Data Sourcing Random Access using Semantic Queries for Massive IoT Scenarios
针对海量物联网数据检索，提出结合语义查询与随机接入的协议，在混合高斯及神经网络模型下优化匹配阈值，实现高准确率与低漏检的平衡。
2025-09-11 cs.IT math.IT
Rate Adaptation and Latency in Heterogeneous IoT Networks
本文研究了时隙物联网（IoT）网络中速率自适应的效果。对于给定的时隙持续时间和分组大小，速率适配需要分组分段以适应时隙持续时间。考虑到底层流量的质量和时间分辨率，本文描述了物联网网络中传输速率和数据包延迟之间的权衡。利用随机几何和排队论的工具，一个新的数学框架，静态和动态速率自适应计划。结果表明，存在一个最佳的静态速率，使延迟最小化，这取决于网络参数。此外，动态速率被证明是弹性的网络参数的不同变化，而不牺牲数据包延迟。
2020-10-20 cs.IT math.IT
Joint Activity Detection and Channel Estimation for Massive IoT Access Based on Millimeter-Wave/Terahertz Multi-Panel Massive MIMO
多面板阵列作为一种最先进的天线封装技术，由于其低成本部署和可扩展配置，非常适合毫米波（mmWave）/太赫兹（THz）系统。但在非均匀阵列结构的情况下，它会导致棘手的信号处理。基于这样的阵列结构在基站，本文研究了一种联合主动用户检测（AUD）和信道估计（CE）方案的压缩感知（CS）的应用于大规模物联网（IoT）。具体而言，通过利用mmWave/THz大规模物联网接入信道的结构化稀疏性，我们首先将基于多面板大规模多输入多输出（mMIMO）的联合AUD和CE问题表示为多测量向量（MMV）-CS问题。然后，我们利用期望最大化（EM）算法来学习先验参数（即，噪声方差和稀疏比），提出了一种正交近似消息传递（OAMP）-EM-MMV算法。我们的仿真结果验证了改进的AUD和CE性能相比，传统的CS为基础的算法所提出的计划。
2022-09-11 cs.IT math.IT
On Massive IoT Connectivity with Temporally-Correlated User Activity
本文考虑物联网（IoT）网络中的联合设备活动检测和信道估计，其中存在大量IoT设备，但在每个时隙，只有其中的一个随机子集变为活动的短分组传输。特别是，我们建议利用用户活动中的时间相关性，即，在前一时隙活动的设备更可能在当前时刻仍然活动，以提高检测性能。尽管连续时隙中的用户活动在时间上相关，但由于未知的估计误差，揭示先前估计的活动模式（它是不完美的，但却是唯一可用的辅助信息（SI））与当前时刻的真实活动模式之间的联系是具有挑战性的。在这项工作中，我们设法在近似消息传递（AMP）的框架下解决这一挑战。具体地，由于状态演化，在前一时隙由AMP估计的活动模式与在前一时刻和当前时刻的真实活动模式之间的相关性被明确量化。基于定义良好的时间相关性，我们进一步设法将这个有用的SI嵌入到AMP框架下的最小均方误差（MMSE）去噪器和基于对数似然比（LLR）测试的活动检测器的设计中。理论上比较了SI辅助AMP算法和不利用时间相关性的AMP算法。此外，数值结果表明，在活动检测精度所带来的SI辅助算法的显着增益。
2021-05-05 cs.IT eess.SP math.IT
Compressive Sensing Based Joint Activity and Data Detection for Grant-Free Massive IoT Access
大规模机器类型通信（mMTC）准备为数十亿物联网（IoT）设备提供无处不在的连接。然而，所需的低延迟的大规模访问需要在随机访问方案的设计中的范式转变，这就需要有效的联合活动和数据检测（JADD）算法。针对大规模接入中突发业务的特点，提出了一种基于信标辅助的时隙免授权大规模接入方案。具体来说，我们扩展的上行链路接入信号在多个子载波与预均衡处理和制定的JADD作为一个多测量矢量（MMV）压缩感知问题。此外，利用多个时隙之间的上行链路大规模接入信号的结构稀疏性，我们开发了两个计算效率高的检测算法，这被称为正交近似消息传递（OAMP）-MMV算法与简化结构学习（SSL）和精确结构学习（ASL）。为了实现准确的检测，期望最大化算法被用来学习稀疏比和噪声方差。为了进一步提高检测性能，应用了信道编码，并开发了基于连续干扰消除（SIC）的OAMP-MMV-SSL和OAMP-MMV-ASL算法，其中在软判决中获得的似然比可以用于细化活动识别。最后，推导了所提出的OAMP-MMV-SSL和OAMP-MMV-ASL算法的状态演化，从理论上预测了算法的性能。仿真结果验证了所提出的解决方案优于各种最先进的基线方案，实现了低延迟随机接入和高可靠的大规模物联网连接。
2021-08-23 cs.IT math.IT
Performance Analysis for Correlated AoI and Energy Efficiency in Heterogeneous CR-IoT System
我们考虑基于认知无线电的物联网（CR-IoT）系统，其中辅IoT设备（SD）在主IoT设备（PD）的传输空位期间接入许可信道。我们专注于物联网设备的异构流量模式对能源效率和SD的信息时代（AoI）性能的影响。我们首先推导出能量效率和平均AoI的封闭形式的表达式，随后探索其凸性和单调性的发射功率。根据这些特征，提出了一种最优的发送功率优化算法（TPOA）的SD最大限度地提高能源效率，同时保持平均AoI在预定义的阈值。数值结果验证了SD对不同PD交通模式的不同偏好，并提供了对能量效率和平均AoI之间的权衡的见解。
2021-02-17 cs.IT math.IT
IRS-Assisted IoT Activity Detection Under Asynchronous Transmission and Heterogeneous Powers: Detectors and Performance Analysis
本文研究了分布式IoT网络中异步传输与异构功率下的活动检测问题，利用IRS增强可靠性，提出四种检测器并推导了检测与虚警概率的闭式表达式，为6G系统提供了兼顾理论最优与实用性的可扩展方案。
2025-08-08 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Activity and Blind Information Detection for UAV-Assisted Massive IoT Access
免授权非相干索引调制（NC-IM）最近被认为是一种有效的大规模接入方案，用于实现传输小数据分组的成本和能量受限的物联网（IoT）设备。针对基于无人机（UAV）的大规模物联网接入，研究了结合正交频分复用的免授权NC-IM方案。具体地，每个设备被分配唯一的非正交签名序列码本。每个有源设备通过调制所发送的签名序列的索引中的信息，在给定的时间-频率资源中发送其签名序列中的一个。针对部署在无人机空中基站（BS）的小规模多输入多输出（MIMO）系统，通过联合利用空时频域设备活动，提出了一种计算效率高的空时频联合活动盲信息检测（JABID）算法，显著提高了检测性能。此外，对于部署在空中基站的大规模MIMO，通过利用虚拟角域信道的稀疏性，我们提出了一种基于角域的JABID算法，以提高系统性能，减少接入延迟。此外，对于高移动性物联网设备和/或无人机的情况下，我们引入了一个时间-频率扩展传输（TFST）策略，提出的JABID算法，以打击双选择性衰落信道。最后，大量的仿真结果表明，所提出的算法和TFST策略比已知的国家的最先进的算法的优越性。
2022-01-03 cs.IT eess.SP math.IT
Exploiting Temporal Side Information in Massive IoT Connectivity
本文考虑了大规模物联网（IoT）连接系统中的联合设备活动检测和信道估计问题，其中存在大量IoT设备，但仅其中的随机子集在每个相干块中变为活动的用于短分组传输。特别地，我们建议利用设备活动中的时间相关性，例如，在先前相干块中活动的设备更可能在当前相干块中仍然活动，以提高检测和估计性能。然而，利用这种时间相关性作为辅助信息（SI）是具有挑战性的，其依赖于关于先前相干块的估计活动模式（其可能是不完美的，具有未知误差）与当前相干块中的真实活动模式之间的确切统计关系的知识。为了解决这个问题，我们建立了一个新的SI辅助多测量向量近似消息传递（MMV-AMP）框架。具体地，由于MMV-AMP算法的状态演化，在先前相干块中由MMV-AMP算法估计的活动模式与当前相干块中的实际活动模式之间的相关性被明确量化。基于定义良好的时间相关性，我们进一步设法将这个有用的SI嵌入到MMV-AMP框架下的去噪器设计中。具体地说，SI为基础的软阈值去噪器与二进制阈值和SI为基础的最小均方误差（MMSE）去噪器的特点是没有和与知识的信道分布的情况下，分别。数值结果表明，我们提出的SI辅助MMV-AMP框架在设备活动检测和信道估计性能方面有显著的增益。
2022-01-05 cs.IT eess.SP math.IT
Two-Stage Channel Estimation Approach for Cell-Free IoT With Massive Random Access
我们研究了具有大规模随机接入的无小区物联网（IoT）网络的活动检测和信道估计问题。在每个时隙中，只有部分设备是活动的，并且使用非正交随机导频序列与相邻接入点（AP）进行通信。与蜂窝网络中的集中式处理不同，由于分布式和以用户为中心的架构，无蜂窝物联网中的活动检测和信道估计更具挑战性。我们提出了一个两阶段的方法来检测设备的随机活动，并估计其信道状态。在第一阶段中，每个设备的活动由其相邻AP基于向量近似消息传递（向量AMP）算法联合检测。在第二阶段中，每个AP基于检测到的活动使用线性最小均方误差（LMMSE）方法重新估计信道以提高信道估计精度。我们推导出一个典型的设备的活动检测错误概率和均方信道估计误差的封闭形式的表达式。最后，我们分析了整个无小区物联网网络在覆盖概率方面的性能。仿真结果验证了推导出的封闭形式的表达式，并表明，无小区物联网显着优于并置的大规模MIMO和小小区方案的覆盖概率。
2021-09-28 cs.IT cs.NI eess.SP
Optimized Resource Provisioning and Operation Control for Low-power Wide-area IoT Networks
在通信的可靠性和耐久性方面，研究了接入网络的成本与向物联网设备提供的服务质量之间的权衡。我们首先开发面向上行链路的大规模物联网网络可靠性评估的分析工具。这些工具包括来自具有时频异步无线电资源使用模式的异构干扰源的干扰的建模，并且受益于用于建模信道衰落和干扰源位置的现实分布过程。我们还提出了接入网络的成本模型，该成本模型是所提供的资源（如接入点（AP）的密度）的函数，以及IoT设备的电池寿命模型，该电池寿命模型是固有参数（例如，存储能量的水平）和网络参数（例如，通信的可靠性）的函数。所导出的模型表示可以通过牺牲电池寿命（耐久性）（例如，增加副本传输的数量）或者牺牲网络成本并增加所提供的资源（例如，AP的密度）来实现所需可靠性水平的方式。然后，我们研究了最佳资源配置和操作控制策略，前者旨在根据每个资源的成本找到接入网络的最佳投资;而后者旨在优化物联网设备的数据传输策略。仿真结果证实了推导出的解析表达式的严密性，并展示了推导出的表达式如何用于寻找物联网网络的最佳操作点。
2018-04-25 cs.IT math.IT
Tackling heavy-tailed noise in distributed estimation: Asymptotic performance and tradeoffs
University of Novi Sad（诺维萨德大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出了一种处理重尾观测和通信噪声的分布式参数估计算法，分析了其渐近正常性和系统噪声与网络拓扑间的权衡。
2026-03-21 cs.IT math.IT math.OC
Mobile Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for Energy-Efficient Internet of Things Communications
在本文中，多个无人机（UAV）的有效部署和移动性，用作空中基站，从地面物联网（IoT）设备收集数据，进行了研究。特别地，为了使IoT设备能够以最小的总发射功率进行可靠的上行链路通信，提出了一种新颖的框架，用于联合优化UAV的三维（3D）放置和移动性、设备-UAV关联以及上行链路功率控制。首先，给定每个时刻的活跃IoT设备的位置，确定最佳UAV的位置和关联。接下来，为了在时变网络中动态地服务于IoT设备，分析了UAV的最佳移动模式。为此，基于IoT设备的激活过程，导出UAV必须更新其位置的时间实例。此外，每个UAV的最佳3D轨迹是以在服务IoT设备的同时使用于UAV的移动性的总能量最小化的方式获得的。仿真结果表明，与部署固定空中基站的情况相比，使用所提出的方法，物联网设备的总发射功率降低了45%。此外，所提出的方法可以产生一个最大的28%的增强系统的可靠性相比，固定的情况下。结果还揭示了更新次数、无人机的移动性和物联网设备的发射功率之间的内在权衡。本质上，更高数量的更新可能导致IoT设备的发射功率降低，代价是UAV的移动性增加。
2017-09-12 cs.IT math.IT
Resonant Tunneling Diode-Based THz SWIPT for Microscopic 6G IoT Devices
针对微型6G物联网太赫兹SWIPT，提出基于RTD的非线性能量收集模型与ASK收发方案，并通过互信息优化揭示信息速率和收集功率的折中关系。
2023-08-15 cs.IT eess.SP math.IT
Inference over Wireless IoT Links with Importance-Filtered Updates
我们考虑由物联网（IoT）节点组成的通信小区，这些节点向公共接入点（AP）进行传输。假设小区中的节点周期性地生成数据样本，这些数据样本将被发送到AP。AP托管机器学习模型，例如神经网络，该模型在接收到的数据样本上进行训练以做出准确的推断。我们解决了以下权衡：物联网节点传输的频率越高，AP做出的推断的准确性就越高，但物联网节点的能量消耗也越高。我们提出了一种物联网节点使用的数据过滤方案，我们将其称为分布式重要性过滤，以便过滤掉物联网节点上已经存在的冗余数据样本。物联网节点没有大型的设备上机器学习模型，数据过滤方案根据放置在AP处的模型的周期性指令进行操作。该方案使用神经网络在基准机器视觉数据集上进行评估，以及在两个实际场景中进行评估：供水管网的泄漏检测和城市地区的空气污染检测。结果表明，所提出的方案在网络寿命方面提供了显着的好处，因为它保留了设备的资源，同时保持高的推理精度。我们的方法降低了训练模型的计算复杂度，并消除了对数据预处理的需要，这使得它在实际的物联网场景中非常适用。
2020-12-01 cs.IT eess.SP math.IT
Wide-area Wireless Communication Challenges for the Internet of Things
在无处不在的无线连接、不断下降的通信成本以及云平台的出现的帮助下，物联网（IoT）设备和服务的部署正在加速。大多数主要的移动网络运营商都将支持物联网的机器对机器（M2M）通信网络视为新收入的重要来源。在本文中，我们激发了对广域M2M无线网络的需求，特别是短数据包通信，以支持大量物联网设备。我们首先提出了一个简短的概述，目前和新兴的技术支持广域M2M，然后使用通信理论的原则，讨论这些网络的基本挑战和潜在的解决方案，突出权衡和随机和预定的访问策略。最后，我们提出了未来5G网络应如何设计以实现高效的广域M2M通信的建议。
2015-04-13 cs.IT cs.NI math.IT
Grant-free Radio Access IoT Networks: Scalability Analysis in Coexistence Scenarios
具有免授权无线电接入的物联网网络，如SigFox和LoRa，可在未经许可的频段上提供低成本的持久通信。这些网络正变得越来越受欢迎，因为对电池寿命方面的超耐用物联网网络的需求不断增加。大多数研究评估系统性能假设单一的无线接入技术部署。在本文中，我们研究了共存的竞争无线接入技术对系统性能的影响。考虑到$\mathpzc K$技术，定义的时间和频率的活动因素，带宽和功率，共享一组无线电资源，我们推导出封闭形式的表达式成功传输的概率，预期的电池寿命，并经历了延迟作为到服务接入点的距离的函数。我们的分析模型，这是通过仿真结果验证，提供了一个工具来评估共存的情况下，并分析如何引入一个新的共存技术可能会降低系统的成功概率和电池寿命方面的性能。我们进一步研究了可以补偿这种破坏性影响的解决方案，例如，通过在一定程度上使网络致密化并利用联合接收。
2017-11-02 cs.IT math.IT
ML and MAP Device Activity Detections for Grant-Free Massive Access in Multi-Cell Networks
设备活动检测是免授权大规模接入中的一个主要挑战，该免授权大规模接入最近被提出以支持大规模机器类型通信（mMTC）。用于设备活动检测的现有解决方案未能考虑由大规模IoT设备生成的小区间干扰或关于设备活动和小区间干扰的重要先验信息。在本文中，给定不同数量的观测值和网络参数，我们考虑在由许多接入点（AP）和物联网设备组成的多小区网络中进行非协作设备活动检测和协作设备活动检测。在每种活动检测机制下，我们考虑联合最大似然（ML）估计和联合最大后验概率（MAP）估计的设备活动和干扰功率，利用概率，随机几何和优化工具。每个估计问题是一个具有挑战性的非凸问题，并提出了一个坐标下降算法来获得一个稳定点。每个建议的联合ML估计扩展了现有的一个单小区网络，通过考虑干扰功率的估计，以及设备活动的估计。每个提出的联合MAP估计通过利用设备活动和干扰功率的先验分布来进一步增强相应的联合ML估计。所提出的联合ML估计和联合MAP估计在协作检测下优于相应的非协作检测下的回程负担，网络参数的知识，和计算复杂性的成本。
2021-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
Rethinking Blockchains in the Internet of Things Era from a Wireless Communication Perspective
由于物联网（IoT）的快速发展，大量设备连接到互联网。对于物联网网络中的这些分布式设备，如何确保其安全性和隐私性成为一个重大挑战。区块链技术为保护物联网网络的数据完整性、来源、隐私和一致性提供了一个有前途的解决方案。在区块链中，沟通是分布在系统中的参与者达成共识的先决条件。然而，在物联网网络中，大多数设备通过无线链路进行通信，而无线链路并不总是可靠的。因此，物联网设备的通信可靠性影响系统安全性。在本文中，我们通过考虑通信可靠性来重新思考区块链中通信和计算的角色。我们分析了区块链安全中通信可靠性和计算能力之间的权衡，并给出了在给定通信可靠性的情况下进行攻击所需的计算能力的下限。仿真结果表明，对抗节点可以通过阻止来自其他节点的块的传播，成功地篡改一个块与较少的计算能力。
2020-05-24 cs.CR cs.IT cs.NI
User Activity Detection and Channel Estimation for Grant-Free Random Access in LEO Satellite-Enabled Internet-of-Things
随着密集的低地球轨道（LEO）星座的最新进展，LEO卫星网络已成为提供物联网（IoT）服务全球覆盖的一种有前途的解决方案。针对随机激活的物联网设备的零星传输，考虑随机接入机制，提出了一种免授权的接入机制（GF-RA），以降低对移动低轨卫星的接入时延。针对地面-卫星GF-RA系统中的用户活动检测（UAD）和信道估计（CE）问题，提出了一种基于期望最大化的Bernoulli-Rician消息传递（BR-MP-EM）算法。该BR-MP-EM算法分为两个阶段。在内部迭代中，Bernoulli消息和Rician消息被更新用于联合UAD和CE问题。基于内迭代的输出，在外迭代中采用期望最大化（EM）方法来更新与信道损伤相关的超参数。最后，仿真结果表明，所提出的BR-MP-EM算法的UAD和CE的准确性，以及对信道损伤的鲁棒性。
2020-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Zero-Forcing Based Downlink Virtual MIMO-NOMA Communications in IoT Networks
为了支持物联网（IoT）的大规模连接并提高频谱效率，提出了一种结合虚拟多输入多输出（MIMO）和非正交多址（NOMA）的下行链路方案。每个集群中的所有单天线IoT设备相互协作以建立虚拟MIMO实体，并且每个集群请求多个独立的数据流。NOMA被用来对所有被请求的数据流进行解复用，并且每个集群利用迫零检测来对输入数据流进行解复用。在基站处仅统计信道状态信息（CSI）可用，以避免频繁CSI估计的能量和带宽的浪费。在考虑发送和接收相关性的Kronecker模型下，深入研究了虚拟MIMO-NOMA系统的中断概率和有效吞吐量。此外，渐近结果不仅有利于探索物理的见解，但也有效吞吐量最大化。特别是，渐近中断表达式提供了各种系统参数的定量影响，使调查的分集复用权衡（DMT）。此外，可以适当地选择功率分配系数和/或传输速率以实现最大有效吞吐量。利用Karush-Kuhn-Tucker条件，将有效吞吐量最大化问题转化为封闭形式，通过交替迭代优化实现功率和速率的联合选择，在信道条件不利时，优化算法倾向于为簇分配更多的功率，在信道条件良好时，优化算法倾向于支持传输速率较高的簇.
2022-09-23 cs.IT eess.SP math.IT
Flow Sampling: Network Monitoring in Large-Scale Software-Defined IoT Networks
软件定义的物联网网络（SDIOT）通过逐流采样大大简化了大规模物联网网络中的网络监控，其中控制器跟踪网络中的所有活动流，并对每个流路径上的物联网设备进行采样，以收集实时流统计数据。在控制器的采样偏好和设备之间的负载平衡之间存在折衷。一方面，控制器可能更喜欢对流路径上的一些IoT设备进行采样，因为它们产生更准确的流统计。另一方面，期望对设备均匀地采样，使得它们的能量消耗和寿命平衡。本文通过马尔可夫决策过程阐述了大规模SDIOT网络中的流采样问题，并设计了在这两个目标之间取得良好平衡的策略。研究了三类策略：最优策略、状态无关策略和指数策略（包括Whittle指数策略和二阶指数策略）。其中二阶指数策略是最理想的策略：1）在性能上，它与Whittle指数策略不相上下，但要比状态无关策略好得多; 2）在复杂度上，它比最优策略简单得多，但与状态无关策略和Whittle指数策略相当; 3）在可实现性方面，它不需要网络动力学的先验信息，因而更容易实现。
2021-05-05 cs.IT cs.SY eess.SY
A Covariance-based User Activity Detection and Channel Estimation Approach with Novel Pilot Design
本文研究了面向未来物联网（IoT）应用的大规模机器类型通信（mMTC），其中网络中存在大量IoT设备，并且其中的随机子集在每个时刻都变得活跃。基于基站（BS）具有大量天线时，接收信号的协方差矩阵可以在空间域中准确估计的事实，提出了一种基于协方差的大规模多输入多输出（多输入多输出）辅助mMTC系统中的设备活动检测和信道估计策略.针对该策略，首先提出了一种新的导频序列设计方法，其中每个设备的导频仅由唯一的相位参数确定。然后，通过估计对接收协方差矩阵有贡献的活动导频序列的相位参数，提出了一种有效的算法来检测活动设备，而无需关于活动设备总数的先验信息。最后，在对有源设备进行估计的基础上，基于传统的最小均方误差（MMSE）方法进行了信道估计。值得注意的是，我们提出的策略是能够获得所有的结果在封闭的形式，因此是低得多的复杂度相比，现有的策略是基于迭代算法的设备检测和信道估计。
2020-04-21 cs.IT eess.SP math.IT
A Dimension Reduction-Based Joint Activity Detection and Channel Estimation Algorithm for Massive Access
免授权随机接入是一种很有前途的协议，可以支持具有零星流量的超第五代（B5G）蜂窝物联网（IoT）中的大规模接入。具体地，在每个相干间隔中，基站（BS）在数据传输之前执行联合活动检测和信道估计（JADCE）。由于大规模天线阵列的部署和大量物联网设备的存在，JADCE通常具有较高的计算复杂性，并且需要较长的导频序列。为了解决这些问题，本文提出了一种降维方法，该方法利用原始设备状态矩阵的稀疏和低秩结构将其投影到低维空间。然后，我们开发了一个优化的设计框架与耦合的全列秩约束的JADCE，以减少搜索空间的大小。然而，由此产生的问题是非凸的和高度棘手的，其中传统的凸松弛方法是不适用的。为此，我们提出了一种对数光滑化方法，将目标函数的感兴趣矩阵转化为半正定矩阵，并给出了一种求解复域问题的黎曼信赖域算法.仿真结果表明，该算法对大规模的JADCE问题是有效的，并且与只利用设备状态矩阵稀疏性的现有算法相比，所需的导频序列更短。
2019-12-18 cs.IT eess.SP math.IT
DNN-Aided Block Sparse Bayesian Learning for User Activity Detection and Channel Estimation in Grant-Free Non-Orthogonal Random Access
在即将到来的物联网（IoT）时代，通信往往具有大连接、零星传输和小数据包的特点，这对IoT通信栈的随机接入（RA）机制的延迟期望和资源分配效率提出了新的要求。研究了一种免授权的非正交随机接入（NORA）系统，该系统可以在降低接入时延的同时，利用有限的资源支持更多的机器类型通信（MTC）设备。为了解决免授权NORA系统中的联合用户活动检测（UAD）和信道估计（CE）问题，提出了一种基于深度神经网络辅助消息传递的块稀疏贝叶斯学习（DNN-MP-BSBL）算法。在DNN-MP-BSBL算法中，迭代消息传递过程从因子图转移到深度神经网络（DNN）。对DNN中的消息施加权重，并进行训练以最小化估计误差。结果表明，训练的权重可以缓解MP-BSBL算法的收敛问题，特别是在拥挤的RA场景。仿真结果表明，DNN-MP-BSBL算法能够以较少的迭代次数提高UAD和CE的准确性，在低延迟免授权NORA系统中具有优势。
2019-10-16 cs.IT eess.SP math.IT
Massive Uncoordinated Multiple Access for Beyond 5G
本文提出一种用于mMTC的新型上行多址接入方案，通过分配唯一扩频码同时实现扩频与设备识别，并结合稀疏信号重建和BIC模型阶数选择的识别算法及基于机器学习的非相干多用户检测，消除了导频与设备标识开销，在无信道先验知识下实现了有效数据检测。
2024-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
Wireless Feedback Control with Variable Packet Length for Industrial IoT
针对工业物联网WNCS中固定分组长度未兼顾时延-可靠性权衡的问题，提出基于物理过程状态自适应调整分组长度的控制方案，推导了最小化长期平均代价的最优策略及存在的充要条件。
2020-05-27 cs.IT cs.SY eess.SY
Secure Massive IoT Using Hierarchical Fast Blind Deconvolution
物联网，特别是触觉互联网，对安全概念提出了重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个新的概念，安全的大规模访问。我们的方法的核心是一个快速和低复杂度的盲解卷积算法，探索一个双线性和分层压缩感知框架。我们表明，盲解卷积有两个吸引人的特点：1）没有必要协调的导频信号，所以即使在用户活动的冲突的情况下，信息消息可以解决。2)由于所有单独的信道是并行恢复的，并且通过假设的信道互易性，所测量的信道熵用作公共秘密，并且用作每个用户的加密密钥。我们将概述该方法的基本概念，并详细描述盲解卷积算法。仿真结果表明，该算法能够同时恢复信道和消息。它们还表现出该方案在经济恢复和秘密容量之间的内在权衡。
2018-01-31 cs.IT math.IT quant-ph
An Efficient Algorithm for Device Detection and Channel Estimation in Asynchronous IoT Systems
大量的努力最近已经致力于在大规模机器类型通信中的联合设备活动检测和信道估计问题。本文针对这条线上的两个实际问题，以前没有得到解决：异步传输从不协调的用户和高效的算法，在系统中的大量设备的实时实现。具体而言，本文考虑了一个实际的系统，其中每个有源设备发送的前导码延迟了一些未知数量的符号，由于缺乏协调。我们设法将检测活动设备并估计其延迟和信道的问题转化为一个组LASSO问题。然后，提出了一个块坐标下降算法来解决这个问题的全局，其中的封闭形式的解决方案是可用的，当更新每个块的变量与其他块的变量是固定的，由于我们感兴趣的问题的特殊结构。我们的分析表明，所提出的算法的整体复杂度是低的，使其适合于实时应用。
2021-02-03 cs.IT eess.SP math.IT
