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本文针对稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)系统的低复杂度检测算法进行研究。SCMA系统通过为用户分配特定的码本以及多维码字对资源块的复用,实现了非正交多址接入。SCMA的非正交多址特性带来了更高的频谱利用效率,但为保证误码性能,接收端需要承受更复杂的多用户检测算法。SCMA的稀疏性使其在接收端能够采用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)进行多用户检测。MPA有着近似最优的误码性能,但大量的指数运算使其实现复杂度较高,难以实际应用。因此,本文针对SCMA系统低复杂度检测算法展开研究,具体包括以下四部分。首先,本文对SCMA的系统模型和基本原理进行了阐述。主要分析了SCMA系统收发端的构成及原理,并建立了SCMA下行链路模型。另外还详细介绍了现有多用户检测算法,即MPA检测的原理,并分析了其复杂度较高的原因。为减少MPA中的指数和乘法运算,本文还引入了对数域的MPA(Log-MPA)检测。其次,提出了不完全迭代MPA检测方案。通过对MPA中主要运算量的分析,发现可通过不完全迭代即检出部分用户,来减少MPA检测的运算量。基于不完全迭代MPA检测思想,本文具体提出了基于因子图裁剪的MPA和基于阈值的MPA两种检测算法,并分别从误码性能、复杂度及收敛性等方面与原始MPA进行比较,论证了其能在保证较小误码性能损失的同时,大幅降低复杂度。接着,讨论了串行MPA检测及其与不完全迭代MPA检测的结合。串行MPA通过引入单次迭代内部的信息交换,能以更少的迭代次数收敛,进而达到降低复杂度的目的。本文将串行MPA与不完全迭代MPA相结合,以获得检测复杂度的进一步降低。经仿真验证,串行模式下的不完全迭代MPA在复杂度和性能上均有着一定程度的收益。最后,引入了串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)检测,以寻求复杂度在数量级上的降低。通过重构SCMA系统模型和设计特定的码本,本文给出了适用于SCMA的SIC检测。由于SIC中不存在指数运算,故其复杂度与MPA相比有着数量级上的下降,但有一定的误码性能损失。为补偿该损失,本文进一步将SIC与MPA相结合,得到SIC-MPA检测。经验证可得SIC-MPA的性能较SIC有所提升,且复杂度较原始MPA仍有着大幅下降。