Im Gegensatz zu Mobilfunksystemen der vierten Generation (4G/LTE) sieht 5G die Unterstützung einer bis zu 100fach höheren Anzahl an Endgeräten sowie die eine Vielzahl neuer Serviceklassen (M2M, Car2X, etc.) mit zum Teil drastischen Anforderungen an Latenz und Zuverlässigkeit, besonders im asynchronen Betrieb vor. Für 5G werden daher unter dem Stichwort „Massive Access“ Strategien entwickelt, den Zugang für die steigende Anzahl an Geräten für verschiedene use-cases zu optimieren.
Eine besondere Herausforderung im Random Access ist dabei die initiale Detektion von Nutzern mit sehr kleinen Datenpaketen und extrem niedriger Latenzanforderung [1], wie sie bei Internet of Things (IoT), bzw. Maschine-zu-Maschine (M2M) Anwendungen üblich sind. Da 4G für solche Anwendungen durch den hohen Grad an Signalisierungsoverhead äußerst ineffizient ist, werden sogenannte „One-Shot-Transmission“– Konzepte verfolgt [2]. Dabei werden Kontrollinformationen und Daten integriert in einer Übertragung gesendet, was im Gegensatz zum 4G Protokoll deutlich an Signalisierung einspart und Latenzen von unter 1ms ermöglicht.
Eine Herausforderung auf der physikalischen Schicht besteht im Mehrfachzugriff, d.h. die vorhandene Bandbreite so effizient wie möglich zwischen verschiedenen Teilnehmern auszunutzen. Für 4G/LTE werden dabei Orthogonale Frequenz-Multiplex - Verfahren (OFDMA / SC-FDMA) verwendet, welche die Ressourcen in ein orthogonales Zeit-Frequenz- Raster aufteilen. Durch die Zuweisung von orthogonalen Ressourcen innerhalb einer Funkzelle ergeben sich dabei keinerlei Beeinflussung zwischen den Nutzern und Interferenz von benachbarten Funkzellen wird als Rauschen berücksichtigt. Dies ermöglicht die Verwendung einfacher Equalizer- und Empfängerstrukturen sowie unabhängiges Radio Ressource Management (RRM) innerhalb einer Funkzelle. Der Nachteil von orthogonalen Verfahren liegen allerdings in den strengen Anforderung an Synchronisation des Netzwerkes, welche gerade in Systemen mit hoher Mobilität und asynchronen Oszillatoren zu Problemen führt. Weiterhin können Ressourcen innerhalb einer Funkzelle nur einmal vergeben werden, was die Effizienz sowie die maximale Anzahl der Nutzer beschränkt. Für 3GPP Release-15 werden daher innerhalb von RAN1 sogenannte Nicht-Orthogonale Multiple-Access (NOMA) Strategien untersucht [3]. Im Gegensatz zu orthogonalem Mehrfachzugriff werden dabei Signale unterschiedlicher Teilnehmer durch Spreizung, Codierung, Mehrdimensionale Modulierung und/oder Leistungsanpassung so überlagert, dass physikalische Ressourcen innerhalb einer Zelle mehrfach belegt werden können und somit die Anzahl der unterstützen Nutzer steigt, siehe Abb. 1.
Die spezielle Struktur der durch Spreiz-Sequenzen, Interleaver-Pattern, Multidimensionale Codebüchern, etc., erzeugten Signale erfordert den Einsatz von iterativen Empfängerstrukturen (MPA, SIC, etc.), welche es erlauben die überlagerten Datenströme am Empfänger zu trennen. Die Empfängerkomplexität ist dabei einer der limitierenden Faktoren. Das Projekt One5G [4] beschäftigt sich mit der Integration von NOMA-Konzepten in Massive MIMO Antennensysteme, wobei untersucht werden soll inwieweit sich räumliches Multiplexing (Beamforming) und NOMA-Konzepte gegenseitig optimieren lassen, beispielsweise durch Begrenzung der Interferenz zwischen Nutzern zur Vereinfachung der Empfängerstruktur.
Referenzen
[1] G. Wunder, M. Kasparick and P. Jung, "Interference Analysis for 5G Random Access with Short Message Support," Proceedings of European Wireless 2015; 21th European Wireless Conference, Budapest, Hungary, 2015, pp. 1-6.
[2] C. Bockelmann et al., "Massive machine-type communications in 5g: physical and MAC-layer solutions," in IEEE Communications Magazine, vol. 54, no. 9, pp. 59-65, September 2016.
[3] RAN1 TR 38.802 v2.0.0 on Study on New Radio (NR) Access Technology; Physical Layer Aspects
[4] One5G, Projekt Webseite
[5] Z. Utkovski, O. Simeone, T. Dimitrova and P. Popovski, "Random Access in C-RAN for User Activity Detection with Limited-Capacity Fronthaul," in IEEE Signal Processing Letters, January 2017.
[6] R. Devassy, G. Durisi, J. Ostman, W. Yang, T. Eftimov, and Z. Utkovski, "Finite-SNR Bounds on the Sum-Rate Capacity of Rayleigh Block-Fading Multiple-Access Channels With No A Priori CSI," in IEEE Transactions on Communications, vol. 63, no. 10, pp. 3621-3632, Oct. 2015.
[7] RAN1 TR 38.802 v2.0.0 on Study on New Radio (NR) Access Technology; Physical Layer Aspects
[8] Z. Utkovski, T. Eftimov, and P. Popovski, "Random Access Protocols With Collision Resolution in a Noncoherent Setting," in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 4, no. 4, pp. 445-448, Aug. 2015.
[9] M. Raceala-Motoc, P. Jung, Z. Utkovski and S. Stanczak, “C-RAN-Assisted Non-Coherent Grant-Free Random Access Based on Compute-and-Forward,” In Proc. IEEE GLOBECOM Workshop 5G Advanced: The Next Evolution Step of 5G NR, Abu Dhabi, December 2018.
[10] D. Amir Awan, R. Cavalcante, Z. Utkovski and S. Stanczak, ”Set-theoretic Learning for Detection in Cell-less C-RAN Systems,” in Proc. 6th IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), Anaheim, CA, November 2018.
[11] P. Agostini, Z. Utkovski, J. Pilz and S. Stanczak, “Scalable Massive Random Access in C-RAN with Fronthaul Limitations,” In Proc. 15th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS), Lisbon, August 2018.
[12] J. Dommel, Z. Utkovski, L. Thiele and S. Stanczak, “Sparse Code-Domain Non-Orthogonal Random Access with Turbo-Peeling Decoder,” accepted for presentation at Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers (ACSSC), Pacific Grove, CA, USA, November 2019.
[13] L. Jing, Z. Utkovski, E. de Carvalho and P. Popovski, "Performance Limits of Energy Detection Systems with Massive Receiver Arrays," In Proc. IEEE Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), Cancun, 2015.