稀疏碼分多址技術發(fā)展及前景

雷拓峰，倪淑燕，崔亮，程乃平，宋鑫，陳世淼

(1.航天工程大學研究生院，北京 101416； 2.航天工程大學電子與光學工程系，北京 101416; 3.66407部隊，北京 100144)

隨著第五代移動通信技術(5th generation mobile communication technology，5G)在全世界迅速發(fā)展，科研學者逐漸將研究重點轉向第六代移動通信(6G)，以引領通訊領域實現(xiàn)巨大飛躍。目前，5G物聯(lián)網技術仍主要依托于4G中長期演進技術(long term evolution，LTE)的物理層解決方案[1]，并且主要使用正交多址技術(orthogonal multiple access，OMA)，在6G物聯(lián)網中，垂直行業(yè)的各種業(yè)務將需要支持大量的設備連接，因此提升系統(tǒng)的頻譜效率是6G中一項關鍵的研究技術[1]。其中，非正交多址技術(non-orthogonal multiple access，NOMA)的出現(xiàn)有效解決了大規(guī)模物聯(lián)網通信(massive machine type communication, mMTC)中頻譜利用率的問題，并且NOMA也可以減小各用戶之間的相互干擾[2]，降低系統(tǒng)過載[3]，已被認為是一種非常有前景的解決方案。目前非正交多址技術主要有3種方案：功率域非正交多址(power-domain non-orthogonal multiple access，PD-NOMA)，碼域非正交多址(code-domain non-orthogonal multiple access，CD-NOMA)以及其他非正交多址方案。作為一種碼域的非正交多址方案，稀疏碼分多址技術(sparse code multiple access，SCMA)是在低密度簽名技術(low density signature，LDS)的基礎上發(fā)展的。然而，與LDS不同的是，SCMA將不同資源上的比特信息映射為多維碼字，提升了系統(tǒng)的映射分集，因此，SCMA具有更優(yōu)秀的誤碼率性能[4-7]。此外，相比其他NOMA方案，SCMA結合了頻率分集與調制技術，具備強魯棒性以及高可靠性等特點[2-3]。

關于SCMA的研究主要集中在3個方面： SCMA的碼本設計[8-10]、SCMA的解碼算法[11-13]以及SCMA技術的應用[14-16]。其中，SCMA的碼本設計主要決定SCMA的誤碼率性能[2]，同時也間接影響著接收端解碼算法的迭代次數(shù)。解碼算法的研究主要集中于降低接收機端解碼的復雜度上[12-13]，同時兼顧SCMA的誤碼率性能。此外，由于SCMA優(yōu)秀的兼容性，其可以與很多技術結合從而進一步提升系統(tǒng)性能，如與信道編碼[17-18]、多天線[19]以及調制等技術結合[20]。

截至目前，國內外相關學者在該研究領域取得長足的進步。如英國埃塞克斯大學的Noor-A-Rahim等[21]與薩里大學的Wen等[22]在SCMA關鍵技術的研究中處于領先地位，并取得了較多的研究成果。此外，印度理工學院的Deka等[20]聚焦于SCMA與正交時頻空調制的相關研究。并且國內關于SCMA的研究也發(fā)展迅猛，如臺灣大學Chen等[2]帶領的團隊致力于SCMA碼本的設計，電子科技大學李成林[23]以及北京郵電大學魯坤[24]關于SCMA開展的理論以及相關技術的驗證，以及重慶郵電大學等多所院校也都相應開展了關于SCMA的研究[25-26]，并呈現(xiàn)出海量的研究成果。因此，現(xiàn)聚焦于SCMA現(xiàn)階段的研究成果，對SCMA技術的發(fā)展進行梳理，進而為SCMA在未來通信中的研究提供參考。首先，在SCMA碼本設計層面，簡述SCMA編碼原理，系統(tǒng)梳理現(xiàn)有碼本設計方案，分析對比其優(yōu)缺點，并給出一些新的研究思路；其次，在SCMA解碼算法層面，分析兩種基本解碼算法的解碼機理，對比其特點和解碼復雜度，并結合當前的一些改進算法和新興算法探討解碼算法潛在的改進思路；再次，在SCMA與其他技術結合方面，系統(tǒng)總結SCMA與MIMO、信道編碼技術結合的研究成果，分析其技術難點，并探討SCMA與新興通信技術的結合；最后，分析目前SCMA技術仍舊存在的問題以及需要解決的關鍵技術，并對SCMA相應技術的發(fā)展進行展望。

1 SCMA碼本設計

近幾年關于SCMA碼本設計的研究非常多[27-41]，如Chen等[8]基于強化學習設計了上行高速率SCMA碼本，Jiang等[33]基于最大平均互信息提出了一種碼本設計方案，Zhang等[42]基于唯一可分解的星座群，提出了一種碼本設計方案。然而，這些碼本的設計方案可以總結為兩種方式，第一種方式是基于信道容量進行設計分析，如文獻[28,32-34]；另一種方式則是根據(jù)誤碼率進行設計分析，如文獻[14,35-36]。盡管兩者采用的分析方式不同，但是最終得到的設計準則一致，均為最大化最小歐式距離(AWGN信道)，最大化最小乘積距離(Rayleigh信道)。因此，可以采用任意一種方式對SCMA碼本進行分析，并不會影響碼本最終的設計準則。目前碼本的設計可以總結為3個方面：傳統(tǒng)的SCMA碼本、高調制速率的碼本以及高維度SCMA系統(tǒng)的設計。

1.1 傳統(tǒng)的SCMA碼本設計

以4頻率6用戶SCMA系統(tǒng)為例，其編碼器的原理如圖1所示，在SCMA系統(tǒng)中，每一個用戶都有一個特定的碼本，將比特信息映射在相應頻率的碼字上。對于上行用戶而言，多用戶的碼字首先會經過信道乘性衰落，因此在基站接收到的信號是發(fā)送碼字與衰落系數(shù)相乘的疊加碼字，如圖2(a)所示；對于下行信道而言，如圖2(b)所示，多用戶的碼字首先會經過疊加處理，然后基站會將疊加的碼字信息發(fā)送給多用戶。因此，多用戶接收到的信息是疊加碼字與信道衰落系數(shù)的結果。SCMA碼本設計是一個較為復雜的優(yōu)化問題。為此，許多學者提出了相應的簡化設計方案[2,33,36-40]。其中，采用旋轉操作符將基準母碼本變換到相應多用戶碼本的設計方案應用較為廣泛。

圖1 SCMA編碼原理圖[40]Fig.1 The encoding diagram of SCMA[40]

h1、h2分別表示各用戶的衰落系數(shù)；x1、x2表示各用戶發(fā)射的碼字圖2 上行用戶與下行用戶的區(qū)別Fig.2 Differences between uplink users and downlink users

對于瑞利上行信道，多用戶碼本可以設置為與母碼本一致[2]。因此，在上行信道中只要設計出最優(yōu)的母碼本即可，并不需要考慮旋轉操作步驟。在上行信道中，現(xiàn)有主流的母碼本設計方案是通過將基準星座點(如QPSK、QAM、GAM等調制方式)在不同頻率下進行重新排列以獲得高維的母碼本。目前，已有許多研究給出了相應的算法以解決星座點排列的問題，如符號交換算法[2,4]、維度排列切換算法[28]、二進制交換算法[41]、交叉操作算法[10]以及強化學習算法[8]等。以上算法都是通過提升SCMA母碼本的映射分集，來獲得更好的誤碼率性能。假若母碼本在不同頻率下采用相同的映射符號進行傳輸，此時SCMA可以視為LDS傳輸系統(tǒng)。因此，LDS也可以看作是SCMA的一種特殊情況。然而，當調制速率或者碼本維度過高時，采用上述一些算法會導致母碼本設計的復雜度呈現(xiàn)指數(shù)式的增長，從而難以快速得到最終結果。因此，如何快速有效地獲得母碼本是一個亟待解決的難題。

而對于下行信道，由于用戶接收的是多用戶疊加碼字，因此，需要同時考慮母碼本設計以及最優(yōu)的旋轉度數(shù)。目前，在下行信道中有兩種常用的設計方案：第一種方案是在上行信道的基礎上，進一步采用旋轉、映射等操作符將母碼本轉變?yōu)槎嘤脩舸a本[29,33]。該方案相對簡單且易于實現(xiàn)，但尋找最優(yōu)的角度仍然是一個比較困難的問題，Chen等[2]采用遍歷的方法獲得了最優(yōu)的旋轉角度，但是該方法相對復雜度較高，對于負載更多用戶的系統(tǒng)，采用遍歷搜索方法會導致搜索時間呈指數(shù)增長。此外，也可以采用啟發(fā)式算法來搜索最優(yōu)的旋轉角度，但是結果表明，該方法仍然具有較高的復雜度[33]。因此，如何有效快速得到最優(yōu)旋轉角度也是該領域面臨的一大挑戰(zhàn)。另一種方案則以最大化最小歐式距離或者最大化最小乘積距離為準則，采用傳統(tǒng)或啟發(fā)式優(yōu)化算法對SCMA碼本進行優(yōu)化[30]。該方案不需要旋轉角度的輔助，可將碼本設計視為一個約束優(yōu)化問題，通過采用不同的優(yōu)化方法以獲得SCMA碼本。例如，Wang等[30]將碼本設計問題視為一種二次規(guī)劃問題，并且采用CVX優(yōu)化工具中的半定松弛方式解出了優(yōu)化的碼本。相對于第一種方案而言，該方案難以保證各用戶誤碼率的公平性，因此，設計出的碼本可能會由于多用戶碼本的不同而產生不同的誤碼率性能。

對于AWGN信道而言，其信道衰落系數(shù)可以視為恒值1。因此，AWGN下的碼本設計可以視為瑞利下行信道的一種特殊情形，也可采用適用于瑞利下行信道的設計方法[40]。

1.2 高調制速率下的碼本設計

在傳統(tǒng)SCMA碼本設計中，如何快速構建不同頻率上星座點的編號是母碼本設計的主要問題之一。目前，大多數(shù)研究工作僅考慮了調制速率在16階調制及其以下的情況，其中所采用的碼字設計算法如表1所示。例如，符號交換算法[2，4]、維度排列切換算法[28]等。可以看出，這些算法的設計思想均是改變不同頻率上的碼字的映射來獲取符號分集所帶來的增益。研究發(fā)現(xiàn)，母碼本的設計問題也可以借鑒二次分配問題的求解方法。其中，Samra等[43]在研究多包傳輸問題時將符號映射視為二次分配問題(quadratic assignment problem，QAP)，有效地提升了多包傳輸系統(tǒng)的誤碼率性能。因此，SCMA的母碼本設計也可借鑒Samra等的研究思路，采用QAP方法以解決母碼本的設計問題。

表1 母碼本設計算法Table 1 The mother codebook design algorithms

二次分配問題是數(shù)學優(yōu)化和運籌學分支中最基本的組合優(yōu)化問題之一。為了解決工廠選址問題，Koopmans等[44]提出了二次分配優(yōu)化。如圖3所示，已知，需要在N個位置布置N個工廠，各工廠都需要其他工廠生產的原料，并且各工廠之間的運輸成本均不相同。為了最小化運輸成本，需要優(yōu)化設計各工廠的位置從而降低總運輸成本，其數(shù)學表達式可以寫為

圖3 二次分配問題示意圖Fig.3 The diagram of the quadratic assignment problem

(1)

式(1)中：π:{1,2,…,N}→{1,2,…,N}為工廠的選址結果；ψ為所有可能的選址結果；fij為從第i個工廠到第j個工廠的單位運輸費用；dπ(i)π(j)為第i個工廠到第j個工廠的距離。因此，可以將母碼本的設計問題視為二次分配問題，進而可以有效解決母碼本的設計問題。目前，可以采用多種算法解決QAP問題[45-53]。此外，Chen等[2]和Xiao等[28]提出的算法(碼字交換算法，維度排列切換算法)可以總結為Tabu算法的一種特殊情況。碼字交換算法與Tabu算法都是通過不斷交換碼字順序來取得可能最優(yōu)的排列結果，不同的是，Tabu算法還進一步采用禁忌表，并設置了相應的禁忌步長以避免落入局部最優(yōu)的結果。因此，Tabu算法能夠更加快速得到排列結果。

1.3 高維度SCMA系統(tǒng)的設計

為了支持未來大規(guī)模用戶連接，SCMA系統(tǒng)將不再局限于傳統(tǒng)的4頻率6用戶。因此，設計出高維度的SCMA系統(tǒng)顯得尤為重要。表2給出了目前已有的高維度SCMA系統(tǒng)設計方案。然而，關于高維SCMA因子圖矩陣的研究相對較少[3-4,34,54-55]，盡管Vameghestahbanati等[3]給出了SCMA因子圖矩陣的設計方法，即任意兩個用戶不能同時采用相同的頻率進行傳輸，但是他們并沒有給出設計的本質原因。但是，Li等[55]研究表明可以采用低密度奇偶校驗碼(low density parity check，LDPC)中校驗矩陣的設計方法來構建因子圖矩陣，然而他們設計的SCMA系統(tǒng)仍與傳統(tǒng)系統(tǒng)的負載因子一樣均為1.5。但是總體而言，該方法對高維度SCMA系統(tǒng)的設計具有啟發(fā)式的作用。

表2 高維度因子圖矩陣設計方案Table 2 The schemes of designing high dimensional factor graph matrix

在Li等[55]的研究基礎上認為，類似于LDPC中的校驗矩陣校驗節(jié)點與變量節(jié)點的關系，SCMA因子圖矩陣決定了用戶與頻率的承載關系，但是因子圖矩陣的設計需要考慮解碼算法對其的影響。消息傳遞算法(message passing algorithm, MPA)算法與LDPC中的置信傳播算法(belief propagation，BP)類似，BP算法和MPA算法都是基于樹圖去求解各用戶的邊緣概率密度從而進行譯碼[56]。當因子圖矩陣為樹圖的情況下，各用戶均可得到準確的邊緣概率密度信息，因此，SCMA系統(tǒng)的誤碼率性能最優(yōu)。然而，SCMA的因子圖矩陣存在不可避免的“環(huán)”現(xiàn)象，使得各節(jié)點的信息會在“環(huán)”中循環(huán)，從而導致各用戶不能得到準確的邊緣概率密度信息。為了減小“環(huán)”對SCMA性能的影響，在LDPC中常見的做法是通過構造校驗矩陣去減少“環(huán)”的存在，尤其是短“環(huán)”現(xiàn)象。因此，SCMA因子圖矩陣的設計也可以采用該種方式來減少短“環(huán)”的存在。目前，構造校驗矩陣的方法主要有限幾何構造法[57]、組合設計法[58]、漸進邊生長構造[59]和比特填充構造法[60]等。

此外，更多用戶的碼本設計也是需要考慮的問題之一。對于頻率節(jié)點度數(shù)更大的SCMA系統(tǒng)而言，由于同一頻率負載的用戶數(shù)目更多，疊加星座點的歐氏距離將會變得更小，從而導致SCMA系統(tǒng)的誤碼率性能急劇降低。并且頻率節(jié)點度數(shù)的增大也會帶來更大的設計復雜度，假設采用旋轉操作來獲取多用戶碼本，負載用戶數(shù)量的增多將會導致搜索最優(yōu)角度呈指數(shù)增長。此時，遍歷搜索的方法將不再適用于高維度SCMA碼本的設計。因此，需要探索復雜度更低的碼本設計方法。

2 SCMA解碼算法

在SCMA系統(tǒng)中，解碼算法同樣至關重要，解碼算法的性能直接影響系統(tǒng)的誤碼率性能和解碼復雜度[61]。目前，主流的解碼算法可以分為消息傳遞算法、期望傳遞算法(expectation propagation，EP)以及一些新興的解碼算法。

2.1 消息傳遞解碼算法

p(X,y)=p(X)p(y|X)

(2)

式(2)中：

(3)

式中：hk,l為第l個用戶在第k個頻率上的信道衰落系數(shù)；σ2為接收端的信噪比。那么，在因子圖矩陣已知的情況下，可以采用消息傳遞來獲得各節(jié)點的邊緣概率密度，其中消息的更新規(guī)則[11,19]可以寫為

(4)

(5)

近幾年來有許多關于消息傳遞的改進算法研究，如log-MPA算法、Max-log-MPA算法、基于閾值的消息傳遞算法[13]、球形消息傳遞算法[62]以及基于壓縮感知的MPA算法[63]等。上述這些改進的消息傳遞算法并沒有改變消息傳遞的本質結構，從而其復雜度并不會大幅下降。

2.2 期望傳遞解碼算法

高斯近似的消息傳遞算法是將離散的變量簡化為連續(xù)的高斯近似函數(shù)，通過K-L散度得到高斯近似函數(shù)的均值與方差[16,64-65]。在消息傳遞的過程中，該算法僅傳遞各用戶消息的均值與方差。高斯近似傳遞算法可以將解碼算法的復雜度大幅降低，但是在計算均值函數(shù)時，仍會產生大量的計算復雜度[66]。在高斯近似傳遞算法的基礎上，期望傳遞算法采用高斯函數(shù)近似均值。因此，相比于高斯近似傳遞算法，期望傳遞算法能夠進一步降低解碼端的復雜度。

在MPA算法中，各節(jié)點將離散的信息進行更新，如式(4)、式(5)所示，從而導致解碼復雜度較高。而在期望傳播算法中，各節(jié)點更新的是消息的均值μ與方差ξ[12]，即

(6)

類似于改進的消息傳遞算法，期望傳遞算法也可以采用相應的改進手段進一步降低復雜度。如Max-log-EP解碼算法[67-68]和基于QR分解的EP算法[69]。此外，當用戶數(shù)目急劇增多時，將會導致更加復雜的因子圖網絡結構，而采用變分方式去簡化因子圖結構[16]也可以進一步降低期望傳遞算法的復雜度。此外，也可以進一步借鑒MPA已有的改進算法對EP算法進行改進，如基于閾值的EP算法和基于排序的EP算法等。

2.3 其他的解碼算法

除了上述兩種常見的解碼算法之外，神經網絡等算法也被用于SCMA解碼端[70-76]。例如，基于深度學習的解碼算法，Wei等[70]將SCMA的解碼器視為一個多輸出的分類問題，每一個輸出預測相應用戶發(fā)送的符號；基于球形的SCMA解碼算法，Vameghestahbanati等[77]通過限定搜索空間來降低復雜度；基于蒙特卡洛馬爾科夫鏈的解碼算法[78]，其復雜度呈線性增加；基于概率密度離散化的FFT方法可以加快信息更新速率提升解碼性能[11]；此外，類似于期望傳遞算法，Yuan等[79]采用Bethe函數(shù)近似各用戶的消息傳遞，使得算法的復雜度也呈線性增長。

由于SCMA與多輸入多輸出系統(tǒng)(multiple-input multiple-output，MIMO)結構類似，因此也可以將MIMO中相應的算法應用到SCMA系統(tǒng)中，如高斯樹近似算法[16]，高斯樹近似-串行干擾消除算法[80]以及基于Beth函數(shù)近似的消息檢測算法[81]。在MIMO系統(tǒng)中，Wu等[66]采用高斯近似的一階信息進一步將算法的復雜度降低為O(M+df)。而在現(xiàn)有的SCMA解碼系統(tǒng)中，EP解碼算法僅能將算法的復雜度降低為線性增長為O(Mdf)。因此，在SCMA系統(tǒng)中也可以借鑒MIMO中的解碼算法，去進一步降低解碼端算法的復雜度。

3 SCMA與其他技術的結合

SCMA具備良好的兼容性，因此也可以與很多技術進行聯(lián)合設計，如MIMO、OFDM等技術。

3.1 SCMA與MIMO技術的結合

目前，SCMA與MIMO技術結合較為廣泛，分別為MIMO-SCMA的空時編碼以及低復雜度的解碼算法。在MIMO-SCMA空時編碼中，Pan等[82]首次將Alamouti碼和準正交STBC擴展到多維空間，但是僅考慮了下行信道下的空時編碼方案。對于上行信道而言，Li等[83]研究了上行信道下空時編碼的設計準則并分析了其誤碼率性能，然而，SCMA的碼本的調制階數(shù)較低。相比于上行信道而言，下行信道下多天線發(fā)送的是多用戶的疊加碼字，因此下行信道下MIMO-SCMA空時碼字的設計較為簡單。而目前關于上行信道MIMO-SCMA空時編碼的研究較少，主要是由于上行信道下各用戶SCMA的空時碼字設計相對復雜。因此，上行信道下MIMO-SCMA空時編碼也是未來的一大研究熱點。低復雜度的解碼算法是MIMO-SCMA的另一個研究熱點。為了進一步降低復雜度，普遍采用以期望傳遞算法為基準的改進算法。如基于QR分解降低了EP傳遞算法[69]、基于BP和EP的混合解碼算法[84]以及基于比特層面改進的高斯近似傳遞算法[19]。

3.2 SCMA與信道編碼技術的結合

通過將SCMA技術與信道編碼技術結合，可以進一步提升系統(tǒng)的誤碼率性能。LDPC、Turbo、Rateless和Polar等SCMA編碼系統(tǒng)的研究均集中在接收端。例如，Pan等[85]采用聯(lián)合譯碼(joint iterative detection and decoding, JIDD)方案對Polar編碼的SCMA系統(tǒng)進行解碼；Sun等[86]在LDPC-SCMA中采用最小均方誤差并行解碼算法，并且采用40 nm工藝，制作了相應的芯片；此外，也有一些其他的譯碼算法，如邊緣消除輔助迭代檢測的譯碼算法[17]和混合檢測譯碼算法[87]。可以看出，信道編碼與SCMA結合系統(tǒng)的研究熱點主要集中在解碼算法上。然而，在現(xiàn)有的研究中，信道編碼和SCMA編碼仍被視為相對獨立的兩部分，是否可以將這兩種技術進一步結合從而進行聯(lián)合編碼，目前還尚不確定。

3.3 SCMA與新興技術的結合

此外，SCMA也可以和其他技術很好地結合。例如，Zeng等[88]提出的全雙工通信方案FD-SCMA，可以滿足未來物聯(lián)網技術中海量用戶接入的需求；Deka等[20]基于正交時頻空(orthogonal time frequency space，OTFS)結構提出OTFS-SCMA的設計方案，可以克服高速運動物體多普勒對SCMA系統(tǒng)的影響，因而有望應用于未來衛(wèi)星物聯(lián)網通信；此外，SCMA還可以與光通信[89]和智能反射面等技術相結合[90]，以進一步提升系統(tǒng)的性能。

隨著5G的發(fā)展，萬物互聯(lián)、全息投影、太空和深海探索已成為人們不斷追求的目標，但是5G技術也凸顯出相應的局限性[91]，而6G有望在未來數(shù)十年內解決這些問題。目前6G相關的技術，如人工智能、太赫茲通信、量子通信、無人機通信、全息波束形成、后向散射通信以及三維網絡通信[92-93]等，已經成為學術界和業(yè)界的熱門研究主題。并且SCMA已經成功應用于相應的技術中，如神經網絡解碼算法[73-74]以及強化學習的碼本設計算法[8]，SCMA技術在后向散射通信[94]以及航空自組網[95]中的應用等。得益于SCMA技術良好的兼容性，因而SCMA有望進一步與新興的技術進行結合，以推動其在6G領域中的潛在價值。

4 總結與展望

作為一種新興的多址技術，SCMA能夠有效地解決5G中大規(guī)模機器以及物聯(lián)網通信中頻譜資源短缺的問題[96-98]。目前，SCMA技術的發(fā)展主要處于理論探索階段，仍然存在諸多問題需要解決。為進一步挖掘SCMA技術在未來移動通信中的應用潛力，歸納總結了近幾年來國內外關于SCMA開展的研究工作，并對SCMA技術潛在的發(fā)展挑戰(zhàn)與趨勢進行如下總結。

(1)高維度SCMA系統(tǒng)的設計。盡管給出了高維度SCMA因子圖矩陣的設計方法，但是在高維度下，隨著SCMA用戶數(shù)量的增多，疊加星座點的歐式距離勢必會導致誤碼率性能的下降，從而對SCMA整個系統(tǒng)造成嚴重影響。此外，隨著系統(tǒng)維度的增加，消息傳遞算法無法滿足未來移動通信低延時的需求。因此，如何在高維度下進一步提升系統(tǒng)性能以及探索具有更低復雜度的解碼算法也是未來研究的主要方向。

(2)非規(guī)則的SCMA系統(tǒng)設計。目前，多數(shù)研究局限于規(guī)則的SCMA結構，即每一個頻率上服務的用戶數(shù)目相同，每一個用戶采用的頻率數(shù)目相同。然而，由于未來移動通信用戶的需求各不相同，因此SCMA系統(tǒng)也需要針對各用戶的通信需求進行設計，所以非規(guī)則SCMA系統(tǒng)的研究在該領域極為重要。目前已有的工作僅對非規(guī)則SCMA系統(tǒng)的性能進行了仿真分析，而缺乏對其結構的深入研究[99-102]。有理由認為，非規(guī)則SCMA系統(tǒng)的主要特點在于其因子圖矩陣。因此，在非規(guī)則SCMA系統(tǒng)中，應注重因子圖矩陣下各用戶性能的研究，而非SCMA系統(tǒng)的性能。

(3)多徑效應下SCMA系統(tǒng)的設計。由于各用戶所處的地理位置不同，信號可能不會同時到達基站，從而會導致SCMA各用戶同步錯誤[103]。盡管采用OFDM循環(huán)前綴可以消除同步誤差，但是面向大量用戶接入時，需要設置更長的循環(huán)前綴，這在現(xiàn)實場景中往往是不可行的[97]。此外，由于多徑效應的影響，在不同時間各用戶會有多路信號到達接收基站，從而會導致SCMA系統(tǒng)產生嚴重的符號間干擾。因此，如何避免SCMA系統(tǒng)中同步錯誤帶來的問題仍有待解決。

(4)隨機接入情況下SCMA系統(tǒng)的設計。隨著通信用戶數(shù)目的增多，SCMA系統(tǒng)也在朝著隨機接入的情況下發(fā)展。各用戶無法一直保持通信的狀態(tài)，導致用戶數(shù)目會隨著時間的變化而變化。因此，需要考慮SCMA系統(tǒng)中用戶數(shù)目的變化，在不改變已有用戶碼本的情況下，實時對SCMA系統(tǒng)的結構進行調整以適用于隨機用戶接入的情況。此外，低軌衛(wèi)星覆蓋面積大，相比之下各用戶可能處于不同的波束內，或處于同波束不同的地理環(huán)境下。此時，各用戶地理位置不同，造成通信鏈路的信道模型和接收端信噪比等信息的不同，并且用戶的隨機接入與資源的切換也更加復雜。因此，SCMA碼本資源的分配也是未來尚需考慮的問題。

(5)不同信道下SCMA碼本的設計。目前，多數(shù)SCMA的碼本設計局限于AWGN信道和瑞利信道，顯然這些研究并不能滿足日益復雜度的信道環(huán)境。現(xiàn)有的信道模型有Suzuki信道、Loo信道、萊斯信道、遮擋的萊斯信道型等。因此，面向6G，需要設計適用于不同信道模型的SCMA系統(tǒng)。

(6)高速移動下SCMA系統(tǒng)的設計。在高速運動模型中，SCMA系統(tǒng)不可避免會產生較大的多普勒頻移，在窄帶信號中，多普勒頻移帶來的相移會影響接收信號的同步。同時，考慮到高速移動情況下，基站終端對用戶的服務時間非常有限。因此，如何在有限的時間內滿足用戶通信需求，也是一個尚需解決的問題。然而，目前OTFS技術在多普勒頻移較大的情況下仍然展示出較好的性能[20]，因此，OTFS-SCMA有望應用于未來高速移動通信模型。