I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   22 ,   N o .   2 M a y   2021 ,   pp .   927 ~ 9 3 5   IS S N :   25 02 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 22 .i 2 . pp 927 - 935             927       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   A   r e v i e w   o f   c o d e b o o k   d e si g n   m e t h o d s fo r   sp a r se  c o d e   m u l t i p l e   a c c e ss       S ye d   A am e r   H u s s ai n 1 ,   N o r u l h u s n A h m ad 2 ,   I b r ah e e m   S h aye a 3 ,   H a z i l ah   M ad   K a i d i 4 ,   Li z A b d u l   Lati ff 5 ,   N o r l i z a   M o h am e d 6 ,   S u r i an i   M o h d   S am 7   1 , 2 , 4 , 5 , 6 , 7 R a z a F a c ul t y   o f   T e c hno l ogy   a nd  I nf o r m a t i c s ,   U ni v e r s i t i   T e k no l o g i   M a l a y s i a   ( U T M ) ,   M a l a y s i a   3 F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   a nd   E l e c t r o ni c s   E ng i ne e r i ng ,   I s t a nbu l   T e c hni c a l   U ni v e r s i t y   ( I T U ) ,   T u r ke y       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e D e c   6 ,   2020   R e v i s e M a 23,   20 21   A c c e pt e M a r   29,   202 1       T he   pr o g r e s s i o ns   i t e l e c o m m uni c a t i o be y o nd  t he   5t g e n e r a t i o ha v e   c r e a t e a   ne e t o   i m pr o v e   r e s e a r c dr i f t s .   T he   c ur r e n t   5G   s t u dy   ha s   a i m po r t a nt   f o c us   o no n - o r t ho go na l   m ul t i p l e   a c c e s s   ( N O M A )   t e c hno l ogy .   S pa r s e   c o de   m ul t i p l e   a c c e s s   ( S C M A )   i s   a   p r o m i s i n g   t e c hni q ue   w i t hi N O M A ,   e nha nc i ng   t h e   m ul t i - us e r   ha nd l i ng   c a pa bi l i t y   o f   ne xt - g e ne r a t i o c om m uni c a t i o n.   I t he   S C M A   s phe r e ,   c o de bo o de s i g ni ng   a nd  o p t i m i s a t i o a r e   e s s e n t i a l   r e s e a r c m a t t e r s .   T h i s   s t udy   c o nv e r s e w i t h   d i f f e r e n t   c o de boo k   de s i g pr a c t i s e s   e x i s t i ng   i n   t h e   l i t e r a t ur e ,   a na l y s i ng   t he m   f o r   num e r o us   pa r a m e t e r s ,   i nc l u di ng   b i t   e r r o r   r a t e   ( B E R ) ,   a n   o pt i m i s a t i o t e c hn i que ,   a nd   c ha nne l   s e t t i ng s .   F r o m   t h e   a n a l y s i s ,   t he   p a pe r   p r e s e n t s   t he   e f f i c i e nc y   of   di f f e r e n t   a ppr o a c he s .   T he   a r t i c l e   a l s o   di s c us s e s   t he   p r o s pe c t s   a nd   c ha l l e ng e s   o f   S C M A   o pt i m i s a t i o i pr a c t i c a l   i m pl e m e n t a t i o i n   v a r i o us   do m a i ns .     Ke y w or ds :   5G   m o b i l e   c o m m u n i c a t i o n   NOMA   S CM A   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - S A   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   N o r ul h us na   A hm a d   R a z a F a c ul t y   of   T e c hn o l o g y   a n d   I n f o r m a t i c s   U T M ,   K ua l a   L um pu r,   M a l a y s i a   E m a i l :   n o r u l h us n a . k l @ u t m . m y       1.   I N TR O D U C TI O N   W i r e l e s s   c o m m uni c a t i o n   h a s   go n e   t hr o ug h   f o ur   s i gni f i c a n t   g e n e ra t i o n s ,   i n c o r po r a t i ng  a dv a n c e m e nt s   i n   d i f fe r e nt   p a r a m e t e r s   a n d   i m p r o v i n t h e   s y s t e m ' s   c a pa b i l i t y   [1 ] - [ 2] .   E a c h   ge n e r a t i o n   ha s   i n c l u de n e w   w a y s   fo r   s pe c t ra l   e f f i c i e n c y   w i t h   t h e   b e s t   po s s i b l e   b e n c h m a r ks   [ 3] .   D i f f e r e n t   m ul t i p l e xi n t e c hni que s   a r e   p r o po s e d   i n   e a c h   ge n e ra t i o n   (1G   t o   4G [4] ,   e v o l v i n t o   t h e   c u rr e nt   o r t h o go n a l   f r e que n c y   di v i s i o n   m u l t i pl e   a c c e s s   (O F D M A [5 ] - [ 6] .   T h e   o r t h o go n a l   m ul t i p l e   a c c e s s   (O M A i de a   e xi s t s   i n   di v i di ng  s i n gl e   na rr o w b a n d   f r e que n c y   r e s o ur c e   a m o n di f f e r e n t   us e r s   o rt h o go n a l l y .   T h e   t e c hn i que   a l l o w s   t h e   m i t i g a t i o n   o f   i n t e r f e r e n c e   a m o ng  v a ri o us   us e r s   a n i m p r o v i n c o m m u n i c a t i o n   r e l i a b i l i t y .   H ow e v e r ,   t h e   di v i s i o n   o f   t i m e / f r e que n c y   r e s o ur c e s   a m o n us e r s   h a s   l i m i t e s pe c t r u m   ut i l i s a t i o n   a n c o n n e c t i v i t y   c a pa b i l i t y .   N o n - o r t h o go n a l   m ul t i pl e   a c c e s s   (N O M A t e c hn i que s   e xi s t   i n   m o de rn  t e l e c o m m u n i c a t i o n   s y s t e m s   [7 ] - [ 8] .   N O M A   a s s i g n s   r e s o ur c e s   a n us e r s   o n   a   s ha r i n b a s i s   ra t h e r   t ha n   di v i s i o n.   T h e   s h a ri n g   a l l o w s   i m p r o ve ut i l i s a t i o n   o f   a   s i n gl e   r e s o ur c e ,   t h e r e by   i m p r o v i n g   s pe c t ra l   e ff i c i e n c y   [9]   L i ke   O M A ,   N O M A   ha s   i t s   o w n   s e t   o f   t e c hni q ue s ,   c a t e go ri s e d   b a s e o n   t he   t y pe   o f   s ha ri ng  m e c ha ni s m   us e d .   M a i nl y   c l a s s i f i e i nt o   c o de - do m a i n,   po w e r   do m a i n,   a nd  m ul t i p l e   d o m a i n   N O M A   [1 0] .   T h e   po w e r   do m a i N O M A   i s   a   s i ng l e   c a rri e t e c hni q ue   m u l t i p l e x i ng  v a ri o us   us e rs   i n   t he   s a m e   r e s o u rc e   b l o c (R B b y   v a r y i n t he i po w e r   l e v e l s   b a s e o n   i nd i v i d u a l   c ha nne l   c o nd i t i o ns   [11]   s e p a ra t e a t   t he   r e c e i v e r   t hro u g s uc c e s s i v e   i nt e r f e re n c e   c a n c e l l a t i o n   ( S I C)  t e c hni q ue   [1 2 ] .   Co de   do m a i n   N O M A   i n c l ude s   m ul t i - c a r ri e r   t e c hni q ue s   a nd  c a a c c o m m o da t e   m ul t i pl e   us e rs   w i t hi t h e   s a m e   R B   b a s e o n   c o de s .   T h e   m a i n   c o de   do m a i n   t e c hni q ue s   a r e   l o w - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   2 M a y   202 1   :     927   -   93 5   928   de n s i t y   s p r e a d i ng  (L D S a nd  s p a r s e   c o de   m u l t i pl e   a c c e s s   ( S C M A ) .   T h e   d i f f e r e nc e   a m o ng  t h e   t w o   e xi s t s   i t h e   d a t a   e n c o di ng ,   w h e re   S C M A   us e s   m u l t i d i m e n s i o na l   (M D c o ns t e l l a t i o n s   t o   m a t he   i np u t   b i t s   i nt o   c o de w o r ds .   L D S   us e s   re pe t i t i o n   o f   Q A M   s y m b o l s   o v e a l l   t h e   a s s i g ne d   R B s   w hi l e   S CM A   u s e s   d i f f e r e nt   s y m b o l s   f o r   e a c R B ,   m a k i ng  i t   m o r e   r o b us t   a nd  c o m p l e x .   M ul t i p l e - do m a i n   N O M A   i nc o r po ra t e s   po w e r,   c o de ,   a nd  s pa t i a l   d o m a i n   i n   m ul t i p l e x i ng  us e r   d a t a   [1 3 ] .   P r o m i ne nt   t e c hni q ue s   a r e   pa t t e rn  d i v i s i o n   m u l t i p l e   a c c e s s   (P D M A a nd   l a t t i c e   p a rt i t i o n   m u l t i pl e   a c c e s s   (L P M A ) .   P D M A   s p a r s e l y   s pr e a us e r   d a t a   o n   t h e   a s s i g ne R B s   l i ke   S CM A   [1 4] .   L P M A   us e s   c o de   a nd  po w e r   do m a i ns   c o m b i ne f o r   us e d a t a   m u l t i p l e x i ng  [1 5 ] .   A   c o m p a ri s o n   b e t w e e t h e   po w e r   a nd  c o de   do m a i S CM A   c o n c l u de s   t ha t   c o de   d o m a i S C M A   ha s   a   m uc hi g h e c o m p l e x i t y   i n   r e c e i v e r   a rc hi t e c t u re   [ 1 4] .   R e s e a r c a l s o   s h o w s   t ha t   w i t hi t h e   m u l t i - do m a i n   N O M A   a nd  S CM A ,   S CM A   ha s   a   m uc h   b e t t e r   pe r f o rm a nc e   t ha P D M A   b e c a u s e   o f   t he   M D   c o n s t e l l a t i o de s i g [ 1 6] .   S C M A   i s   f o u nd  t o   ha v e   hi g he r   r o b us t n e s s ,   m a s s i v e   c o nn e c t i v i t y   [1 7] ,   l o w   l a t e nc y   [1 8]   a nd  i s   a l s o   a   b e t t e o p t i o n   f o r   up l i nk   c o m m u ni c a t i o [1 9 ]   T h i s   p a pe r   r e v i e w s   t h e   de s i gn   c o n s i de r a t i o n s   i n   S CM A   a r c h i t e c t ur e ,   f o c us i n o n   t h e   c o de boo k   de s i gni n f o r   d i f f e r e n t   m o dul a t i o s c h e m e s   a n t h e i r   e f f e c t   on  pe r f o r m a n c e .   T h e   pa pe a l s o   pr e s e nt s   t h e   B E R   a n a l y s i s   of   di ffe r e n t   c o de boo ks .   A   s i m i l a r   c o m pa ra t i v e   a na l y s i s   i s   c o n duc t e by   V a m e gh e s t a h b a n a t i   [20] h o w e ve r ,   t ha t   s t udy ' s   pr i m a r y   f oc us   i s   c h a nn e l   c o di n a nd   pa t h   l o s s   m o de l s .   T h e   a r t i c l e   h a s   s i s e c t i o n s .   S e c t i o n   i n t r o duc e s   t h e   S CM A   s y s t e m .   S e c t i o n   di s c us s e s   t h e   S CM A   a r c h i t e c t u r e ,   a n S e c t i o n   de s c r i b e s   t h e   c o de b oo d e s i gn   m e t h o ds .   S e c t i o n   di s c us s   t h e   pe r f o r m a n c e   of  e a c h   t e c hn i que .   T h e   l a s t   s e c t i o n   p r e s e n t s   t h e   f ut u r e   c ha l l e n ge s   a n d   c o n c l us i o n   o f   t h e   s t udy .         2.   S Y S TE M   A R C H I TEC TU R E   S CM A   i s   a   n o n - o r t h o go na l   t e c hn i que   p r i m a ri l y   b a s e o n   t h e   M D   c o de bo o k.   T h e   a r c hi t e c t u r e   of  S CM A   c o n s i s t s   of   e n c o de r   a n de c o de r   s t a ge s   us i n c o de bo o k   m a ppi n g .   T h e   b a s i c   b l o c k   di a g r a m   o t h e   S CM A   s y s t e m   i s   s h o w n   i n   F i gu r e   1   [12] .             F i gu r e   1 .   S CM A   a r c h i t e c t u r e       Co n s i de r   a n   S CM A   s y s t e m   w i t h     n u m b e r   o f   us e r s   m ul t i pl e xe a t     o r t h o go n a l   r e s o ur c e s ,   w h e r e     <   .   E a c us e r' s   da t a   i s   s e nt   t hr o ug   n um b e o f   RB s   w h e re     < <   .   I n   t h e   S CM A   s y s t e m ,   i n i t i a l l y ,   t h e   us e da t a   b i t s t r e a m   i s   pa s s e t o   t h e   e rr o c o r r e c t i o n   e n c o de r ,   w hi c r e duc e s   n o i s e   a n d   i n t e r f e r e n c e   e ff e c t   o n   t h e   t ra n s m i t t e da t a   a nd  m i ni m i s e s   t he   b i t   e rr o r s   [22 ] - [ 24] .   T h e   e n c r y pt e da t a   e n t e r s   t h e   S CM A   e n c o de r   b l o c c o n s i s t i ng  o m a ppe r   a n s p r e a d i n s ub - b l oc ks .   M a ppi n a l l o w s   t h e   s pr e a d i n of  us e r   da t a   i n   t h e   c o m pl e do m a i by   a ddi n p ha s e   a n a m pl i t ude   o f   c o n s t e l l a t i o n   po i nt s   t o   di f f e r e n t   d a t a   v a l ue s   f r o m   t h e   s a m e   o r   d i f f e r e n t   us e r s .   S CM A   m a p p e r   m a ps   e a c h   s y m bo l   t o   t h e     di m e n s i o na l   c o n s t e l l a t i o n   po i nt   p r o duc i n g   c o de w o r o f   l e n gt .   I n     po i nt   s i g n a l   c o n s t e l l a t i o n   o f   e a c h   us e r   e a c h   =  2   b i t s   a r e   r e pr e s e nt e by   o n e   c o n s t e l l a t i o n   po i nt .   A l s o ,   C o de w o r ds   f r o m   t h e   c ha nn e l   e n c o de r   a r e   di v i de i nt o      =   w h e r e ,      r e p r e s e n t   t h e   num b e o f   c h a nn e l s   r e qu i re t o   t ra n s m i t   o n e   c o de w o r d.   E n c o de r   o ut put s   ( , )   s y m bo l   a s   b i n a r y   num b e r s   ( ( 1 , 2 , , )   a nd    ( 1 , 2 , ,    )   w h e r e     i s   t h e   di gi t a l   s y m bo l   o f   us e r   .   S CM A   m a ppe m a ps   t h e   i n c o m i n g   da t a   t o     d i m e n s i o n a l   c o n s t e l l a t i o po i nt s   t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A   r e v i e w   of   c ode b ook   de s i gn   m e t hods   f or   s par s e   c ode   m u l t i p l e   ac c e s s   ( Sy e A am e r   H us s ai n )   929   pr o duc e .   , = ( 1 ,   , , 2 ,   , , , , , ).   F o r   m a ppi n g ,   t h e   c o n s t e l l a t i o n   po i nt   i s   s e l e c t e f r o m   a   c o m pl e c o n s t e l l a t i o o f   = { , }   w h e r e   ( 1 , 2 , , ) A pa rt   f r o m   m a pp i n g ,   t h e   S CM A   a l s o   s pr e a ds   t h e   d a t a   fo r   s p a r s i t y .   E a c c o n s t e l l a t i o po i n t   ,   i s   c o de i n t o   a   s pa r s e   o f   - di m e n s i o na l   c o m pl e Co de w o r d   k , I   t hr o ugh  us e t o   R E   s p r e a d i n g   m a t ri x   S k . ,   a r e   s p a r s e   v e c t o r   a n a   m e m b e o f   t h e   s pa r s e   c o de bo o V k   i s   gi v e n   by   (1) .     =   , =   ,   (1)     F o r   h a ndl i ng  s p r e a d i n g ,   a   m a t r i x   i s   c r e a t e d   go v e r n i ng  h o w   m ul t i pl e   us e r   d a t a   n e e ds   t o   b e   m ul t i p l e xe o e a c h   R B .   I c a s e   o f   r e gul a s p r e a di n g   f o r   a   s i n gl e   us e o ut   o f     o c c up y i n g   = 2   r e s o ur c e s   b i n a r y   us e r   t o   R B   s pr e a di ng  m a t ri i s   g i v e n   b y   (2) T h e   c o m pl e t e   b i na r y   us e r   t o   R E   m a t ri i s   a n     ×       m a t r i x   de n o t e a s     = [ 1 , 2 , , ] T h e r e f o r e ,   f o   = 6 , = 4   a n d   = 2   t h e   4   ×   12   us e r s   o f   t h e   R B   m a t ri a r e   g i v e n   by   (3) .       (2)       (3)     T h e   r e s o ur c e   s h a r i ng  a m o n t h e   us e r s   i s   go ve rn e by   s pa r s e   m a t r i xe s   c a l l e m a ppi ng  m a t r i x.   T h e   s pa r s e   n a t u r e   o f   t h e s e   m a t ri xe s   p r o t e c t s   da t a   f r o m   c o rr up t i o a nd   f a c i l i t a t e s   de c o di n g.   A l l o c a t i o o f     R E s   t o     us e r s   i s   do n e   t hr o ug - di m e n s i o n a l   us e t o   R E   i ndi c a t o v e c t o r   gi v e b y   = ( )   w h e r e   = 1   m e a n s   R E   i s   a s s i g n e t o   t h e   us e r.   Co m b i ni n t h e   v e c t o r s   fo r m   a i ndi c a t o r   m a t ri F   = [ 1 ]   a s   gi v e in   (4 ) .         (4)     In  t h e   c a s e   o f   upl i nk,   t h e   c o de w o r ,   f o e a c us e i s   t r a n s m i t t e d   o a   s e pa ra t e   up l i nk   c ha nn e l   ha v i ng  di f f e r e n t   c ha nn e l   c o e ff i c i e n t s ,   w h i l e   f o r   do w n l i n k,   t he   c h a nn e l   c o e ff i c i e n t   i s   t h e   s a m e   f o r   a l l   c ha nn e l s .   T h e   r e c e i v e s i gn a l   y i   c o n s i de r e d   a   R a y l e i gh  f a di n g   c h a nn e l   i upl i nk  i s   g i v e n   by   (5)   [25] .     y i =   d i a g   ( h k , i ) v k , i + w i K k = 1   (5)     W h e r e   t h e   c ha n ne l   c o e f f i c i e nt   f o r   t he   R a y l e i g f a di ng   c ha nne l   i up l i nk   i s   , = ( 1 , , , 2 ,   , , , , , )   a nd   w   i s   a   z e r o - m e a c o m p l e x   G a us s i a n o i s e   w i t a   v a ri a nc e   o f   o ne   a nd   [ ]   i s   t h e   t ra ns po s e   o pe ra t i o [2 6 ] .   In   S CM A ,   v a ri o us   a l go r i t hm s   a r e   de pl oy e fo r   de c o di n g,   i n c l ud i n M P A ,   l o M P A ,   pe e l i n g   de c o de r   t o   e v a l ua t e   t h e   r e c e i v e da t a   [27] .   M P A   i s   a   c o m p l e a l go r i t hm   w i t h   m a n y   e xpo n e n t i a l   o pe ra t i o n s   i n v o l ve [28]   M a x - l o g - M P A   [26]  a n l o g - M P A   [27]  r e duc e   t h e   c o m pl e xi t y   of   t h e   p r o c e s s   by   us i n l o ga ri t hm i c   do m a i n   o pe r a t i o n s   i n   c a l c ul a t i o n s .   A   r e l a t i v e l y   un c o m pl i c a t e a pp r o a c h   w i t h   a de qua t e   pe r f o r m a n c e   i s   w i t h   t h e   pe e l i n g   de c o de r ,   w hi c h   o pe ra t e s   by   s e que n t i a l l y   e xt r a c t i n g   us e da t a   [29]       3.   S C M A   M U LTI D I M EN S I O N A L   C O N S TELLA TI O N   A N D   C O D E BO O K   D ES I G N   T h e   m a i n   pe r f o r m a n c e   pa ra m e t e r   t o   a na l y s e   a n y   c o m m uni c a t i o n   s y s t e m   i s   i t s   r e l i a b i l i t y   t hr o ug h   B E R .   T h e   B E R   of   S CM A   s y s t e m s   i s   m a i nl y   b a s e o n   t h e   c o de boo k.   T h e   c o d e b oo d e s i gn   p r o c e dur e   i n v o l ve s   t w ph a s e s :   t h e   M D   c o n s t e l l a t i o n   de s i gn   a nd  a r i t hm e t i c   o pe r a t i o n s   o n   M D   c o n s t e l l a t i o n   f o r   c o d e boo ge n e r a t i o n.   T h e   go a l   o f   de s i gn i ng  m o t h e r   c o n s t e l l a t i o n   (M C)  a nd  o pt i m i s a t i o n   i s   t o   m a xi m i s e   t h e   m i ni m u m   e uc l i de a n   di s t a n c e   (M E D a n t o   h a v e   e n e r gy   di v e r s i t y   (E D ).   Bo t h   a r e   de pe n de n t   v a r i a b l e s ;   i n c r e a s i ng  e n e r gy   di ve r s i t y   i n   t h e   M D   c o n s t e l l a t i o n   r e duc e s   t h e   M E D   a nd  v i c e   v e r s a ,   s o   a   c o n c i l i a t i o n   i s   m a de   i de s i g n i ng.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   2 M a y   202 1   :     927   -   93 5   930   3. 1 .       M u l ti d i m e n s i o n al   c o n s te l l at i o n   d e s i gn   A   m o dul a t i o n   s c h e m e   n e e ds   t o   be   de s i gn e fo r   e n c o di n t he   us e r   da t a .   T h e   r e qui r e m e nt   i s   t o   h a v e   m a x i m u m   E uc l i de a n   d i s t a n c e   a nd   e n e r gy   di v e r s i t y   b e t w e e n   t h e   po i n t s .   G e n e ra l l y ,   t h e   S CM A   s t r uc t u r e   c a n   b e   r e p r e s e n t e a s   a   f un c t i o n   o f   ( , , , , , )   w h e r e     i s   t h e   M D   c o n s t e l l a t i o n,   n o t   c o n s i de r i ng  t h e   c o n s t a n t s ,   t h e   S CM A   o pt i m i s a t i o e qua t i o i s   b a s e o n   s p r e a di n g   m a t ri   a n d   c o n s t e l l a t i o n     g i v e n   by   (6) .     S ,   X = a r g   ma x S , X D ( τ )   (6)     F o r   a   f ul l y   l o a de s y s t e m ,   t h e   s pr e a d i n m a t ri h a s   a   u n i que   s o l ut i o n ,   a n t h e   o pt i m i s a t i o n   e qua t i o f r o m   (6)   i s   r e duc e t a   c o n s t e l l a t i o n   o pe r a t o r.   B a s e o n   (6),   c o n s t e l l a t i o n   de s i g n   i s   p r i m a ri l y   pe r fo r m e i n   t w o   s t e ps ,   f i r s t   de s i g a   m o t h e r   c o n s t e l l a t i o n   o f   s i z e   M   a n d   t he n   pe r f o r m   us e r - s pe c i f i c   r o t a t i o o pe r a t i o n s   t o   ge n e ra t e   us e r - s pe c i f i c   M D   c o n s t e l l a t i o n s .   T h e s e   o pe r a t i o n s   m a i n t a i n   t h e   uni que n e s s   of   s y m bo l s   fo r   us e r s   t h a t   a r e   t ra n s m i t t e i n   t h e   s a m e   R E .   H ow e v e r ,   i n   t h e   upl i n k,   t h e   c h a nn e l   a ppl i e s   a   ra n do m   r o t a t i o n   t c o n s t e l l a t i o n s ,   s o   t h e   r o t a t i o n   do e s   n o t   a ff e c t   t h e   s y s t e m ' s   o ut put .   B ut ,   i t   a l l o w s   t h e   c r i t i c a l   pe r f o r m a n c e   i n di c a t o r s   t o   b e   c o n f i gu r e f o r   b e t t e upl i n k   S CM A   pe r f o r m a n ce.     3. 2 .       C o d e b o o k   d e s i gn i n g   T h e   c o de boo de s i gn   pe r f o r m s   l a y e r - s pe c i f i c   o p e r a t i o n s   ɸ   o n   t h e   M D   c o n s t e l l a t i o n   m a t ri x ,    =  ɸ ,   w h e r e      i s   t h e   o pt i m i s e M D   c o n s t e l l a t i o n .   S pe c i a l   o pe r a t i o ns   i n v o l ve   i n   t h e   c o de boo de s i gn i n a r e   c o m pl e c o n j uga t e ,   p ha s e   r o t a t i o n   a nd  v e c t o r   pe r m u t a t i o n .   T h e   de s i g n i n g   c a n   b e   a   c o m b i n a t i o n   o f   t h e s e   o pe r a t i o n s   de pe ndi n g   upo t h e   pe r f o r m a n c e   e nh a n c e m e n t   o f   S CM A   i B E R   i m p r o v e m e n t .   U s e r   c o de bo o k s   a r e   e xt r a c t e f r o m   t h e   m o t h e r   c o de bo o us i n t h e   m a ppi n g   m a t ri xe s   o f   t h e   f a c t o r   g r a p h.   E l e m e n t   w i s e   pr o duc t   o f   c o d e b oo a n d   e a c us e v e c t o r - m a t ri ge n e r a t e s   t h e   us e r   c o de boo ks .   F o r     n u m b e r   o f   us e r s ,   e a c h   w i t t h e   c o de boo    t h e   m o t h e c o de bo o m a t r i i s   de f i n e d   a s    = [  1  2  ] .   In   c o de boo de s i gn ,   t h e   c o n s t e l l a t i o n   po i n t   s e pa ra t i o n   i s   n e c e s s a r y   fo r   A ddi t i v e   w h i t e   G a us s i a n   n o i s e   (A W G N t r a n s m i s s i o n.   T h e r e   i s   a   n e e fo r   e n e r g y   di v e r s i t y   a n p r o duc t   di s t a n c e   b e t w e e n   t h e   c o n s t e l l a t i o n   po i nt s   f o r   pe r f o r m a n c e   e nh a n c e m e n t   i n   a   f a di n g   c ha nn e l .   T h e   i m p r o v e m e n t   i s   m a de   us i n t h e   pha s e   r o t a t i o n   t e c hn i q ue .   T h e   p h a s e   r o t a t i o n   i s   c a rr i e o ut   i n   t w s t e ps ;   f i r s t l y ,   t h e   c o n s t e l l a t i o n   us e i n   c o m m uni c a t i o n   i s   p a rt i t i o n e i n t o   s ub - c o n s t e l l a t i o n s   o f   1,   2,   o 8   po i n t s .   N e xt ,   t h e   r o t a t i o n   p a ra m e t e r   Ɵ   n e e ds   t o   b e   c a l c ul a t e d   by   m a x i m i s i n g   t h e   Ɵ   a s   i n   (7) ,   f o r   w h i c h   o pt i m i s a t i o i s   pe r f o r m e o n   t h e   m i ni m um   c oo r di n a t e   p r o duc t   d i s t a n c e   ( CP D f o r   a l l   t h e   s ub - c o n s t e l l a t i o n s   c r e a t e i s t e p   gi v e n   b y   (8) .       Θ = ma x Θ ( mi n ( C P D 1 , C P D 2 , , C P D m s , , C P D M s   ) ) ,   (7)     C P D =   ( c k a c k b ) D c k = 1   (8)     W he r 1   in   w h i c h     i s   t h e   t o t a l   n um b e o f   c o n s t e l l a t i o n s   c r e a t e d   by   di v i s i o n   a n d     a r e   t h e   c o o r di na t e s   b e t w e e n   t w o   c o n s t e l l a t i o po i n t s     a n   w i t h   d i m e n s i o n s     a n d     (   r e p r e s e n t   t h e   n u m b e r   o f   di m e n s i o n s ).   T h e   o t h e r   l a y e r   o pe r a t i o n   t ha t   c a n   b e   pe r f o r m e i s   t h e   c o o r di n a t e   i n t e r l e a v i n g   [30] .   I t   us e s   bo t h   ,   a n d     c o o r di na t e s   i nt e rl e a v e .   T h e   p r o c e s s   of   i n t e r l e a v i n i s   t o   r e o r de r   t h e   e l e m e n t s   o f   e ve n   di m e n s i o n s   ( r o w s ).   P e r m u t a t i o n   o pe ra t i o n s   a r e   a l s o   pe r f o r m e o n   t h e   c o de boo t o   c a pt ur e   t h e   m a xi m u m   s um   of   t h e   di s t a n c e   b e t w e e n   di m e n s i o n s   o f   c o de w o r ds   s ha r i n g   a n   R B .   T h e   o pe r a t i o n   r e s ul t s   i n   a   di v e r s i t y   of  e n e r gy   a m o n t h e   i n t e r f e r i n g   c o de w o r ds '   di m e n s i o n s   m ul t i pl e xe o n   a l l   t h e   R B s .         4.   C O D E B O O K   D ES I G N   M ET H O D S   T h e r e   a r e   m a n y   t e c h ni que s   t o   o pt i m i s e   t h e   c o n s t e l l a t i o n s   f or   c o de boo de s i gn.   T h e s e   m e t h o ds   c a b e   c l a s s i f i e i n t o   t hr e e   c a t e go r i e s   l a t t i c e - b a s e o pt i m i s a t i o n,   c o n s t e l l a t i o n   r o t a t i o n   w i t h   pe r m u t a t i o n,   a nd  f a c t o r   gra p h   o pt i m i s a t i o n .   A W G N   a n ra y l e i gh   f a di n c ha nn e l s   b o t h   e xi s t   i n   t h e   s i m u l a t i o n   o f   t h e s e   t e c hn i q ue s .   T a b l e   r e v i e w s   t h e   e ff e c t i v e n e s s   of   t h e   m e t h o ds   i n   di f f e r e n t   e n v i r o nm e nt s   b a s e o t h e   r e s ul t s   c l a i m e d .     a)   L a t t i c e - b a s e o pt i m i s a t i o n :   I n   t h e   c a t e go r y   of   l a t t i c e - ba s e o pt i m i s a t i o n ,   Z ha n p r e s e nt e l a t t i c e   o pt i m i s a t i o n   t h e o r y - b a s e c o n s t e l l a t i o n   f o r   c o de boo de s i g n   a c hi e v i n b e t t e r   c o di ng  ga i n   [31]   w i t h   a ov e r l o a di n g   c o e ff i c i e n t   o f   250%.   T h e   s t udy   c o m pa r e t h e   m e t h o w i t h   o t h e m e t h o ds ,   b ut   t h e   c o m pa r i s o do e s   n o t   i n c l ude   c ha nn e l   m o de l l i n a n f a d i n g ,   s o   t h e   re s ul t s   w i l l   b e   c o n s i de r e i de a l .   D o ng  [32]   pr e s e nt e a   s upe r po s i t i o n   m e t h o i n c o r po ra t i n r e pe t i t i v e   o pt i m i s a t i o n   t e c hni que   w i t h   t h e   l i n e   s e a r c h   a l go ri t hm   f o r   c o de boo de s i gn.   T h e   m e t h o us i n g   t u r b o   c ha nn e l   c o di n i s   f o un b e t t e r   i m i d   a nd  l ow   ra n ge   s i g n a l   t o   n o i s e   r a t i o s   (S N R s );   h ow e v e r ,   s i g n i f i c a n t   c o m pa ra t i v e   r e s ul t s   a t   h i g h e r   S N R   doe s   n o t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A   r e v i e w   of   c ode b ook   de s i gn   m e t hods   f or   s par s e   c ode   m u l t i p l e   ac c e s s   ( Sy e A am e r   H us s ai n )   931   e xi s t .   S i n c e   t h e   s t udy   us e s   a   s m a l l   b l o c s i z e ,   po l a r   c o de s   c a n   a l s o   be   us e fo r   f a s t e r   o pe r a t i o n   w i t h o ut   c o m pr o m i s i n t h e   e rr o r   ra t e .   Z h a ng  [33]  r e s e a r c h e a n o t h e r   l a t t i c e   o pt i m i s a t i o n   m e c ha ni s m   w h e r e   M D   c o n s t e l l a t i o n s   a r e   de s i gn e by   c o m b i n i n t h e   o pt i m i s e 1 - di m e n s i o n a l   c o n s t e l l a t i o n s   t hr o ug h   r o t a t i o n   a n gl e s ,   t h e r e by   i m p r o v i n t h e   s um   r a t e .   T h e   m e t h o i n c o rpo r a t e d   L D P c o di n g   i A W G N   a nd  f a di ng  c h a nn e l .   S i n c e   t h e   r e s e a r c h   c o n s i de r s   a   hi g h   s u m - r a t e   i n   i t s   o pe r a t i o n ,   L D P c o di ng  i s   r e c o m m e nde d;   o t h e r w i s e ,   t h e   t e c hn i q ue   c a n   a l s o   b e   t e s t e w i t h   t u r b o   c odi n f o r   m o de r a t e   r a t e s .   A n o t h e r   a pp r o a c h   t o w a r ds   c o de boo de s i gni n g   us i n g   l a t t i c e   i m p r o v e m e n t s   i s   b a s e o n   a   c o n s t a n t   m o dul us   a p p r o a c h   i m p r o v i n g   m ut u a l   i n f o r m a t i o [33] .   I t   c l a i m s   t o   ha v e   a   39 i nt e r - r e s o ur c e   b l oc di s t a n c e   i m p r o v e m e n t .   C o n s i de r i n g   t h e   A W G N   c h a nn e l ,   t h e   m e t h o de pl o y s   a   de c e n t   g r a d i e n t   a l go r i t h m   f o r   ge t t i ng  o pt i m i s e pa r a m e t e r s .   H ow e ve r ,   t h e   de c e n t   g ra di e n t   a l go ri t hm   i s   r e l a t i v e l y   c r ude   i c o m pl e c o n s t e l l a t i o n   s c e na r i o s   w h e r e   m ul t i pl e   l o c a l   m i ni m a   a n o ut l i e r   c a n   a l t e r   t h e   r e s ul t s .   T h e   s t udy   pr e s e n t e n o   s uc h   m e c h a n i s m s   t a v o i s uc h   c a s e s ;   h o w e ve r ,   i t   i s   s ugge s t e t o   i n c l u de   a d a pt i v e   o r   o t h e s t o c h a s t i c   a p p r o a c h e s   i o pt i m i s i ng  t h e   r e s ul t s .   L i ke   [34] ,   B a o   pr o pos e d e s i gn i ng  M D   c o n s t e l l a t i o n s   f r o m   s i n g l e - di m e n s i o n a l   b ut   l o w   pr o j e c t e p o i n t s   [35] .   H e r e   M D   pe r m ut a t i o n s   a r e   pe r fo r m e fo r   ge n e r a t i n h i g h e r   di m e n s i o na l   c o n s t e l l a t i o n s .   T h e   m e t h o i n c o r po r a t e i n t e r l e a v i n i n   i t s   o pe r a t i o n   a n i s   t e s t e u n de r   A W G N   a n d   f a di ng  c ha nn e l s .   S i n c e   m ul t i s t a ge   o pt i m i s a t i o n   i s   i nt r o duc e fo r   c o n s t e l l a t i o n   de s i g n ,   B E R   pe r f o r m a n c e   i s   c o n s i de r a b l y   i m p r o v e d.         T a b l e   1 .   Co de bo o de s i gn   m e t h o ds   M e t h o d   Re f   M e t h o d   I m p ro v e m e n t s   P e r fo r m a n c e   Ch a n n e l   I n fo   L a t t i c e - Ba s e d   O p t i m i s a t i o n     [3 1 ]   L a t t i c e - Ba s e d   C o d e b o o k   D e s i g n :   U s e s   l a t t i c e   o p t i m i s a t i o n   t h e o r y   fo a c h i e v i n g   M E D ,   p ro v i d i n g   c o d i n g   g a i n   w i t h   p o w e d i v e r s i t y   i n   i n t e r fe ri n g   c o d e w o r d s   f o e a s y   u s e r   s e p a ra t i o n .   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE R   w i t h   >   2 8 d S N   A W G N   c h a n n e l   w i t h   n o   c o d i n g   [3 2 ]   Co d e b o o k   O p t i m i s a t i o n   Ba s e d   o n   M u t u a l   I n f o r m a t i o n   M a x i m i z a t i o n :   S u p e r p o s i t i o n   m o d e l   w i t h   l i n e   s e a rc h   fo r   o p t i m a l   c o d e b o o k   s e a rc h i n g   w i t h   b e t t e r   r e s u l t s   i n   A W G N   l o w / m e d i u m   S N R   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE R   w i t h   1 7 . 5 d S N R   A W G N   c h a n n e l   w i t h   t u rb o   c o d i n g   [3 4 ]   Ca p a c i t y - b a s e d   c o d e b o o k   d e s i g n   m e t h o d :   C o n s t ru c t i o n   o M E D   o p t i m i s e d   c o d e b o o k   u s i n g   L a t i n   s q u a re   c ri t e ri o n   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE R   5 d S N   A W G N   a n d   f a d i n g   c h a n n e l   [3 3 ]   Co n s t a n t   M o d u l u s   Co d e b o o k   D e s i g n :   U s e s   G ra d i e n t   d e s c e n t   w i t h   c o n s t a n t   m o d u l u s   c ri t e ri o n   fo M E D   o p t i m i s e d   c o d e b o o k     It   h a s   a   3 9 %   M E D   i m p r o v e m e n t   A W G N   C h a n n e l   [3 5 ]   Bi t - i n t e rl e a v e d   c o d e d   S CM A :   A c h i e v e d   i m p ro v e m e n t   i n   M E D   b y   l o w   p r o j e c t e d   M D   c o n s t e l l a t i o n   fo f a d i n g   c h a n n e l   u s i n g   a   m u l t i s t a g e   o p t i m i s a t i o n   s c h e m e   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE f o r   E b /N o   =   5   f o 4   a rra y ,   6 . 5   fo 8   a rra y ,   a n d   6   fo 1 6   a rra y   c o d e b o o k s     A W G N   a n d   F a d i n g   c h a n n e l   (c o n v o l u t i o n a l   c o d i n g   Co n s t e l l a t i o n   Ro t a t i o n   w i t h   P e r m u t a t i o n   [7 ]   Co d e b o o k   d e s i g n   b a s e d   o n   c o n s t e l l a t i o n   r o t a t i o n   a n d   i n t e rl e a v i n g :   I m p r o v e s   M E D   b y   c o n s t e l l a t i o n   p o i n t 's   ro t a t i o n   a n d   c o d e w o r d s   i n t e rl e a v i n g   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE a t   1 5 d S N R   f o   F a d i n g   c h a n n e l   [3 6 ]   Co d e b o o k   D e s i g n   b y   Q A M   C o n s t e l l a t i o n   S e g m e n t a t i o n :   M a x i m i s e   M E D   b y   i n c r e a s i n g   t h e   c o n s t e l l a t i o n   l a y e r s ,   c r e a t i n g   a n   a m p l i f i e d   e ffe c t   i n   s u b s e t s ,   i m p r o v i n g   d e c o d i n g   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE a t   1 0 d S N R     F a d i n g   c h a n n e l   w i t h   L D P c o d i n g   [3 7 ]   Co d e b o o k   d e s i g n   u s i n g   t h e   p h a s e   r o t a t i o n :   C o d e b o o k   d e s i g n e d   fo u s e 1   u s i n g   i n t e rl e a v i n g   r o t a t i o n .   S u b s e q u e n t   c o d e b o o k s   a r e   c r e a t e d   b y   r o t a t i n g   u s e 1   c o d e w o rd s   k e e p i n g   M E D   c o n s t a n t   --   A W G N   Ch a n n e l   [3 8 ]   Co d e b o o k   d e s i g n   u s i n g   s t a r - Q A M   c o n s t e l l a t i o n s :   U s i n g   S t a Q A M   C o n s t e l l a t i o n   w i t h   i n c re a s i n g   t h e   n u m b e o l a y e r s ,   M E D   i s   i m p ro v e d .   T h e   m e t h o d   s u g g e s t s   a n   i n c r e a s e   a s   c o d e b o o k   s i z e   i n c r e a s e s   c o m p a ri n g   w i t h   L D S   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE a t   E b /N o   =   1 6   d fo 8   a rra y   (A W G N ),   2 4   d B   fo 1 6   a rra y   c o d e b o o k s   A W G N   a n d   F a d i n g   c h a n n e l   [3 9 ]   Co m p u t e r - g e n e ra t e d - S CM A   c o d e b o o k :   T h e   m e t h o d   m a x i m i s e s   t h e   M E D   fo s t a Q A M   c o n s t e l l a t i o n   b y   s u b   p a rt i t i o n i n g   t h e   c o n s t e l l a t i o n   u s i n g   T re l l i s   C o d e d   M o d u l a t i o n .   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE a t   8 - 1 0 d S N R   f o r   t h r e e   c o d e b o o k s   A W G N   Ch a n n e l   [4 0 ]   Co d e b o o k   d e s i g n   b a s e   o n   c i rc u l a r - Q A M :   R e d u c e   M P A   c o m p l e x i t y   b y   l i m i t i n g   p r o j e c t i o n   p o i n t s   p e s i g n a l   t o n e ,   p l a c i n g   c o d e w o r d s   a t   c o o rd i n a t e   p o i n t s   a n d   o ri g i n .   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE a t   6 d S N fo fo u a rra y   c o d e b o o k s     F a d i n g   c h a n n e l   (c o n v o l u t i o n a l   c o d i n g )   F a c t o G ra p h   O p t i m i s a t i o n   [4 1 ]   D i m e n s i o n   d i s t a n c e - b a s e d   c o d e b o o k :   A c h i e v e s   M E D   i m p r o v e m e n t   u s i n g   t u rb o   t re l l i s ,   p h a s e   r o t a t i o n ,   a n d   IQ   i n t e rl e a v i n g .   S e l e c t   t h e   b e s t   p e r m u t a t i o n   s e t   fo r   d i v e r s i t y .   A c h i e v e s   1 0 - 4   BE a t   1 1 d S N R   fo 6   a n d   1 2 d S N R   f o 8   u s e r s     F a d i n g   c h a n n e l   [4 2 ]   Co d e b o o k   D e s i g n   fo L a rg e - S c a l e   S C M A :   D e s i g n   L a rg e s c a l e   S CM A   c o d e b o o k s   b y   u s i n g   Q A M   w i t h   ra n d o m   p a ra m e t e r s       [4 3 ]   Co d e b o o k   C o n s t ru c t i o n   u s i n g   E x t e n d e d   F a c t o G ra p h :   T h e   d e s i g n   i n c o r p o ra t e s   f a c t o g ra p h s   o f   s e v e ra l   R B s   t o   g e t   t h e   c o d e b o o k .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   2 M a y   202 1   :     927   -   93 5   932   b)   Co n s t e l l a t i o n   r o t a t i o n   w i t h   pe r m u t a t i o n:   T h e   p ri m a r y   m e t h o i n   t hi s   c a t e go r y   i s   gi ve n   by   Ca i   us i n g   r o t a t i o a nd  i nt e r l e a v i n f o r   M D   c o n s t e l l a t i o o pt i m i s a t i o [7] .   T h e   m e t h o r o t a t e s   a n   i n i t i a l l y   pr o duc e d   l a t t i c e   t o   ge n e r a t e   m u l t i - di m e n s i o n s   us e fo r   c r e a t i ng  c o de boo ks .   It   a l s o   us e s   i n t e r l e a v i n f o r   i m p r o v i n c o m m uni c a t i o n   i n   f a di ng  c h a nn e l s .   T h e   s t udy   c o m pa r e s   re s ul t s   w i t L D S ;   h o w e ve r ,   pe r f o r m a n c e   ha s   m i n o r   i m p r o v e m e n t s   t h e n   L D S .   A   s i m i l a r   a pp r o a c h   i s   f o l l ow e by   Bo n i l l a   [37 ] ,   w h i c h   i n c o r po r a t e s   t h e   pha s e   r o t a t i o a n d   i nt e r l e a v i n a n d   a   M E D   b a s e de t e c t o r   i n   t h e   r e c e i v e r .   L i u   [36 ]   s ugge s t e s e gm e n t a t i o n   a nd  c o m b i n i n b a s e o n   t h e   f a c t o r   gra p h   fo r   M E D   i m p r o v e m e n t .   R e s ul t s   s h o w   t h a t   Irr e gu l a r   L D S   h a s   qu i t e   c o m pa ra t i v e   r e s ul t s   a t   h i g h e r   S N R   a s   t h e   p r o po s e m e t h o d,   w h i c h   s i g ni f i e s   t h e   i m po rt a n c e   o f   a i rr e gu l a f a c t o r   g ra p i L D S .   Y u   p r e s e nt e S t a r - Q A M   b a s e c o de boo de s i gn  [38]   w i t h   a   fo c us   o n   i m p r o v i n M E D .   It   i n c l ude s   de s i gn i ng  fo ur   c o n s t e l l a t i o n   po i n t   v e c t o r s   t h a t   m a t o   t h e   e l e m e n t s   of   a n   n t h   d i m e n s i o n   s t a r   c o n s t e l l a t i o n.   M a p pi n v e c t o r s   prov i de   t h e   m o t h e r   c o de boo m a t h e m a t i c a l l y .   T h e   r e s ul t s   h a v e   s h o w n   m a rke i m p r o v e m e n t   f r o m   L D S   b ut   a   m i n o r   i m p r o v e m e n t   c o m pa r e t o   t h e   o r i gi na l   S CM A .   Y a s m i n e   a l s o   w o r ke w i t h   s t a r   Q A M   c o n s t e l l a t i o n s   a nd  p r o po s e i m pr o v e m e n t   i M E D   v a l ue s   us i n t r e l l i s   c o de m o dul a t i o (T CM )   [39 ] .   M e t k a r u n c h i t   p r e s e nt e o pt i m i s a t i o n   i r e c e i v e r   a r c hi t e c t u r e   by   r e duc i n M P A   c o m pl e xi t y   [40] .   T h e   t e c hn i que   us e s   c i r c ul a r   Q A M   w h e r e   t h e   n um b e r   o pr o j e c t i o n s   i s   r e duc e t s i m pl i fy   M P A .   T h e   m e t h o d,   a l t ho ugh   l e s s   c o m pl i c a t e d,   s h o w s   i m p r o v e m e n t   w i t a   s m a l l   c o de b oo k.   H ow e ve r ,   pe r f o r m a n c e   i s   r e duc e w i t h   1 a rr a y   c o d e boo ks   due   t o   M E D .   c)   F a c t o r   g ra p h   o pt i m i s a t i o n :   I m p r o v e m e n t s   b a s e o n   i n f o rm a t i o n   e xc h a nge   a n t r a n s f e r   e f f i c i e n c y   i s   c a rri e o ut   i n   s e v e r a l   m e t h o ds .   Y a n   w o r us e s   t u r b o   t r e l l i s ,   pha s e   r o t a t i o n ,   a n d   i nt e rl e a v i n f o r   M E D   a n di v e r s i t y   i m p r o v e m e n t   [41] ,   i m p r o v i n B E R   pe r f o rm a n c e   a nd  M P A   pe r f o rm a n c e   by   e ff i c i e n t l y   i n c r e a s i n g   t h e   f i r s t   M P A ' s   c o n ve r ge n c e   a b i l i t y .   Y a n a l s o   de s i gn e l a r ge s c a l e   S CM A   c o de boo ks   b a s e d   o n   Q A M   w i t h   r a ndo m   pa ra m e t e r s   [42] .   It   ge n e r a t e s   a   m a p pi n m a t r i fo r   e v e r y   us e r ,   de s i g ni n a   c o de boo b a s e d   o n   ge n e r a t e m a ppi ng  m a t ri a nd  l a y e r   o pe r a t o r s   us i ng  t h e   m o t h e r   c o n s t e l l a t i o n.   Z h o n p r e s e n t e f a c t o r   gra p h - b a s e b l oc di v e r s i t y   i m p r o v e m e n t   i n   de s i g n   us i n a n   e xt e n de f a c t o r   gra p h - b a s e c o d e boo [43] T h i s   t e c hni que   i n c o r po r a t e s   f a c t o r   g ra p h s   o f   s e v e r a l   R B s ,   i nt e r c o nn e c t i n g   t h e i n o de s   f o r   di v e r s i t y   a nd  pe r f o r m a n c e .       5.   DISCUSSIO N   R e s ul t s   s h ow   t h e i r   e f f e c t i v e n e s s   of   c o de boo o pt i m i s a t i o n   i di f fe r e nt   e n v i r o n m e n t s .   L i ke   c o de boo k   b a s e o n   c o n s t e l l a t i o n   r o t a t i o n   a n i nt e r l e a v i n b a s e t e c hn i que   i n   [7]   i s   p r e s e n t e t o   ha v e   a   be t t e r   B E R   t h e [24] H ow e v e r ,   b e i n a   m o r e   s t ra i g ht f o r w a r d   t e c hni que ,   t h e   r e qui r e S N R   f o r   de c o di n g   i s   v e r y   h i g h.   Co n s t e l l a t i o n   s e gm e n t a t i o n   i n   [36 ]   i s   a n o t h e r   t e c hni que   w i t pr o pe r   M E D   m a x i m i s a t i o n   o pe ra t i o n   a nd  b e t t e r   S N R   ga i n s .   H o w e ve r ,   t h i s   t e c hni que ' s   pe r f o r m a n c e   i n c r e a s e s   a t   h i g h e S N R s ,   w h i l e   m a t c hi n r e s ul t s   w i t h   o t h e r   S CM A   c o de boo ks   a r e   ob s e r v e a t   l ow e r   S N R   v a l ue s .   T h e   m e t h o i n   [31]   i s   up - a nd - c o m i n w i t h   l o w   S N R   s i gna l s   b ut   pr o b l e m a t i c   i n   h i g h e r   o v e r l o a di n s i t u a t i o n s   due   t o   e r r o n e o us   m ul t i - us e r   de t e c t i o n .   Co m pa r e w i t h   [41 ,   44,   45] ,   i t   ha s   a   b e t t e r   B E R   pe r f o r m a nc e   a n a pp l i c a b l e   t o   l a rge   c o de boo ks   t ha n   o t h e r   t e c hn i q ue s .   T h e   a ut h o r   i n   [ 37 ]   s i g ni f i e s   t h e   i m po r t a n c e   of   S N R   w i t h   B E R   fo r   pha s e   r o t a t i o n   b a s e c o d e boo k.   R e s ul t s   s h ow   a   d r a s t i c   i n c r e a s e   i n   e rr o r s   w i t h   S N R   h i g h e r   t ha n   - 4dB .   T h e   r e s ul t s   i ndi c a t e   t h e   i m po r t a n c e   of  f ur t h e r   r e s e a r c h   i n   t h e   p h a s e   r o t a t e m o t h e r   c o n s t e l l a t i o n   de s i gn   f o r   pra c t i c a l   pu r po s e s .   T h e   a rt i c l e   [38]   pr e s e nt s   t h e   p r o po s e c o de boo k' s   c o m pa r a t i v e   r e s ul t s ,   w i t h   [ 24,   34 ,   45]   s h o w i n b e t t e r   B E R   pe r f o r m a n c e   fo r   l a r ge   c o de b oo ks .   [40]   o ffe r s   a   c i r c ul a r   Q A M   b a s e c o de bo o w i t h   a n   i m p r o v e pe r f o r m a n c e   f r o m   t h e   o r i gi na l   S CM A   c o de boo de s i gn  [24] .   T h e   a ut h o i [35 ]   p r e s e nt s   a   b i t   i n t e r l e a v e t e c hni que   f o r   c o de boo k   de s i gn   w i t h   i m p r o v e p e r f o r m a n c e   a t   m uc h   l o w e r   S N R .   M e t h o ds   i n   [32 - 34,   43 ]   p r o v i de   e f f i c i e n t   c o de b ook   de s i gni n g   t e c hni que s   w i t B E R   a n a l y s i s   i v a r y i n g   c o n di t i o ns   a n d   pa ra m e t e r s .   T h i s   s t udy   a n a l y s e t h e   c o de bo o k s   f r o m   [33,   34,   36 ,   3 7,   39]   a n e v a l ua t e t h e m   f o r   B E pe r f o r m a n c e .   T h e   s i m u l a t i o n   i s   pe r f o r m e w i t h   s i us e r s   a nd   fo ur   r e s o ur c e s ,   c o ve r i n S N R   s i gn a l s   f r o m   4. t o   22. dB ,   i n c l udi ng  A W G N   a nd  f a di n c ha nn e l   w i t h   n o   c ha nn e l   c o di n g .   T h e   c o de   l e n gt h   i s   a d a pt e t o   b e   10, 000 .     F i gu r e   2   s h o w s   t h e   s i m u l a t i o n   r e s ul t s   o f   RB s   w i t h   t h e   b e s t   v a l ue s   fo r   di f fe r e nt   c o de bo o ks .   It   i s   ob s e r ve t ha t   c o de bo o ks   f r o m   t h e   r o t a t i o n   a n pe rm ut a t i o n   c a t e go r y   h a v e   c o m pa r a t i v e l y   be t t e r   pe r f o r m a n c e .   Co n s i de r i n t h e   c um u l a t i v e   r e s ul t   o a l l   R B s   fo r   a   c o de bo ok,   t h e   c o de boo f r o m   [36 ]   i s   ob s e r v e t h a v e   a   b e t t e r   e rr o r   r a t e   i n   b o t h   t h e   l ow e r   a nd  hi g h e r   S N R .   H ow e ve r ,   c o n s i de r i ng  i n d i v i dua l   b l o c ks ,   t h e   s t a r   Q A M   c o d e boo [39]   i s   fo un t o   h a v e   t h e   b e s t   r e s ul t s   i n   s o m e   RB s .   In   b o t h   c o d e boo ks   [36 ,   39] ,   t h e   pr o po s e d   m e t h o i s   b a s e o n   t h e   p r o m i n e n t   c o n s t e l l a t i o n   s e gm e n t a t i o n   w h e r e   a c t ua l   o pt i m i s a t i o n   i s   pe r f o r m e d.   T h e   c o n s t e l l a t i o n   i s   t h e n   us e fo r   de s i gni n i ndi v i du a l   c o de bo oks .   It   gi v e s   a   di r e c t i o n   o f   us i n s e gm e nt a t i o n   i n   o t h e m e t h o ds   p r e s e n t e d,   p r e di c t i n g   f o r   e v e n   b e t t e r   B E R .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A   r e v i e w   of   c ode b ook   de s i gn   m e t hods   f or   s par s e   c ode   m u l t i p l e   ac c e s s   ( Sy e A am e r   H us s ai n )   933       F i gu r e   2 .   B E R   pe r f o r m a n c e   f o r   S CM A   s y s t e m   w i t di f f e r e n t   c o de boo ks       6.   O P P O R TU N I TI ES   A N D   C H A LLEN G ES   T h e   m a i n   c ha l l e n ge   i n   c o de boo de s i gni n i s   us e r   d a t a   s e gre ga t i o n   i n   s i g na l   s pa c e ,   o pt i m i s i n e a s de c o di n g   a n d   a   s i m p l e   de c o de r   a t   t h e   r e c e i v e r   [46] .   I n   de s i gni n m o t h e r   c o n s t e l l a t i o n s ,   m o r e   po w e r - e f f i c i e n t   a n s i m pl e   m o de l s   n e e t o   be   de ve l o pe d,   foc us i n o n   I o T   [47] .   T h e r e   i s   a   n e e t o   e xpl o r e   be t t e r - f i t   m a t h e m a t i c a l   m o de l s   t o   e xt r a c t   t h e   r e qui r e c o de boo ks .   S o m e   t h e o r i e s   a r e   di s c us s e i n   t hi s   s t udy ,   b ut   t h e r e   i s   a   n e e t o   e xpl o r e   m a t h e m a t i c a l   m o de l s   f o r   c o de boo de s i gni n g .     F urt h e r   r e s e a r c h   s h o ul e xpl o r e   m a c hi n e - l e a rn i ng  t e c hni qu e s   fo r   S CM A   da t a   p r o c e s s i n us e i s i m i l a r   do m a i n s   [48] .   P r o m i n e nt   of   t h e s e   a r e   r e g r e s s i o n ,   de c i s i o n   t r e e ,   a n n e u r a l   n e t w o r ks .   L e a rni n g   t e c hn i q ue s   c a e xt r a c t   c o de bo o ks   b e s t   s ui t e f o r   t h e   r e qu i re c h a nn e l   c o n di t i o n s .   M a c hi n e   l e a rni n g   c a n   b e   e nh a n c e by   m i xi n w i t h   a d a pt i v e   pr o c e s s i n a l go r i t hm s .   S uc h   a   m e t h o e xi s t s   i n   t h e   5G   do m a i n   a pr e s e nt e i n   [48] ,   a n t h e y   c a n   b e   us e fo r   t h e   S CM A   do m a i n.   A c c o r di ng  t o   c h a nn e l   o r   d a t a ,   a da p t i v e   n a t u r e   c a n   b e   e xpl o r e d,   l e a di ng  t o   a   n e w   c o de boo do m a i n   f o r   5G   c o m m uni c a t i o n .   T h e   a ut h o r   u t i l i s e a n   a d a pt i v e   a pp r o a c h   i n   de s i g ni n b e t t e r   S CM A   a r c h i t e c t u r e s   a c c o r di n t o   us e r   f e a t ur e s   [49] .   A n o t h e r   r e s e a r c h   do m a i n   i s   r e s o ur c e   pl a nni ng  o r g a ni s a t i o n   [50] ,   i n c l udi ng  a da p t i v e l y   a l l o c a t i ng  r e s o ur c e s   a n d   de v e l o pi n g   o pt i m i s e a l go ri t hm s .         7.   C O N C LU S I O N   T h e   t e c hn i que s   pr e s e nt e i n   de s i gni n a nd  o pt i m i s i n t h e   c o de boo a i m   t o   pr o v i de   be t t e r   B E R   a n e ff i c i e n t   us e de t e c t i o n.   T h e   s t udy   r e v i e w s   v a r i o us   m e t h o ds   e xi s t i n i n   t h e   l i t e r a t u r e   f o r   c o de b oo de s i gn i n g .   M e t h o ds   a r e   c a t e go r i s e b a s e o n   t h e i r   a pp r o a c h ,   a n pe r f o r m a n c e   i s   e v a l ua t e c o n s i de r i ng  m u l t i pl e   pa r a m e t e r s .   F u t u r e   w o r s h o ul f o c us   m o r e   o n   t h e   M D   c o ns t e l l a t i o n s   a dd i n c o m pl e m a t h e m a t i c a l   m o de l s   o r   m a c h i n e   l e a rni n g,   i n c l udi ng  n e u ra l   n e t w o r ks ,   t o   h a v e   e v e n   b e t t e r   c o n s t e l l a t i o n s .         A C K N O WL ED G E M EN TS   T h i s   s t udy   w a s   f un de t hr o ug U T M   R e s e a r c h   G ra nt - R .   K 13 0000. 2 656 . 18J 05       R EF ER EN C ES   [ 1]   M .   N i r m a l a ,   K .   T hi r up a t hi   R a j a ,   a nd  S .   S u ki r t ha ,   " R e v i e w   o f   t r a ns f o r m a t i o o f   m o bi l e   w i r e l e s s   f o r   ne xt   g e ne r a t i o c om m uni c a t i o ne t w o r ks , "   I nt e r n at i ona l   J o ur na l   of   I nno v a t i v e   T e c hnol ogy   an E x p l or i ng  E n gi ne e r i n g,   v o l .   8,   pp .   292 - 295 ,   01/ 01   201 8.   [ 2]   L .   J .   V o r a ,   " E v o l ut i o o f   m o bi l e   g e n e r a t i o t e c hno l o gy :   1G   t o   5 G   a nd  r e v i e w   o f   upc o m i ng   w i r e l e s s   t e c hn o l o gy   5G , "   I nt e r n at i on al   j our nal   o f   m ode r n   t r e nds   i n   e ngi ne e r i ng   and   r e s e ar c h,   v o l .   2 ,   no .   10 ,   pp.   2 81 - 290 ,   2015 .   [ 3]   J .   G oy a l ,   K .   S i ng l a ,   a n S .   S i ng h,   " A   S ur v e y   o f   W i r e l e s s   C o m m uni c a t i o T e c hno l o g i e s   f r o m   1G   t o   5G , "   i I nt e r n at i on al   C o nf e r e nc e   on  C om pu t e r   N e t w or k s   an I n v e nt i v e   C om m uni c at i on  T e c h nol ogi e s ,   201 9,   pp.   613 - 624:   S pr i ng e r d oi 1 0. 10 07 / 9 78 - 3 - 0 30 - 3 70 5 1 - 0 _ 69   [ 4]   S .   S huk l a ,   V .   K h a r e ,   S .   G a r g ,   a n P .   S h a r m a ,   " C o m pa r a t i v e   S t u dy   o f   1G ,   2G ,   3G   a nd  4G , "   J .   E ng .   C om pu t .   A pp l .   Sc i ,   v o l .   2 ,   no .   4 ,   pp .   55 - 63,   2 013 .   [ 5]   M .   L .   R o be r t s ,   M .   A .   T e m pl e ,   R .   F .   M i l l s ,   a nd  R .   A .   R a i n e s ,   " E v o l ut i o o f   t he   a i r   i n t e r f a c e   o f   c e l l u l a r   c om m uni c a t i o ns   s y s t e m s   t o w a r 4G   r e a l i s a t i o n, "   I E E E   C om m uni c at i ons   Sur v e y s   &   T ut o r i a l s ,   v o l .   8 ,   no .   1,   pp.   2 - 23,   20 06 ,   do i 10. 1109 / C O M S T . 200 6. 3 2343 9   [ 6]   H .   Y i a nd  S .   A l a m o ut i ,   " O F D M A :   A   br o a dba nd  w i r e l e s s   a c c e s s   t e c hno l o gy , "   i 2006   I E E E   s a r no f f   s y m pos i um 2006 ,   pp.   1 - 4:   I E E E ,   do i 10. 11 09/ S A R N O F . 2 006 . 453 4773   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   22 ,   N o .   2 M a y   202 1   :     927   -   93 5   934   [ 7]   D .   C a i ,   P .   F a n ,   X .   L e i ,   Y .   L i u,   a n D .   C he n,   " M u l t i - di m e ns i o na l   S C M A   c o de boo de s i g ba s e d   o c o n s t e l l a t i o n   r o t a t i o a nd   i nt e r l e a v i ng , "   i 2016  I E E E   83r V e hi c ul ar   T e c h no l ogy   C on f e r e nc e   ( V T C   Spr i ng) ,   2016 ,   pp.   1 - 5:   I E E E ,   do i :   10. 110 9/ V T C S p r i ng . 201 6. 7504 356   [ 8]   Y .   L i u ,   Z .   Q i n ,   M .   E l ka s hl a n ,   Z .   D i ng ,   A .   N a l l a n a t ha n ,   a nd   L .   H a n z o ,   " N o n - o r t hog o na l   m ul t i p l e   a c c e s s   f o r   5G   a nd   be y o nd, "   P r oc e e di ngs   o f   t he   I E E E ,   v o l .   105 ,   no .   1 2,   pp .   23 47 - 2381 ,   201 7 do i 10. 1109 / J P R O C . 2 017 . 276 8666   [ 9]   L .   D a i ,   B .   W a ng ,   Y .   Y ua n ,   S .   H a n,   I .   C hi h - L i n,   a n Z .   W a ng ,   " N o n - o r t ho go na l   m u l t i p l e   a c c e s s   f o r   5G :   s o l ut i o ns ,   c ha l l e ng e s ,   o ppo r t un i t i e s ,   a nd  f u t ur e   r e s e a r c t r e nds , "   I E E E   C om m uni c at i on s   M aga z i ne ,   v o l .   53 ,   no .   9 ,   pp .   7 4 - 81,   2015 ,   do i 10. 110 9/ M C O M . 2 015 . 72 6334 9   [ 10]   L .   D a i ,   B .   W a ng ,   Z .   D i ng ,   Z .   W a ng ,   S .   C h e n ,   a nd  L .   H a nz o ,   " A   s ur v e y   o f   n o n - o r t ho go na l   m u l t i p l e   a c c e s s   f o r   5G , "   I E E E   c om m un i c a t i ons   s u r v e y s   &   t ut o r i al s ,   v o l .   20 ,   no .   3 ,   pp .   2294 - 23 23 ,   20 18 ,   do i 10. 1 109 / C O M S T . 2 018 . 28 3555 8   [ 11]   L .   P .   L i y n   e t   al . ,   " A nt - c o l o n y   a nd  na t u r e - i ns p i r e he u r i s t i c   m o de l s   f o r   N O M A   s y s t e m s :   a   r e v i e w , "   T E L K O M N I K A ,   v o l .   18,   no .   4 ,   pp.   1 754 - 176 1,   20 20 do i 10 . 129 28/ t e l ko m ni k a . v 18 i 4. 14 995   [ 12]   S .   R .   I s l a m ,   N .   A v a z ov ,   O .   A .   D o br e ,   a n K . - S .   K w a k ,   " P o w e r - do m a i no n - o r t ho g o na l   m ul t i p l e   a c c e s s   ( N O M A )   i n   5G   s y s t e m s :   P o t e nt i a l s   a nd  c ha l l e ng e s , "   I E E E   C om m un i c a t i ons   Su r v e y s   &   T ut o r i a l s ,   v o l .   19 ,   no .   2,   pp.   721 - 74 2,   2016 ,   do i 10. 110 9/ C O M S T . 201 6. 2621 116   [ 13]   Y .   C a i ,   Z .   Q i n,   F .   C ui ,   G .   Y .   L i ,   a nd  J .   A .   M c C a nn,   " M o dul a t i o a nd  m ul t i pl e   a c c e s s   f o r   5G   ne t w o r ks , "   I E E E   C om m uni c at i on s   Sur v e y s   &   T ut o r i a l s ,   v o l .   2 0,   no .   1,   p p.   62 9 - 646,   2 017 ,   do i 10. 1109 / C O M S T . 2017 . 2 7666 98   [ 14]   M .   M o l t a f e t ,   N .   M .   Y a m c hi ,   M .   R .   J a v a n ,   a nd  P .   A z m i ,   " C o m p a r i s o s t udy   be t w e e P D - N O M A   a nd  S C M A , "   I E E E   T r an s a c t i on s   o V e h i c u l a r   T e c hn ol ogy ,   v o l .   67 ,   no .   2,   pp .   183 0 - 1834,   2 017 ,   do i 10. 110 9/ T V T . 2 017 . 275 9910   [ 15]   M .   Q i u ,   Y . - C .   H ua ng ,   S . - L .   S h i e h,   a n J .   Y ua n ,   " A   l a t t i c e - pa r t i t i o f r a m e w o r o f   do w nl i n no n - o r t ho g o na l   m ul t i p l e   a c c e s s   w i t ho ut   S I C , "   I E E E   T r an s ac t i ons   on   C om m un i c a t i ons ,   v o l .   66 ,   no .   6,   pp .   2 532 - 254 6,   201 8 ,   do i 10. 1 109 / T C O M M . 201 8. 2805 895   [ 16]   Y .   T a o ,   L .   L i u,   S .   L i u,   a n Z .   Z ha ng ,   " A   s ur v e y :   S e v e r a l   t e c hno l o g i e s   o f   n o n - o r t hog o na l   t r a n s m i s s i o f o r   5G , "   C hi na   c om m un i c a t i ons ,   v o l .   12 ,   no .   10,   p p.   1 - 15 ,   2015 ,   do i 10. 1 10 9/ C C . 2015 . 7 3150 54   [ 17]   Z .   W u,   K .   L u,   C .   J i a ng ,   a nd  X .   S ha o ,   " C o m pr e he n s i v e   s t u dy   a nd  c o m pa r i s o o 5G   N O M A   s c he m e s , "   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   6,   p p.   18 511 - 185 19 ,   2 018 ,   do i 10. 11 09/ A C C E S S . 2018 . 281 7221   [ 18]   I .   P a r v e z ,   A .   R a hm a t i ,   I .   G uv e nc ,   A .   I .   S a r w a t ,   a nd  H .   D a i ,   " A   s ur v e y   o l o w   l a t e nc y   t o w a r ds   5G :   R A N ,   c o r e   ne t w o r a nd  c a c hi ng   s o l u t i o ns , "   I E E E   C om m un i c at i on s   Su r v e y s   &   T ut o r i al s ,   v o l .   2 0,   no .   4 ,   pp .   3 098 - 313 0,   2018 do i 10. 1109 / C O M S T . 20 18 . 2 8413 49   [ 19]   M .   B .   S h a ha b,   R .   A bba s ,   M .   S h i r v a n i m o g ha dda m ,   a nd  S .   J .   J o hns o n,   " G r a nt - f r e e   N o n - o r t ho g o na l   M ul t i pl e   A c c e s s   f o r   I o T :   A   S ur v e y , "   ar X i v   pr e pr i n t   ar X i v : 191 0. 0 6529 ,   201 9 ,   do i 10 . 110 9/ C O M S T . 202 0. 2996 032   [ 20]   M .   V a m e g he s t a hba n a t i ,   I .   D .   M a r s l a nd,   R .   H .   G o ha r y ,   a nd   H .   Y a n i ko m e r o g l u,   " M u l t i d i m e n s i o na l   c o ns t e l l a t i o ns   f o r   upl i nk  S C M A   s y s t e m s - A   c o m pa r a t i v e   s t udy , "   I E E E   C om m un i c a t i o ns   Su r v e y s   &   T ut o r i al s ,   v o l .   2 1,   no .   3,   pp .   21 69 - 2194 ,   2019 ,   do i 10. 11 09 / C O M S T . 2 019 . 291 0569   [ 21]   H .   N i ko po ur   a nd  H .   B a l i g h,   " S pa r s e   c o de   m ul t i p l e   a c c e s s , "   i 20 13   I E E E   24t A nnu al   I nt e r n at i ona l   Sy m pos i um   on   P e r s ona l ,   I n door ,   and  M o bi l e   R ad i C om m u ni c at i o ns   ( P I M R C ) ,   20 13 ,   pp .   3 32 - 336:   I E E E ,   do i :   10. 1 109 / P I M R C . 201 3. 6666 15   [ 22]   B .   X i a o ,   K .   X i a o ,   S .   Z ha ng ,   Z .   C he n ,   B .   X i a ,   a n H .   L i u,   " I t e r a t i v e   de t e c t i o a n de c o di ng   f o r   S C M A   s y s t e m s   w i t h   L D P C   c o de s , "   i 2015  I n t e r na t i o nal   C onf e r e nc e   on  W i r e l e s s   C om m uni c at i on s   &   Si gnal   P r oc e s s i n ( W C S P ) ,   2015,   pp.   1 - 5:   I E E E ,   do i 10. 1109 / W C S P . 201 5. 7 3413 25   [ 23]   M .   V a m e g he s t a hba n a t i ,   I .   M a r s l a n d,   R .   H .   G o ha r y ,   a nd  H .   Y a n i k o m e r og l u,   " P o l a r   c o de s   f o r   S C M A   s y s t e m s , "   i n   2017   I E E E   8 6t h   V e hi c u l ar   T e c hno l o gy   C on f e r e nc e   ( V T C - F al l ) ,   20 1 7,   pp .   1 - 5:   I E E E .   [ 24]   M .   T a h e r z a d e h ,   H .   N i ko po ur ,   A .   B a y e s t e h ,   a nd  H .   B a l i g h,   " S C M A   c o de boo de s i g n, "   i n   20 14  I E E E   80 t h   V e hi c u l a r   T e c hnol o gy   C on f e r e nc e   ( V T C 2014 - F al l ) ,   2 014 ,   pp.   1 - 5:   I E E E ,   do i 10. 1 109 / V T C F a l l . 2 014 . 696 6170   [ 25]   E .   B i g l i e r i ,   J .   P r o a ki s ,   a n S .   S h a m a i ,   " F a d i ng   c ha nne l s :   I n f o r m a t i o n - t he o r e t i c   a nd  c o m m uni c a t i o ns   a s pe c t s , "   I E E E   t r an s a c t i on s   o i n f or m at i on   t he or y ,   v o l .   44 ,   no .   6 ,   pp .   261 9 - 2692 ,   1 998 ,   do i 10. 1109 / 1 8. 7 2055 1   [ 26]   L .   T i a n,   J .   Z ho ng ,   M .   Z ha o ,   a n L .   W e n,   " A   s ubo pt i m a l   a l g o r i t hm   f o r   S C M A   c o de boo de s i g o v e r   upl i n R a y l e i g f a di ng   c ha nne l s , "   i 2 018  I E E E   87 t V e hi c ul a r   T e c hno l ogy   C onf e r e nc e   ( V T C   Spr i ng) ,   20 18,   pp.   1 - 5:   I E E E ,   do i 10. 110 9/ V T C S p r i ng . 201 8. 8417 528   [ 27]   P .   R o be r t s o n,   E .   V i l l e br u n,   a nd  P .   H o e he r ,   " A   c o m pa r i s o o f   o pt i m a l   a nd  s ub - o pt i m a l   M A P   de c o di ng   a l go r i t hm s   o pe r a t i ng   i t he   l o g   do m a i n, "   i P r oc e e di ngs   I E E E   I nt e r na t i ona l   C onf e r e nc e   on  C om m uni c a t i o ns   I C C ' 95 ,   1995 ,   v o l .   2,   pp .   100 9 - 1013:   I E E E ,   do i 10. 11 09/ I C C . 199 5. 5 2425 3   [ 28]   K .   X i a o ,   B .   X i a o ,   S .   Z h a ng ,   Z .   C he n ,   a n B .   X i a ,   " S i m p l i f i e m ul t i u s e r   de t e c t i o f o r   S C M A   w i t s um - pr o duc t   a l g o r i t hm , "   i 2015  I n t e r na t i ona l   C on f e r e nc e   on  W i r e l e s s   C om m uni c at i on s   &   Si gna l   P r oc e s s i ng  ( W C SP ) ,   2015 ,   pp.   1 - 5:   I E E E ,   do i 10. 1109 / W C S P . 201 5. 7 3413 28   [ 29]   J .   D o m m e l ,   Z .   U t ko v s ki ,   L .   T hi e l e ,   a nd  S .   S t a ńc z a k,   " S pa r s e   C o de - D o m a i N o n - O r t ho g o na l   R a ndo m   A c c e s s   w i t h   P e e l i ng   D e c o de r , "   i 201 53 r A s i l om ar   C onf e r e nc e   on  S i gn al s ,   Sy s t e m s ,   and  C om pu t e r s ,   2019 ,   pp .   9 84 - 988:   I E E E ,   do i 10. 110 9/ I E E E C O N F 44664 . 20 19. 9049 075     [ 30]   X .   Z h a ng ,   D .   Z ha ng ,   L .   Y a ng ,   G .   H a n ,   H . - H .   C he n ,   a nd   D .   Z h a ng ,   " U ni qu e l y   D e c o m p o s a bl e   C o ns t e l l a t i o G r o up  f o r   S C M A   C o de bo o D e s i g n, "   ar X i v   pr e pr i n t   ar X i v : 21 03. 0012 6,   2 021.   [ 31]   X .   Z ha ng ,   G .   H a n ,   D .   Z h a ng ,   a nd  L .   Y a ng ,   " A   L a t t i c e - B a s e S C M A   C o de boo D e s i g f o r   I o M T   C o m m uni c a t i o ns , "   i 2 019  I E E E / C I C   I n t e r nat i o nal   C on f e r e nc e   on  C om m un i c a t i ons   W or k s hop s   i C h i na  ( I C C C   W or k s hops ) ,   2 019 ,   pp .   1 69 - 173:   I E E E ,   do i 10. 11 09/ I C C C hi na W . 2 019. 8849 945   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A   r e v i e w   of   c ode b ook   de s i gn   m e t hods   f or   s par s e   c ode   m u l t i p l e   ac c e s s   ( Sy e A am e r   H us s ai n )   93 5   [ 32]   C .   D o ng ,   G .   G a o ,   K .   N i u ,   a n J .   L i n,   " A E f f i c i e nt   S C M A   C o de bo o O pt i m i z a t i o A l go r i t hm   B a s e o M ut ua l   I n f o r m a t i o M a x i m i z a t i o n, "   W i r e l e s s   C om m uni c a t i o ns   an M ob i l e   C om pu t i ng ,   v o l .   2018 ,   2018 do i :   10. 1 155 / 201 8/ 8910 907   [ 33]   Y .   Z ha ng   e t   al . ,   " C o ns t a n t   M o du l us   C o de bo o D e s i g f o r   S C M A   S y s t e m , "   i 2018  I E E E   I nt e r n at i on al   C o nf e r e nc e   on  C om m u ni c a t i o S y s t e m s   ( I C C S) ,   2 018 ,   pp .   2 42 - 246:   I E E E ,   do i 10. 1 109 / I C C S . 2018 . 868 9235   [ 34]   S .   Z ha ng   e t   al . ,   " A   c a pa c i t y - ba s e c o de boo de s i g m e t ho f o r   s pa r s e   c o de   m ul t i p l e   a c c e s s   s y s t e m s , "   i 201 8t h   I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on  W i r e l e s s   C om m uni c a t i ons   &   Si gna l   P r oc e s s i ng  ( W C SP ) ,   2016,   pp .   1 - 5:   I E E E ,   do i :   10. 1 109 / W C S P . 2016 . 77 5262 0   [ 35]   J .   B a o ,   Z .   M a ,   M .   X i a o ,   T .   A .   T s i f t s i s ,   a nd   Z .   Z hu ,   " B i t - i nt e r l e a v e d   c o de S C M A   w i t h   i t e r a t i v e   m ul t i us e r   de t e c t i o n:   M ul t i di m e ns i o na l   c o ns t e l l a t i o ns   d e s i g n, "   I E E E   T r ans ac t i o ns   on  C om m uni c at i on s ,   v o l .   66 ,   no .   11 ,   pp.   52 92 - 5304 ,   2017 ,   do i 10. 110 9/ T C O M M . 2017 . 27 8232 5   [ 36]   S .   L i u,   J .   W a ng ,   J .   B a o ,   a nd  C .   L i u ,   " O pt i m i s e S C M A   C o de book  D e s i g by   Q A M   C o ns t e l l a t i o S e g m e nt a t i o n   W i t h   M a x i m i z e d   M E D , "   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   6 ,   pp .   6323 2 - 63242 ,   20 18 ,   do i 10. 1 109 / A C C E S S . 201 8. 2876 030   [ 37]   J .   L .   L .   B o ni l l a ,   S .   V .   B e l t r á n ,   I .   S .   R i v e r a ,   a nd  F .   M .   P i ñón ,   " C o ns t r uc t i o o f   S C M A   C o de B oo ks   us i ng   t he   ph a s e   r o t a t i o m e t ho d, "   i 2018  I E E E   I nt e r na t i ona l   A u t um M e e t i ng  on   P o w e r ,   E l e c t r on i c s   and  C om p ut i ng  ( R O P E C ) 2018 ,   pp.   1 - 8:   I E E E ,   do i 10. 11 09/ R O P E C . 2 018 . 86 6141 4   [ 38]   L .   Y u,   P .   F a n,   D .   C a i ,   a nd  Z .   M a ,   " D e s i g a nd  a na l y s i s   o f   S C M A   c o de bo o ba s e o s t a r - Q A M   s i g na l i ng   c o ns t e l l a t i o ns , "   I E E E   T r ans ac t i o ns   on  V e h i c u l ar   T e c hn ol o gy ,   v o l .   67 ,   no .   1 1,   pp .   1 0543 - 10 553 ,   2 018 ,   do i 10. 1 109 / T V T . 2018 . 2 8659 20   [ 39]   Y .   M .   T a b r a   a nd   B .   M .   S a bba r ,   " N e w   C o m put e r   G e ne r a t e d - S c m a   C o de bo o W i t M a xi m i s e E uc l i d i a N   D i s t a nc e   Fo r   5G , "   I r aq i   J o ur n al   o f   I n f or m at i on  &   C om m uni c at i on s   T e c hnol ogy ,   v o l .   2,   no .   2 ,   pp.   9 - 24 ,   20 19 ,   do i 10. 3 1987 / i j i c t . 2. 2 . 6 4   [ 40]   T .   M e t k a r unc hi t ,   " S C M A   c o de boo de s i g ba s e   o c i r c ul a r - Q A M , "   i 2017  I n t e gr at e C om m un i c at i on s ,   N av i g at i on  and  Sur v e i l l an c e   C onf e r e nc e   ( I C N S) ,   2017 ,   pp .   3E 1 - 1 - 3E 1 - 8:   I E E E ,   do i 10. 1 109 / I C N S U R V . 2017. 8011 917   [ 41]   C .   Y a n,   G .   K a ng ,   a nd  N .   Z ha ng ,   " A   di m e ns i o di s t a nc e - ba s e S C M A   c o de boo de s i g n, "   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   5,   pp .   5471 - 547 9,   20 17 ,   do i 10. 1109 / A C C E S S . 2 017 . 268 5618   [ 42]   C .   Y a ng ,   S .   J i ng ,   X .   L i a ng ,   Z .   Z h a ng ,   X .   Y o u,   a nd  C .   Z ha ng ,   " A   L o w - C o m pl e xi t y   C o de boo D e s i g f o r   L a r g e - S c a l e   S C M A , "   i 2018  I E E E   A s i P ac i f i c   C on f e r e nc e   on  C i r c ui t s   and  S y s t e m s   ( A P C C A S) ,   2018,   pp .   195 - 19 8:   I E E E ,   do i 10. 110 9/ A P C C A S . 2018. 8605 704   [ 43]   C .   Z ho ng ,   K .   N i u ,   J .   D a i ,   a nd  C .   D o ng ,   " A   N ov e l   S C M A   C o de book  C o ns t r uc t i o B a s e o E xt e nde F a c t o r   G r a ph   D e s i g n, "   i 2 018  I E E E   G l obe c om   W or k s h ops   ( G C   W k s hps ) ,   201 8,   pp .   1 - 6:   I E E E ,   do i 10. 1 109 / G L O C O M W . 2018 . 8 6444 34   [ 44]   Y .   Z ho u,   Q .   Y u,   W .   M e ng ,   a n C .   L i ,   " S C M A   c o de boo de s i g ba s e o c o ns t e l l a t i o r o t a t i o n , "   i n   201 I E E E   I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on   C om m un i c a t i on s   ( I C C ) ,   20 17 ,   p p.   1 - 6:   I E E E ,   do i 10. 1 109 / I C C . 2017. 7996 395   [ 45]   L .   Y u,   X .   L e i ,   P .   F a n,   a nd  D .   C he n ,   " A o pt i m i s e de s i g o f   S C M A   c o de boo ba s e o s t a r - Q A M   s i g na l i ng   c o ns t e l l a t i o ns , "   i 2015  I nt e r na t i ona l   C on f e r e nc e   on  W i r e l e s s   C om m uni c at i on s   &   Si gnal   P r oc e s s i ng  ( W C S P ) 20 15 ,   pp.   1 - 5:   I E E E ,   do i 10. 11 09/ W C S P . 20 15. 734 1311   [ 46]   F .   W e i   a nd  W .   C he n,   " L o w   c o m pl e xi t y   i t e r a t i v e   r e c e i v e r   d e s i g f o r   s pa r s e   c o de   m ul t i pl e   a c c e s s , "   I E E E   T r ans ac t i ons   on   C om m u ni c at i on s ,   v o l .   65 ,   no .   2 ,   pp .   6 21 - 634 ,   2016 ,   do i 10. 110 9/ T C O M M . 2 016 . 26 3146 8   [ 47]   A .   A l n o m a n,   S .   E r kuc uk ,   a nd  A .   A npa l a g a n,   " S pa r s e   c o de   m ul t i p l e   a c c e s s - ba s e e dg e   c o m put i ng   f o r   I o T   s y s t e m s , "   I E E E   I n t e r ne t   of   T h i ng s   J ou r na l ,   v o l .   6,   no .   4,   p p.   71 52 - 7161 ,   201 9 ,   do i 10. 110 9/ J I O T . 2019. 2914 570   [ 48]   D .   A .   A w a n,   R .   L .   C a v a l c a nt e ,   M .   Y u ka w a ,   a nd  S .   S t a n c z a k,   " D e t e c t i o f o r   5G - N O M A :   A o nl i ne   a da pt i v e   m a c hi ne   l e a r n i ng   a pp r o a c h, "   i 2018  I E E E   I n t e r na t i o nal   C on f e r e nc e   on  C om m un i c a t i on s   ( I C C ) ,   20 18 ,   pp .   1 - 6:   I E E E ,   do i 10. 110 9/ I C C . 2018 . 84 2244 9   [ 49]   D .   Z ha i ,   " A da pt i v e   c o de boo de s i g a nd  a s s i g nm e nt   f o r   e ne r gy   s a v i ng   i S C M A   ne t w o r ks , "   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   5,   pp.   23 550 - 235 62,   2 017 ,   do i 10. 11 09/ A C C E S S . 2017 . 27 6412 0   [ 50]   S .   H a n ,   C .   G uo ,   W .   M e ng ,   a n C .   L i ,   " A   f l e xi b l e   r e s o ur c e   s c he dul i ng   s c he m e   f o r   a a da pt i v e   S C M A   s y s t e m , "   C om put e r   N e t w or k s ,   v o l .   129 ,   pp .   384 - 391 ,   201 7.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.