIoT&LPWAMarketTracker[R].2021.9.[12].3GPPTR22.840“StudyonAmbientpower-enabledInternetofThings.”[13].黃偉,譚俊杰,簡榮靈等.面向蜂窩化的反向散射通信綜述：關(guān)鍵技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化研究[J].移動通信,2023,47(08):46-59.[14].王映民，孫韶輝，“5G移動通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)與標(biāo)準(zhǔn)詳解”，中國工信出版集團(tuán)，人民郵電出版社，2020。[15].ReportITU-RM.2412-0,“GuidelinesforevaluationofradiointerfacetechnologiesforIMT-2020”.[16].Z.Yuan,G.Yu,W.Li,Y.Yuan,X.WangandJ.Xu,"Multi-UserSharedAccessforInternetofThings,"2016IEEE83rdVehicularTechnologyConference(VTCSpring),Nanjing,2016,pp.1-5[17].Z.Yuan,Y.Hu,W.Li,andJ.Dai,“Blindmulti-userdetectionforautonomousgrant-freehigh-overloadingmultiple-accesswithoutreferencesignal,”inProc.87thVehicularTechnologyConference(VTC-Spring),Porto,Portugal,2018.[18].Z.Yuan,W.Li,Y.Hu,H.Tang,J.DaiandY.Ma,"BlindMulti-userDetectionBasedonReceiveBeamformingforAutonomousGrant-FreeHigh-OverloadingMultipleAccess,"2019IEEE2nd5GWorldForum(5GWF),Dresden,Germany,2019,pp.520-523.[19].Z.Yuan,Y.Hu,Y.Ma,W.LiandZ.Li,"AutonomousGrant-FreeHighOverloadingMultipleAccessBasedonConjugatedDataSymbols,"2020IEEEInternationalConferenceonCommunicationsWorkshops(ICCWorkshops),2020,pp.1-6,doi:10.1109/ICCWorkshops49005.2020.9145341.[20].W.Li,Z.Yuan,Y.Ma,Z.LiandC.Liang,"Grant-FreeData-onlyTransmissionwithCorrelatedAntennaArray,"2021IEEEGlobecomWorkshops(GCWkshps),2021,pp.1-7,doi:10.1109/GCWkshps52748.2021.9681993.[21].Y.Ma,Z.Yuan,Y.Hu,W.LiandZ.Li,"AData-assistedAlgorithmforTrulyGrant-freeTransmissionsofFuturemMTC,"GLOBECOM2020-2020IEEEGlobalCommunicationsConference,2020,pp.1-6,doi:10.1109/GLOBECOM42002.2020.9348198.[22].Z.Yuan,W.Li,Z.Li,Y.MaandY.Hu,"Contention-basedGrant-freeTransmissionwithIndependentMulti-pilotScheme,"2020IEEE92ndVehicularTechnologyConference(VTC2020-Fall),Victoria,BC,Canada,2020.[23].Z.Yuan,Z.Li,W.Li,Y.MaandC.Liang,"Contention-basedGrant-freeTransmissionwithExtremelySparseOrthogonalPilotScheme,"2021IEEE94thVehicularTechnologyConference(VTC2021-Fall),2021,pp.1-6,doi:10.1109/VTC2021-Fall52928.2021.9625265.[24].Y.Ma,Z.Yuan,W.LiandZ.Li,"IrregularSuperimposedMulti-pilotforGrant-freeMassiveMIMO,"2021IEEE32ndAnnualInternationalSymposiumonPersonal,IndoorandMobileRadioCommunications(PIMRC),2021,pp.703-707,doi:10.1109/PIMRC50174.2021.9569676.[25].Z.Yuan,Y.Ma,Y.Hu,andW.Li,High-efficiencyfull-duplexV2Vcommunication,inProc.2nd6GWirelessSummit,Levi,Finland,Mar.2020.[26].G.Song,K.Cai,Y.Chi,J.GuoandJ.Cheng,"Super-SparseOn-OffDivisionMultipleAccess:ReplacingRepetitionWithIdling,"inIEEETransactionsonCommunications,vol.68,no.4,pp.2251-2263,April2020.[27].J.Yan,G.Song,Y.LiandJ.Wang,"ODMATransmissionandJointPatternandDataRecoveryforUnsourcedMultipleAccess,"inIEEEWirelessCommunicationsLetters,vol.12,no.7,pp.1224-1228,July2023.[28].A.K.Pradhan,V.K.Amalladinne,A.Vem,K.R.NarayananandJ.-F.Chamberland,"SparseIDMA:AJointGraph-BasedCodingSchemeforUnsourcedRandomAccess,"inIEEETransactionsonCommunications,vol.70,no.11,pp.7124-7133,Nov.2022,doi:10.1109/TCOMM.2022.3183590.[29].A.Elkelesh,M.Ebada,S.CammererandS.tenBrink,"BeliefPropagationListDecodingofPolarCodes,"inIEEECommunicationsLetters,vol.22,no.8,pp.1536-1539,Aug.2018,doi:10.1109/LCOMM.2018.2850772.[30].J.Ma,X.YuanandL.Ping,"TurboCompressedSensingwithPartialDFTSensingMatrix,"inIEEESignalProcessingLetters,vol.22,no.2,pp.158-161,Feb.2015,doi:10.1109/LSP.2014.2351822.[31].J.MaandL.Ping,“OrthogonalAMP,”IEEEAccess,vol.5,pp.2020–2033,2017,arXiv:1602.06509,2016.[32].L.Liu,S.HuangandB.M.Kurkoski,"MemoryAMP,"IEEETIT,2022.[33].Y.Chi,L.Liu,etal.,"ConstrainedCapacityOptimalGeneralizedMulti-UserMIMO:ATheoreticalandPracticalFramework,"IEEETCOM,2022.[34].ITU-RDRAFTNEWRECOMMENDATION,“FrameworkandoverallobjectivesofthefuturedevelopmentofIMTfor2030andbeyond,”tech.rep.,InternationalTelecommunicationUnion(ITU)Recommendation(ITU-R),Jun.2023.[35].NTTDOCOMO,Inc.,“5Gevolutionand6G,v5.0,”tech.rep.,Jan.2023.[36].N.A.K.BeigiandM.R.Soleymani,“InterferencemanagementusingcooperativeNOMAinmulti-beamsatellitesystems,”in2018IEEEInternationalConferenceonCommunications(ICC),pp.1–6,2018.[37].L.YinandB.Clerckx,“Rate-splittingmultipleaccessformulti-beamsatellitecommunications,”in2020IEEEInternationalConferenceonCommunicationsWorkshops(ICCWorkshops),pp.1–6,2020.[38].W.Liu,X.Hou,L.ChenandT.Asai,“UnifiedMulti-UserMultiplexingSchemeWithEnhancedNOMA(eNOMA)forHAPS”,in2023IEEEVTC-Fall，pp.1-7,2023.[39].WangZ,WongV.OptimalAccessClassBarringforStationaryMachineTypeCommunicationDevicesWithTimingAdvanceInformation[J].