Resumo-Múltiplo Acesso por Códigos Esparsos (SCMA)é um poderoso candidato para as futuras gerações de comunicações sem fio. Diversos algoritmos de decodificação foram propostos para o SCMA. O conhecido Message-Passing Algorithm (MPA) apresenta um bom desempenho, mas com complexidade exponencial. Propomos uma modificação no Log-MPA convencional para reduzir a complexidade da decodificação. Uma estrutura deárvoreé associadaà equação de decodificação e, evitandose adequadamente símbolos pouco confiáveis,é obtida umá arvore podada, levando a uma menor complexidade, com um ajuste arbitrário sobre o compromisso entre desempenho e complexidade da detecção conjunta.Palavras-Chave-SCMA, Log-MPA, Sistema 5G. Abstract-Sparse code multiple access (SCMA) is a powerful candidate for the future generations of wireless communications. Several decoding algorithms have been proposed for SCMA. The well-known Message-Passing Algorithm (MPA) performs well but with exponential complexity. We propose a modification in the conventional Log-MPA to reduce the decoding complexity. A tree structure is associated with the decoding equation and, by properly avoiding symbols with low reliability, a pruned tree is obtained, yielding an arbitrary tradeoff between performance and complexity of the joint detection.

No abstract

Sparse Code Multiple Access (SCMA) is a powerful multiple access technique for future generations of wireless communication where users are allowed to transmit through predefined channel resources with a controlled degree of collision. The base-station then recovers all the users' data through some iterative method. The well-known Message-Passing Algorithm (MPA) has excellent performance but has exponential decoding complexity. Alternative decoding algorithms, such as MPA in the log-domain (Log-MPA), have been proposed in the literature aiming to reduce the decoding complexity while not significantly decreasing performance. In recent work, the authors proposed a modification in the conventional Log-MPA by exploring a tree structure associated with the decoding equations. By properly avoiding symbols with low reliability, a pruned tree is obtained, yielding an arbitrary trade-off between performance and complexity in the joint detection. In the present work, we extend this contribution by showing that the advantages of the tree-based decoding algorithm are magnified when SCMA is coupled to an error-correcting code, in particular, a Low-Density-Parity-Check (LDPC) code. Through computer simulations, we show that an improved performance-decoding complexity trade-off is obtained.

No abstract

Resumo-Neste trabalho, consideramos o cenário massive Machine-Type Communication (mMTC) baseado no acesso múltiplo Grant-free no qual uma pequena parcela de um número maciço de usuários transmite pequenas quantidades de dados esporadicamente, sem requisitar permissão. O problema de detecção (esparsa) de atividade de usuários (DAU) pode ser resolvido com algoritmos de sensoriamento compressivo (CS), como FOCal Underdetermined System Solver (FOCUSS) e Orthogonal Matching Pursuit (OMP), que foram usados na literatura em canais com desvanecimento plano. Neste trabalho, a partir de um modelo de esparsidade em bloco e fazendo uso de uma aproximação polinomial para a resposta do canal, propomos o uso do algoritmo Block OMP (BOMP) para realizar DAU e estimação do canal (EC) de forma conjunta em canais com desvanecimento seletivo em frequência. Resultados de simulação mostram um excelente desempenho do algoritmo proposto.Palavras-Chave-mMTC, grant-free, detecção de atividade de usuários, estimação de canal, FOCUSS, OMP