面向無人機電網(wǎng)巡檢的聯(lián)合迭代檢測譯碼算法

摘 要：無人機在電網(wǎng)巡檢過程中需要傳輸大量數(shù)據(jù)，稀疏碼多址技術與極化碼的聯(lián)合系統(tǒng)擁有更好的整體性能，可作為無人機巡檢的通信方案。為了降低系統(tǒng)復雜度，提出一種基于部分消息傳遞策略的聯(lián)合迭代檢測譯碼方案。該方案能夠減少迭代過程中的計算量，降低計算復雜度。同時，提出一種消息阻尼機制，以確保實現(xiàn)理想的誤碼率（BER）性能。仿真結(jié)果表明：與原始算法相比，所提算法在降低復雜度的同時能夠保證理想的誤碼率性能。

關鍵詞：無人機巡檢；稀疏碼多址；極化碼；聯(lián)合迭代檢測譯碼；消息傳遞算法；消息阻尼機制

中圖分類號：TP39；TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）07-00-05

0 引 言

物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展為智能電網(wǎng)建設提供了技術支持。物聯(lián)網(wǎng)技術在數(shù)據(jù)信息收集分析等方面具備優(yōu)勢，能夠有效提升智能電網(wǎng)的運轉(zhuǎn)和管理水平，滿足智能化供電需求[1]。在智能電網(wǎng)的配電網(wǎng)巡檢環(huán)節(jié)，無人機巡檢正在取代效率低下且危險的人工巡檢，目前已有較多應用[2-5]。巡檢時需要實時回傳大量數(shù)據(jù)，而這一過程容易受到外部環(huán)境干擾，傳統(tǒng)通信方式難以滿足要求。所以，把高可靠、大帶寬的新一代通信方案應用到無人機巡檢工作中，對智能電網(wǎng)建設而言非常重要。

近年來，以5G為代表的新一代多址通信技術快速發(fā)展。稀疏碼多址接入（Sparse Code Multiple Access， SCMA）[6]作為新型多址技術中的一種，能夠利用有限的頻譜資源，實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸。在接收端可以通過消息傳遞算法（MPA）及其改進算法進行多用戶檢測[7-10]。極化碼是唯一被證實可達香農(nóng)極限的信道編碼方案[11]，在5G標準中極化碼被用作eMBB（enhanced Mobile Broadband）場景控制信道編碼方案。將極化碼與SCMA系統(tǒng)聯(lián)合設計而成的Polar-SCMA聯(lián)合系統(tǒng)，可以顯著增加無線通信系統(tǒng)的容量和提高頻譜利用效率，改善通信質(zhì)量。然而，簡單級聯(lián)的方案在接收端分別檢測譯碼時無法充分利用中間消息，這會導致誤碼率性能不理想[12]。因此，采用聯(lián)合譯碼方案可最大程度地減少中間消息的丟失，保證理想的誤碼率性能。

文獻[13]研究了短碼的Polar-SCMA系統(tǒng)，提出了一種基于擴展稀疏因子圖的迭代檢測譯碼接收機；通過仿真證明，該方案在低信噪比條件下性能優(yōu)于傳統(tǒng)的接收機。文獻[14]提出了一種MPA算法和SC譯碼器的聯(lián)合算法，該算法雖提高了系統(tǒng)性能，但增加了聯(lián)合算法的延遲。文獻[15]提出了一種針對軟消息的聯(lián)合迭代檢測譯碼（Joint Iterative Detection and Decoding， JIDD）算法，其中極化碼譯碼器采用了SCAN算法。文獻[16]證明了使用SCAN算法設計的聯(lián)合迭代檢測譯碼方案性能更好且復雜度更低。文獻[17]提出了一種基于剪枝譯碼樹的SSCAN算法，簡化了極化碼譯碼的信息更新過程，并應用于JIDD算法，從而降低了計算復雜度。文獻[18]提出了一種用戶順序更新的JIDD算法，將JIDD算法與MPA算法中順序消息更新的思想相結(jié)合，提高了收斂速率。文獻[19]提出了基于簡化軟消除列表譯碼器的循環(huán)冗余校驗輔助的JIDD方案，降低了譯碼算法的計算復雜度。以上研究證明了將SCMA技術與極化碼聯(lián)合設計的實用性與合理性。然而，Polar-SCMA系統(tǒng)的聯(lián)合迭代檢測譯碼技術仍有較大的優(yōu)化空間。本文基于Polar-SCMA系統(tǒng)，根據(jù)迭代過程中的消息更新特點，提出基于部分信息邊緣化的聯(lián)合迭代檢測譯碼（PM-JIDD）算法。在迭代過程中通過兩個用戶自定義參數(shù)，選擇部分用戶進行更新，以減少計算量。此外，在聯(lián)合迭代檢測譯碼過程加入一種消息阻尼機制來保證誤碼率。最后，通過仿真結(jié)果驗證所提出的算法相對于原始算法在誤碼率性能和復雜度方面的優(yōu)勢。

1 系統(tǒng)模型

此消息傳遞過程為PM-JIDD算法在當前迭代次數(shù)i小于n時，一次完整迭代中的最后一個過程。完成本次迭代后輸出的每一個用戶各自的碼字概率消息會繼續(xù)進行迭代。

（2）當前的迭代次數(shù)i等于n時，選取t個用戶進行邊緣化，選中的用戶的碼字概率消息會被直接計算成對數(shù)似然比值進行判決輸出，后續(xù)的迭代過程將不再對這些用戶進行運算。

（3）當前迭代次數(shù)i大于n時，對剩余的J-t個用戶進行迭代直至達到設定的最大迭代次數(shù)。完成所有迭代后，輸出剩余用戶的碼字概率消息，并計算為對數(shù)似然比值進行判決輸出。

2.2 消息阻尼機制

為了防止極化碼譯碼器輸出的錯誤譯碼信息在聯(lián)合因子圖中反復傳遞，導致檢測準確度降低，在極化碼譯碼器輸出的譯碼結(jié)果反饋回SCMA多用戶檢測器之前，設置一個阻尼系數(shù)來適當壓縮極化碼譯碼器的輸出結(jié)果，從而提高系統(tǒng)誤碼率性能。此時SCMA多用戶檢測器的先驗信息可表示為：

3.1 復雜度分析

JIDD算法復雜度主要來自信號疊加度，在運算中要遍歷所有碼字的計算概率密度。而PM-JIDD在進行多用戶檢測時，會減少特定用戶節(jié)點和與之連接的資源節(jié)點之間的迭代計算次數(shù)，使需要遍歷的碼字計算概率密度降低，從而降低復雜度。JIDD算法的復雜度可表示為：

為了能夠直觀體現(xiàn)復雜度減少的程度，對兩種算法的復雜度比例進行仿真來驗證PM-JIDD算法的效果。原始JIDD算法的復雜度均為單位1，復雜度比例越小，說明算法在當前迭代次數(shù)下的復雜度越低。圖3為不同參數(shù)條件下PM-JIDD算法與JIDD算法的復雜度比例曲線。隨著迭代次數(shù)達到設定的n次后，復雜度較原始算法開始下降。當參數(shù)n相同時，Rs越大則復雜度越低，這說明被邊緣化的用戶越多，那么后續(xù)迭代過程中的計算量越小。當參數(shù)Rs相同時，n越小則復雜度越低，這說明越早對部分用戶終止迭代，計算量越小。

3.2 誤碼率分析

圖4為在用戶自定義參數(shù)分別取（n=4，Rs=2）（n=4，Rs=4）和（n=3，Rs=2）三種情況下PM-JIDD算法與原始算法的誤碼率對比。從圖4中可以看出，PM-JIDD算法的誤碼率性能較原始算法有所損失，這是因為在迭代過程中停止更新了部分用戶節(jié)點，使得譯碼過程中迭代不充分。PM-JIDD算法的兩個用戶自定義參數(shù)n和Rs的選擇都會影響算法的誤碼率性能。當n相同時，Rs越小則誤碼率性能越好；當Rs相同時，n越大則誤碼率性能越好。隨著信噪比增大，誤碼率性能的差距越來越小。在5 dB時，自定義參數(shù)（n=4，Rs=2）和（n=4，Rs=4），此時PM-JIDD算法的誤碼率與原始算法幾乎相同。說明PM-JIDD算法在選擇合適的自定義參數(shù)下，誤碼率性能損失極小，并且隨著信噪比的增大，與原始算法的誤碼率性能差異能達到可忽略的水平。

3.3 不同阻尼系數(shù)下的誤碼率

阻尼系數(shù)β的取值不同會影響系統(tǒng)的誤碼率性能。圖5反映了在信噪比為4 dB時不同阻尼系數(shù)的取值對系統(tǒng)誤碼率的影響。可以看出，在一定范圍內(nèi)β的取值對系統(tǒng)誤碼率有明顯影響；取值為0.3時，誤碼率達到最低。

考慮到自定義參數(shù)n=4，Rs=4時PM-JIDD算法能夠在誤碼率性能和復雜度之間取得較好的平衡，因此在此參數(shù)條件下取最優(yōu)阻尼系數(shù)為0.3，以進行誤碼率對比，結(jié)果如圖6所示。PM-JIDD算法以損失誤碼率性能為代價來降低復雜度，在沒有增加阻尼機制前，誤碼率性能低于原始算法；而增加阻尼機制后，其誤碼率性能優(yōu)于原始算法。結(jié)果表明，所提出的阻尼機制對提高檢測準確度具有一定作用。

3.4 不同碼本下的誤碼率

為了驗證所提方案的適用性，系統(tǒng)除使用華為碼本外，另外選取3種碼本[20-22]對原始算法和所提算法在自定義參數(shù)n=4，Rs=4，阻尼系數(shù)β=0.3時進行仿真。從圖7可以看出，對于不同的碼本，所提出的算法誤碼率均低于原始算法。仿真結(jié)果證明，所提方案在不同碼本下都是可行的，具有一定的適用性。

4 結(jié) 語

本文將Polar-SCMA技術應用于智能電網(wǎng)無人機巡檢場景，針對Polar-SCMA系統(tǒng)中具有較高應用前景的JIDD算法，提出了基于部分信息邊緣化的聯(lián)合迭代檢測譯碼（PM-JIDD）算法，增加了阻尼機制。通過仿真實驗證明，選擇合適的用戶自定義參數(shù)以及阻尼系數(shù)時，計算復雜度和誤碼率較原始算法均有降低，在不同碼本的系統(tǒng)下也具有適用性。本文提出的PM-JIDD算法對提高無人機巡檢時的檢測準確度以及降低系統(tǒng)時延具有一定價值。

注：本文通訊作者為庫爾班·吾布力。

參考文獻

[1]白雪杰，郭雷崗，姜麗鴿.物聯(lián)網(wǎng)技術在智能電網(wǎng)中的應用研究 [J]. 物聯(lián)網(wǎng)技術，2022，12（3）：83-85.

[2]陳亮，陽熹，楊源.智慧海上風電場的定義、架構(gòu)體系和建設路徑 [J]. 南方能源建設，2020，7（3）：62-69.

[3]邵瑰瑋，劉壯，付晶，等.架空輸電線路無人機巡檢技術研究進展 [J]. 高電壓技術，2020，46（1）：14-22.

[4]孫兆鍵.無人機在高壓線路巡檢中的關鍵技術及應用 [J]. 水利電力技術應用，2023，5（10）：1-3.

[5]劉沖，馬曉昆，鄭宇，等.基于5G技術的無人機在輸電線路巡檢的應用 [J]. 電力信息與通信技術，2021，19（4）：44-49.

[6] NIKOPOUR H， BALIGH H. Sparse code multiple access [C]//2013 IEEE 24th Annual International Symposium on Personal， Indoor， and Mobile Radio Communications （PIMRC）. London， UK： IEEE， 2013： 332-336.

[7] MU H， MA Z， ALHAJI M， et al. A fixed low complexity message pass algorithm detector for up-link SCMA system [J]. IEEE wireless communications letters， 2015， 4（6）： 585-588.

[8]邵凱，余貝，王光宇.部分外部信息傳遞的SCMA多用戶檢測算法 [J]. 系統(tǒng)工程與電子技術，2017，39（10）：2320-2326.

[9] WEI F， CHEN W. Low complexity iterative receiver design for sparse code multiple access [J]. IEEE transactions on communications， 2016， 65（2）： 621-634.

[10]葛文萍，張雪婉， 吳雄，等.基于部分碼字消息傳遞的SCMA多用戶檢測算法 [J]. 電子與信息學報，2018，40（10）：2309-2315.

[11] ARIKAN E. Channel polarization： a method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels [J]. IEEE transactions on information theory， 2009， 55（7）： 3051-3073.

[12] JING S， YANG C， YANG J， et al. Joint detection and decoding of polar-coded scma systems [C]// 2017 9th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing （WCSP）. Nanjing， China： IEEE， 2017： 1-6.

[13] CHEN Z， ZHAO H， HOU L. Sparse factor graph-based expanded iterative detection and decoding scheme for uplink polar coded scma system [C]// 2022 IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting （BMSB）. Bilbao， Spain： IEEE， 2022： 1-6.

[14] MU H， TANG Y， LI L， et al. Polar coded iterative multiuser detection for sparse code multiple access system [J]. China communications， 2018， 15（11）： 51-61.

[15] PAN Z， LI E， WEN L， et al. Joint iterative detection and decoding receiver for polar coded SCMA system [C]// 2018 IEEE International Conference on Communications Workshops （ICC Workshops）. MO， USA： IEEE， 2018： 1-6.

[16] ABIDI I， HIZEM M， AHRIZ I， et al. Performances analysis of polar codes decoding algorithms over polar-coded scma system [C]// 2019 International Conference on Software， Telecommunications and Computer Networks （SoftCOM）. [S.l.]： IEEE， 2019： 1-6.

[17]朱旋，王鋼. SCMA場景下的極化碼編解碼方案改進研究 [J]. 無線電通信技術，2020，46（1）：68-76.

[18] NA D， SEO W G， SHIM H， et al. A very fast joint detection for polar-coded SCMA [J]. IEEE access， 2022， 10： 38534-38544.

[19]劉重陽，郭銳.基于SSCANL譯碼器的聯(lián)合迭代檢測譯碼算法 [J]. 電信科學，2022，38（10）：79-88.

[20] WEN H， LIU Z， LUO Q， et al. Designing enhanced multidimensional constellations for Code-Domain NOMA [J]. IEEE wireless communications letters， 2022， 11（10）： 2130-2134.

[21] MHEICH Z， WEN L， XIAO P， et al. Design of SCMA codebooks based on golden angle modulation [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2019， 68（2）： 1501-1509.

[22] YU L， FAN P， LEI X， et al. BER analysis of SCMA systems with codebooks based on star-QAM signaling constellations [J]. IEEE communications letters， 2017， 21（9）： 1925-1928.

收稿日期：2024-05-22 修回日期：2024-06-25

基金項目：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學基金（2022D01C426）