An Algorithm for Grant-Free Random Access in Cell-Free Massive MIMO
大规模接入是超5G（B5G）无线网络的主要应用场景之一，而大规模MIMO是支持大规模接入的关键技术。本文研究了无小区大规模MIMO网络中大规模机器类型通信（mMTC）的免授权随机接入中的活动检测问题。每个活动设备向AP发送预先分配的非正交导频序列，AP将接收到的信号发送到中央处理器（CPU）进行联合活动检测。我们制定的最大似然设备活动检测问题，并提供了一个算法的基础上，坐标下降法具有负担得起的复杂性。我们表明，无小区的大规模MIMO网络可以支持低功耗的mMTC设备，并提供广泛的覆盖范围。
2021-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
Improving Fairness for Cell-Free Massive MIMO Through Interference-Aware Massive Access
无小区大规模多输入多输出（CF mMIMO）通过协调比用户设备（UE）多得多的接入点（AP）来提供良好的干扰管理。当UE的数量接近AP的数量并且远远超过导频的数量时，确定哪些AP应该利用哪些导频服务哪些UE变得具有挑战性。与以前的工作相比，在这样的大规模接入场景中，需要在频谱效率（SE）和实现简单性之间进行更好的折衷。针对CF mMIMO系统中的大规模干扰特性，提出了一种基于干扰感知的大规模接入（IAMA）方案，实现AP与UE的联合关联和导频分配。我们提出了一个干扰感知的奖励作为一种新的性能指标，并使用它来开发两个迭代算法来优化关联和导频分配。数值结果表明，我们的IAMA计划在用户公平性和平均SE的基准计划的显着优势。
2022-12-05 cs.IT eess.SP math.IT
Impact of Interference Subtraction on Grant-Free Multiple Access with Massive MIMO
高度可扩展的多址接入方案的设计是向未来大规模机器类型通信演进的主要挑战，其中必须确保大量不协调的设备的可靠性和延迟约束。在这种情况下，编码随机接入（CRA）方案，连续的干扰消除算法允许相对于经典的随机接入协议的大的改进，最近吸引了越来越多的兴趣。通过将CRA与大规模多输入多输出（MIMO）相结合，可以潜在地获得令人印象深刻的性能。在本文中，我们对此类方案进行了分析，重点关注不完美的信道估计对连续干扰消除的影响。在此基础上，我们提出了一种新的大规模MIMO系统中CRA的信号处理算法。
2022-02-26 cs.IT eess.SP math.IT
Scheduling Versus Contention for Massive Random Access in Massive MIMO Systems
大规模机器类型通信协议通常是在用户之间的协调需要显著的通信开销并且因此是不切实际的假设下设计的。然而，在有效的活动检测和无冲突调度的最新进展表明，协调的成本可以远远低于天真的计划调度。这项工作考虑的情况下，大量的设备与零星的流量寻求访问一个大规模的多输入多输出（MIMO）基站（BS），并探讨了一种方法，在该方法中，设备活动检测之后是一个单一的共同反馈广播消息，这是用来调度活跃的用户到不同的传输时隙，并分配正交导频的用户进行信道估计。建议的协调通信方案相比，两个流行的竞争为基础的计划：编码导频接入，这是基于编码时隙ALOHA的原则，和一个近似的消息传递计划联合用户活动检测和信道估计。数值结果表明，预定的大规模访问提供了显着的增益，在每个时隙的成功传输的数量和总速率，由于减少干扰，在只有一个小的反馈成本。
2022-07-09 cs.IT eess.SP math.IT
Ultra-dense Radio Access Networks for Smart Cities: Cloud-RAN, Fog-RAN and "cell-free" Massive MIMO
本文针对智慧城市超密集网络中的干扰问题，提出融合无小区大规模 MIMO 与 F-RAN 的 Fog Massive MIMO 新范式，并分析了不同协调范围下接入点间增强协调的潜在收益。
2023-07-05 cs.IT eess.SP math.IT
A GCICA Grant-Free Random Access Scheme for M2M Communications in Crowded Massive MIMO Systems
针对大规模多输入多输出系统中机器对机器通信的大规模接入问题，提出了一种高成功率的免授权随机接入方案.该方案允许活动用户设备（UE）将其调制的上行链路消息连同由多个子导频组成的超级导频一起发送到基站（BS）。然后，基站利用提出的图结合聚类独立分量分析（GCICA）解码算法进行信道状态信息（CSI）估计和上行链路消息解码，并利用大规模MIMO信道的渐近有利传播特性，利用估计的CSI检测活动UE。我们称之为基于GCICA的随机接入方案（GCICA-RA）。分析了GCICA-RA方案的成功接入概率、误检概率和上行链路吞吐量。仿真结果表明，GCICA-RA方案显著提高了成功接入概率和上行链路吞吐量，降低了误检概率，同时提供了较低的CSI估计误差。
2020-12-25 cs.IT eess.SP math.IT
Cooperative access networks: Optimum fronthaul quantization in distributed Massive MIMO and cloud RAN
我们考虑协作无线电接入网络架构，特别是分布式大规模MIMO和云RAN，考虑它们的相似性和差异。我们特别解决的主要挑战都由一个高容量的前传网络的实施，以链接的分布式接入点的中央处理单元，并考虑对上行链路性能的影响，以限制前传负载的量化接收信号。我们使用Bussgang分解以及一种新的方法来MMSE估计的信道和数据提供我们的分析的基础。
2018-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
Massive Access for Future Wireless Communication Systems
多址技术在过去的几十年里在无线通信中扮演着重要的角色：它增加了信道的容量，允许不同的用户同时接入系统。然而，传统的多址技术，如最初设计用于当前的以人为中心的无线网络，是不可扩展的未来的以机器为中心的无线网络。大规模接入（在文献中以诸如无源大规模随机接入、大规模连接、大规模机器类型通信和多接入信道等名称进行研究）通过在每个蜂窝网络中潜在地支持数百万个设备而展现出与当前网络的彻底决裂。连接设备数量的巨大增长需要从根本上重新思考传统的多址接入技术，以支持适合大规模随机接入的新方案。在这一背景下出现的许多新挑战中，最相关的是：大量突发设备同时发送短分组的通信的基本限制，低复杂度和高能效的大规模接入编码和通信方案的设计，用于在具有零星传输的大量潜在用户设备中检测相对少量的活动用户的有效方法模式，以及大规模接入与大规模MIMO等重要无线通信技术的融合。本文介绍了大规模接入无线通信的概念和当代研究这一重要课题的概述。
2020-02-25 cs.IT math.IT
Multiple Access in Constellation Domain by Non-Coherent Massive MIMO
多址接入是提高多用户通信网络容量的基础。然而，对更高数据率和需要通信服务的用户数量的增长的需求导致了当前无线通信中正交资源的稀缺。另一方面，自3GPP Release 15以来，作为3GPP的倡议，将卫星集成在地面网络内需要地面和非地面用户之间的新形式的多址接入。本文研究星座方案作为一个新的领域，以提高国家的最先进的多址技术，为未来的通信技术，采用非相干通信与大规模MIMO。此外，我们提出了一个混合模型之间的经典接入方法，如时分多址（TDMA）或频分多址（FDMA），新兴的非正交多址接入（NOMA）和建议域的星座基于非相干大规模多输入多输出（MIMO）计划的模型。该模型讨论了不同的情况下，卫星通信，有助于增加系统的容量，避免地面和非地面用户之间的干扰。
2023-03-11 cs.IT eess.SP math.IT
Interference Cancellation Algorithms for Grant-Free Multiple Access with Massive MIMO
针对大规模MIMO免授权多址接入，提出干扰消除算法与调度器，解决衰落信道下SIC关键问题，并通过蒙特卡洛模拟验证其有效性。
2023-05-15 cs.IT eess.SP math.IT
Analysis and Optimization of Successful Symbol Transmission Rate for Grant-free Massive Access with Massive MIMO
免授权大规模接入是用于支持物联网（IoT）的大规模机器类型通信（mMTC）的重要技术。免授权大规模接入的两个重要特征是低复杂度设备和短分组数据传输，这使得传统的性能度量，可达到的速率，在这种情况下是不合适的。在这封信中，我们研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统中的免授权大规模接入。我们考虑随机接入控制，并采用近似消息传递（AMP）的用户活动检测和信道估计的导频传输阶段和小相移键控（PSK）调制的数据传输阶段。我们提出了一个更合理的性能指标，即成功的符号传输率（SSTR），免授权的大规模接入。我们得到封闭形式的近似表达式的渐近SSTR的情况下，最大比合并（MRC）和迫零（ZF）波束形成在基站（BS），分别。我们还最大化的渐近SSTR的接入参数和导频长度。
2019-09-20 cs.IT math.IT
Compressive Massive Access for Internet of Things: Cloud Computing or Fog Computing?
本文考虑了对免授权大规模接入的支持，解决了大规模用户情况下的主动用户检测和信道估计问题。利用用户活动的稀疏性，将相关问题转化为压缩感知问题，并采用近似消息传递（AMP）算法求解。考虑到多个接入点的协作，针对AMP算法的部署，比较了云计算和雾计算两种处理范式在保证超可靠低延迟接入方面的有效性。对于云计算，接入点之间采用云无线接入网（C-RAN）的方式连接，所有接入点接收到的信号在云基带单元中进行集中和联合处理。而对于雾计算，基于雾无线接入网络（F-RAN），对整个网络的用户活动和相应信道的估计被拆分，并且在用户附近的接入点和雾处理单元处执行相关处理任务。仿真结果表明，与基于传统C-RAN的云计算模式相比，基于F-RAN的雾计算部署具有明显的优越性。
2020-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Pre-Equalization Aided Grant-Free Massive Access in Massive MIMO System
针对mMIMO系统免授权大规模NOMA方案导频开销大、接入时延高的问题，提出预均衡辅助的免授权海量接入方案，设计含粗检测、数据辅助信道估计和精检测的迭代算法，相同时延下性能优于现有方案。
2025-02-14 cs.IT eess.SP math.IT
Generative Diffusion Model Driven Massive Random Access in Massive MIMO Systems
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；State Key Laboratory of CNS/ATM（通信网络与业务融合国家重点实验室）；MIIT Key Laboratory of Complex-Field Intelligent Sensing（复杂场智能感知工业和信息化部重点实验室）；Advanced Technology Research Institute, BIT（北京理工大学先进技术研究院）；Yangtze Delta Region Academy, BIT（北京理工大学长三角研究院）；Ocean University of China（中国海洋大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
本文提出基于生成扩散模型的超大规模MIMO系统中大规模随机接入方法，通过Transformer-AUD和迭代CE/DD框架提升用户检测、信道估计和数据检测性能。
2026-02-06 cs.IT eess.SP math.IT
Massive Access in Extra Large-Scale MIMO with Mixed-ADC over Near Field Channels
针对XL-MIMO系统近场信道与高成本挑战，提出基于混合ADC架构的免授权大规模接入方案，采用两阶段压缩感知算法联合进行活动检测与信道估计，克服角域能量色散，性能优于现有算法。
2023-04-03 cs.IT eess.SP math.IT
Double-Sided Information Aided Temporal-Correlated Massive Access
这封信考虑了时间相关的大规模访问，其中每个设备一旦被激活，就可能在几个连续的帧上连续传输。基于每帧设备活动与前一帧和下一帧的相关性，提出了一种基于近似消息传递（AMP）框架的双边信息（DSI）辅助的联合活动检测和信道估计算法。在包含目标检测帧及其前后帧的滑动窗口中从估计结果中提取DSI。所提出的算法表现出优越的性能比国家的最先进的方法。
2022-05-16 cs.IT eess.SP math.IT
Data-Driven Compressed Sensing for Massive Wireless Access
大规模机器类型通信（mMTC）的核心挑战是通过有限的频谱连接大量不协调的设备。典型的mMTC通信模式是零星的，具有短分组。这可以在免授权随机接入中利用，其中活动检测、信道估计和数据恢复被公式化为稀疏恢复问题，并通过压缩感知算法来解决。这种方法在高计算复杂性和延迟方面带来了新的挑战。我们提出了如何数据驱动的方法可以应用于免授权随机访问，并展示了性能的提高。变化的神经网络的问题进行了讨论，以及未来的挑战和潜在的方向。
2022-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical Device Activity Detection for OFDM-based Massive Grant-Free Access
现有的免授权接入的工作，提出支持大规模机器类型通信（mMTC）的物联网（IoT），主要集中在平坦衰落下的窄带系统。然而，人们对频率选择性衰落下宽带系统的大规模免授权接入知之甚少。研究了频率选择性衰落下宽带系统中的大规模免授权接入问题。首先，我们提出了一种基于正交频分复用（OFDM）的大规模免授权接入方案。然后，我们提出了两个不同的，但等效的接收导频信号，这是必不可少的设计各种设备活动检测和信道估计方法，基于OFDM的大规模免授权接入的模型。一个直接为实际设备的接收信号建模，而另一个可以被解释为虚拟设备的信号模型。接下来，我们调查统计设备活动检测频率选择性瑞利衰落下的两个信号模型的基础上。我们首先将设备活动建模为未知的确定性量，并提出了三种基于最大似然（ML）估计的设备活动检测方法，具有不同的检测精度和计算时间。我们还将设备活动建模为具有已知联合分布的随机变量，并提出了三种基于最大后验概率（MAP）估计的设备活动方法，这些方法进一步提高了相应的基于ML估计的方法的准确性。最优化技术和矩阵分析应用于这些方法的设计和分析。最后，数值结果表明，所提出的统计设备活动检测方法优于现有的国家的最先进的设备活动检测方法下的频率选择性瑞利衰落。
2021-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Activity Detection and Channel Estimation for mmW/THz Wideband Massive Access
毫米波/太赫兹（mmW/THz）通信在下一代蜂窝物联网（IoT）网络中的宽带大规模接入中显示出巨大的潜力。为了减少宽带大规模接入中导频序列的长度和计算复杂性，提出了一种新的联合活动检测和信道估计（JADCE）算法。具体地说，根据毫米波/太赫兹信道的特点，将JADCE归结为同时恢复稀疏群和低秩矩阵的问题，证明了在充分条件下，对这样的矩阵联合施加$l_1$范数和低秩可以实现鲁棒恢复，并验证针对mmW/太赫兹宽带大规模接入系统是显着小于目前已知的测量界推导出的常规同时稀疏和低秩恢复。此外，我们提出了一种多秩感知方法，利用复杂的秩- $L$矩阵与散射簇的数量$L$的乘积的商几何。理论分析和仿真结果证实了该算法在计算复杂性、检测出错率和信道估计精度方面的优越性。
2020-02-19 cs.IT eess.SP math.IT
Massive Access in Media Modulation Based Massive Machine-Type Communications
结合大规模MIMO基站（BS）的基于媒体调制的大规模机器类型通信（mMTC）范例正在成为支持未来物联网的大规模连接的可行解决方案，其中BS处的固有大规模接入对设备活动和数据检测（DADD）提出了重大挑战。本文认为，DADD问题的未编码和编码的媒体调制的mMTC与时隙接入帧结构，其中设备活动保持不变，在一个帧内。具体地，由于时隙接入帧结构和所采用的媒体调制符号，接入信号在时域和调制域中表现出双重结构的稀疏性。受此启发，一个双结构的近似消息传递（DS-AMP）算法提出了可靠的DADD在未编码的情况下。此外，我们推导出的DS-AMP算法的状态演化理论上表征其性能。至于编码的情况下，我们开发了一个比特交织的编码媒体调制方案，并提出了一个迭代的DS-AMP（IDS-AMP）算法的基础上连续干扰消除（SIC），其中与检测到的活动设备相关联的信号分量被连续减去，以提高数据解码性能。此外，本文还讨论了基于媒体调制的mMTC系统的信道估计问题，并提出了一种有效的数据辅助信道状态信息（CSI）更新策略，以减少块衰落信道下的训练开销。最后，仿真结果和计算复杂性分析验证了所提算法在未编码和编码情况下的优越性。此外，我们的结果验证了所提出的数据辅助CSI更新策略的有效性。
2021-07-06 cs.IT eess.SP math.IT
Supporting More Active Users for Massive Access via Data-assisted Activity Detection
大规模机器类型通信（mMTC）已经被认为是第五代（5G）及以后无线网络中最重要的使用场景之一，其要求大量设备的可扩展接入。虽然免费随机接入已成为大规模接入的一个有前途的机制，但其潜力尚未充分释放。特别是在大规模接入系统中，现有的研究大多将用户活动检测和数据检测这两个关键任务分开处理，忽略了接收到的导频和数据信号中共同的稀疏模式。此外，有效载荷数据中的检错和纠错提供了用于性能改进的附加机制。在本文中，我们提出了一个数据辅助的活动检测框架，其目的是通过减少活动检测错误，包括误报和漏检错误，以支持更多的活跃用户。具体地，在基于导频符号的初始活动检测步骤之后，通过对数据符号应用能量检测来过滤虚警用户;一旦一些活动用户的数据符号已经被成功解码，则它们在活动检测中的影响将通过连续的导频干扰消除来解决，这减少了漏检测误差。仿真结果表明，该算法有效地提高了活动检测的准确性，在某些场景下，与传统方法相比，能够支持$\sim 20\%$更多的活动用户。
2021-02-17 cs.IT eess.SP math.IT
Compressive Massive Random Access for Massive Machine-Type Communications (mMTC)
在未来的无线网络中，大规模机器类型通信（mMTC）的一个基本挑战在于以低延迟可靠地支持大规模连接。在此背景下，本文提出了一种基于压缩感知（CS）的mMTC大规模随机接入方案，利用固有的零星业务，其中活动设备及其信道可以联合估计与低开销。具体地说，我们考虑在上行链路的大规模随机接入设备采用伪随机导频，这是在CS理论的框架下设计的。同时，在基站（BS）的大规模随机接入，可以制定为稀疏信号恢复问题，通过利用稀疏的性质，活跃的设备。此外，通过利用不同的接收天线和子载波之间的结构稀疏性，我们开发了一个分布式多测量矢量近似消息传递（DMMV-AMP）算法，以进一步提高性能。此外，所提出的DMMV-AMP算法的状态演化（SE）推导出预测的性能。仿真结果表明，该方案的优越性，表现出良好的紧密性与理论SE。
2018-09-12 cs.IT math.IT
Dynamic Beam-Based Random Access Scheme for M2M Communications in Massive MIMO Systems
由机器对机器（M2M）通信支持的物联网是未来第六代（6G）系统最重要的应用之一。6G面临的主要挑战是使大量M2M设备能够及时接入网络。因此，本文利用大规模多输入多输出（MIMO）的空间选择性，以减少冲突的问题时，大规模M2M设备同时发起随机接入。特别地，首先提出了基于波束的随机接入协议，以有效地利用大规模M2M设备的有限上行链路资源。为了解决M2M设备在空间和时间维度上的非均匀分布，然后用公式表示以最小化平均接入延迟为目标的马尔可夫决策过程（MDP）问题。接下来，我们提出了一种基于双深Q网络（DDQN）算法的动态波束接入方案来解决最优策略。最后，通过仿真验证了该方案的有效性，包括模型训练和随机接入性能。
2022-09-28 cs.IT math.IT
Compressive Sensing Based Massive Access for IoT Relying on Media Modulation Aided Machine Type Communications
大规模物联网的一个根本挑战在于如何支持大规模机器类型通信（mMTC）。这封信提出了一种基于媒体调制的mMTC解决方案，以提高吞吐量，其中一个大规模的多输入多输出的基站（BS）用于提高检测性能。对于这样的mMTC场景，可靠的活动设备检测和数据解码提出了严重的挑战。通过利用在BS处接收的mMTC的上行链路接入信号的稀疏性，提出了基于压缩感测的大规模接入解决方案来应对这一挑战。具体来说，我们提出了一个块稀疏自适应匹配追踪算法检测的活动设备，从而块稀疏的上行链路接入信号表现出跨连续的时隙和媒体调制符号的结构化稀疏性被用来提高检测性能。此外，一个连续的干扰消除为基础的结构化子空间追踪算法被设想用于有源设备的数据解调，从而在每个时隙中发现的基于媒体调制的符号的结构化稀疏性被利用来提高检测性能。最后，我们的仿真结果验证了所提出的方案比国家的最先进的解决方案的优越性。
2020-05-08 cs.IT eess.SP math.IT
Error Rate Analysis for Grant-free Massive Random Access with Short-Packet Transmission
免授权大规模随机接入（RA）是一种支持5G及更高网络中的大规模机器类型通信（mMTC）场景的有前途的协议。在本文中，我们专注于出错率分析在免授权的大规模RA，这是至关重要的实际部署，但还没有得到很好的研究。我们考虑一个两阶段的帧结构，与活动检测和信道估计的导频传输阶段，其次是编码的数据符号的数据传输阶段。考虑到短分组传输的特点，我们分析了块出错率（BLER）在有限块长度制度来表征数据传输性能。该分析包括表征活动检测和信道估计误差以及应用随机矩阵理论（RMT）来分析后处理信噪比（SNR）的分布。作为一个案例研究，推导出的BLER表达式进一步简化，以优化导频长度。仿真结果验证了我们的分析，并表明其有效性的导频长度优化。
2022-05-11 cs.IT eess.SP math.IT
Massive Access in Cell-Free Massive MIMO-Based Internet of Things: Cloud Computing and Edge Computing Paradigms
研究了基于无小区的大规模多输入多输出（MIMO）物联网中的大规模接入问题，解决了具有挑战性的主动用户检测（AUD）和信道估计（CE）问题。对于上行链路传输，我们提出了一种先进的帧结构设计，以减少接入延迟。此外，通过考虑所有接入点（AP）的合作，我们研究了两种处理范式在接收器的大规模访问：云计算和边缘计算。对于云计算，所有AP连接到中央处理单元（CPU），并且在所有AP处接收的信号在CPU处集中处理。而对于边缘计算，中央处理被卸载到配备有分布式处理单元的部分AP，使得AUD和CE可以在分布式处理策略中执行。此外，通过利用信道矩阵的结构化稀疏性，我们开发了一种基于结构化稀疏性的广义近似消息传递（SS-GAMP）算法，用于可靠的联合AUD和CE，其中考虑了处理信号的量化精度。在SS-GAMP算法的基础上，进一步提出了一种基于连续干扰消除的AUD和CE方案，用于减少接入延迟。仿真结果验证了所提出的方法的优越性比国家的最先进的基线计划。结果表明，边缘计算可以实现与云计算相似的海量访问性能，并且边缘计算能够减轻CPU负担，具有更快的访问响应，支持更灵活的AP协作。
2020-07-22 cs.IT cs.NI eess.SP
Exploiting Simultaneous Low-Rank and Sparsity in Delay-Angular Domain for Millimeter-Wave/Terahertz Wideband Massive Access
采用大规模天线阵列的毫米波（mmW）/太赫兹（THz）宽带通信是用于实现大规模机器类型通信（mMTC）的第六代（6 G）无线网络的有前景的技术。为了减少接入时延和信令开销，设计了一种基于联合主动设备检测和信道估计（JADCE）的mmW/THz宽带大规模接入免授权随机接入方案。特别地，利用毫米波/太赫兹信道在延迟角域中同时具有稀疏和低秩结构的特点，通过应用复秩$L$矩阵与簇数$L$乘积的商几何，提出了两种多秩感知的JADCE算法.它被证明，所提出的算法需要更少的测量比目前已知的传统的同时稀疏和低秩恢复算法的测量上的界限。统计分析还表明，所提出的算法可以线性收敛到地面真理与低计算复杂性。最后，大量的仿真结果证实了所提出的算法在活动检测和信道估计的准确性方面的优越性。
2021-09-07 cs.IT eess.SP math.IT
Coded Pilot Access: A Random Access Solution for Massive MIMO Systems
提出了一种适用于大规模MIMO（多输入多输出）系统中人群场景的新型接入协议。人群场景的特点是大量的用户具有间歇性的访问行为，从而正交调度是不可行的。在这种情况下，随机接入是自然的选择。所提出的接入协议依赖于大规模MIMO系统的两个基本属性，即用户信道之间的渐近正交性和信道功率的渐近不变性。利用这些特性的信号处理技术使我们能够将一组受污染的导频信号视为一个图形代码，在该图形代码上可以执行迭代置信传播。这使得可以净化导频信号并增加系统的吞吐量。数值计算表明，所提出的接入协议增加了36%的吞吐量，当有400个天线在基站，相比传统的方法时隙ALOHA。使用1024个天线，吞吐量增加了85%。
2016-05-19 cs.IT math.IT
Hierarchical sparse recovery from hierarchically structured measurements with application to massive random access
一个新的家庭的运营商，创造分层测量运营商，介绍和讨论内著名的分层稀疏恢复框架。这种算子是块运算和混合运算的组合，特别是包含克罗内克积作为特例。他们的层次限制等距属性（HiRIP）的结果，推导出，推广以前的工作恢复的层次稀疏信号克罗内克结构的线性测量。具体而言，这些结果表明，非常令人惊讶的是，块和混合部分的稀疏性可以相互交换。测量结构是很好的动机，在通信工程中的大规模随机接入信道设计。用户检测率的数值评估证明了理论框架的巨大好处。
2021-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Activity Detection and Data Decoding in Massive Random Access via a Turbo Receiver
在本文中，我们提出了一个涡轮接收机的联合活动检测和数据解码在免授权的大规模随机接入，迭代之间的检测器和置信传播（BP）为基础的信道解码器。具体而言，负责用户活动检测，信道估计，和软数据符号检测，检测器是基于双线性推理问题，利用在接收到的导频和数据信号的共同稀疏模式。采用双线性广义近似消息传递（BiG-AMP）算法，利用信道解码器估计的发送数据符号概率作为先验知识，解决了该问题。此外，从检测器导出外部信息以提高解码器的信道解码精度。仿真结果表明，与传统的设计相比，所提出的Turbo接收机实现了显着的改善。
2021-07-20 cs.IT eess.SP math.IT
Active User Identification in Fast Fading Massive Random Access Channels
在大规模的机器对机器类型的网络中，有效用户的可靠和及时的识别是实现随机接入的关键，这些网络通常在严格的接入延迟和能量约束下运行。在本文中，能量有效的活动用户识别协议的设想，其中活动用户同时发送开关键控（OOK）调制的伪码，而基站使用非相干检测，以避免信道估计开销。当活跃设备的数量k缩放为$k = Θ(1)$时，在用户总数$\ell$的渐近制度中活跃用户识别所需的信道使用的最小数量被表征为与依赖于活动检测到组测试问题的等价性的可验证性方案一起。提出了一种基于置信传播策略的主动用户识别方案，并将其性能与理论界进行了比较。
2023-03-30 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Access and Backhaul in Cell-free Massive MIMO Systems
针对无蜂窝大规模MIMO网络的回传链路挑战，研究毫米波频段集成接入与回传技术，优化带宽分配与混合波束成形以最大化端到端速率，验证了方案的有效性并分析了相关影响因素。
2022-10-23 cs.IT eess.SP math.IT
Unsourced Random Massive Access with Beam-Space Tree Decoding
大规模机器类型通信（mMTC）的核心要求是支持大量机器类型设备（MTD）的可靠和快速接入。在许多实际应用中，基站（BS）只关心接收到的消息列表而不关心源信息，从而引入了新兴的无源随机接入（URA）概念。虽然最近已经提出了一些大规模多输入多输出（MIMO）URA方案，但是在传统URA方案中没有充分利用毫米波（mmWave）大规模MIMO系统的独特传播特性。在免授权随机接入中，BS不能独立地执行接收波束成形，因为BS不知道活动用户的身份。因此，只有固有的波束划分属性可以被利用来提高解码性能。针对毫米波大规模MIMO系统，提出了一种基于波束空间树译码的URA方案。具体地说，两个波束空间树解码器的设计分别基于硬判决和软判决，利用波束划分属性。它们都利用波束划分属性来帮助区分从不同用户发送的子块。此外，第一解码器可以减少搜索空间，享受低复杂度。第二解码器利用列表解码的优点来恢复未检测到的分组。仿真结果验证了所提出的URA方案相比，传统的URA方案的错误概率的优越性。
2021-12-30 cs.IT eess.SP math.IT
Feedback Gains for Gaussian Massive Multiple-Access Channels
反馈被证明可以增加K用户高斯多址信道的和速率容量，最多增加约1.54倍，从而提高了Thomas的加倍界（1987）。新的边界是最好的，因为它可以接近大量用户的期望。此外，对于每个用户的固定发射功率，反馈提供了以K为单位的无界功率增益。
2021-08-23 cs.IT math.IT
Grant-free Massive Random Access with Retransmission: Receiver Optimization and Performance Analysis
针对免授权大规模随机接入中导频资源受限导致检测与估计可靠性下降的问题，本文提出利用重传并结合相邻块活跃性相关性的AMP接收机，并通过状态演化与随机矩阵理论给出闭式FER近似，仿真验证其性能优于忽略相关性的传统设计。
2023-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
Grant-free Rateless Multiple Access: A Novel Massive Access Scheme for Internet of Things
无速率多址接入（RMA）是一种新型的非正交多址接入技术，具有高效、低复杂度的特点，在物联网大规模接入中具有广阔的应用前景。在该框架中，在某个\emph{registration}之后，每个活动用户分别基于分配的随机接入控制功能（RACf）随机地向接入点（AP）发送，直到接收到确认（ACK）。在这项工作中，通过利用每个用户的固有访问模式，我们提出了一个免授权的RMA方案，它不再需要在原始RMA的注册过程，从而大大减少了信令开销和系统延迟。在此基础上，提出了一种低复杂度的联合迭代检测译码算法，该算法同时完成信道估计、活动用户检测和信息译码。最后，我们提出了一种基于密度进化（DE）的方法来评估系统的性能。
2016-07-18 cs.IT math.IT
Exploiting Inter-User Interference for Secure Massive Non-Orthogonal Multiple Access
研究了具有大规模连接的第五代（5G）无线网络的安全问题，其中多个窃听者通过主动窃听来截获机密消息。为了实现安全的大规模接入，非正交信道估计（NOCE）和非正交多址接入（NOMA）技术相结合，以提高在合法用户的信号质量，而用户间的干扰是利用故意混淆窃听者，即使没有利用人工噪声（AN）。我们首先分析了所考虑的安全大规模访问系统的保密性能，并推导出遍历保密率的封闭形式的表达式。特别是，我们揭示了一些关键的系统参数的遍历保密率通过渐近分析的影响相对于大量的天线和高发射功率在基站（BS）。然后，为了充分利用用户间干扰的安全性增强，我们建议在信道估计和多址接入阶段优化发射功率。最后，大量的仿真结果验证了所提出的安全大规模接入方案的有效性。
2018-02-22 cs.IT math.IT
Random Access in Massive MIMO by Exploiting Timing Offsets and Excess Antennas
大规模多输入多输出系统（其中基站配备有数百个天线）是处理数据业务快速增长的有吸引力的方式。随着用户设备（UE）数量的增加，在现代网络中的初始接入和切换将被用户冲突淹没。在本文中，提出了一种随机接入协议，解决冲突，并通过简单地利用大量的天线设想在大规模多输入多输出网络进行定时估计。进入网络的UE在时域和频域两者中执行扩展，并且在基站处使用子空间分解方法以封闭形式估计它们的定时偏移。该信息用于计算信道估计，基站随后采用该信道估计来与检测到的UE进行通信。大规模多输入多输出的有利传播条件抑制了UE之间的干扰，而固有的定时失准提高了协议的检测能力。数值结果被用来验证所提出的方法在蜂窝网络中的性能在不相关和相关衰落信道下。对于可以以概率1\%和总共的$16$频率-时间码（在给定的随机接入块中）同时变为活动的$2.5\times10^3$ UE，结果是，对于$100$天线，所提出的过程以概率75\%成功地检测到给定UE，同时提供可靠的定时估计。
2018-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
Massive Random Access with Common Alarm Messages
关于大规模物联网访问的既定观点是，物联网设备是随机和独立激活的。这是一个基本前提也在最近的信息理论处理大规模访问的Polyanskiy。在许多实际场景中，来自给定地理区域中的IoT设备的信息由于通常观察到的物理现象而固有地相关。我们引入了一个模型，大规模访问，帐户的相关性，在设备激活和消息内容。为此，我们为所有设备引入通用报警消息。物理现象可以触发警报，导致设备的子集同时发送相同的消息。我们开发了一个新的错误概率模型，其中包括假阳性错误，导致解码非传输码字。结果表明，相关允许在牺牲频谱效率的高可靠性。这反映了直观的权衡：只有当设备之间的信息相互关联时，来自大量数据的访问才能超级可靠。
2019-04-26 cs.IT math.IT
Massive MIMO Unsourced Random Access
我们考虑扩展的大规模无源随机接入最初提出的Polyanskiy的情况下，接收器有一个非常大的天线数量（一个大规模的MIMO基站），没有信道状态信息的接收器（完全非相干检测）。我们的编码方法借用了Amalladinne等人的级联编码思想。例如，与用于大规模MIMO随机接入信道的新颖的非贝叶斯“活动检测”算法相结合，其性能优于当前提出的用于活动检测的贝叶斯矢量AMP（VAMP）方案，并且不遭受数值不稳定性和对VAMP那样的精确先验统计的要求。我们表明，所需的传输可靠的通信$E_b/N_0$可以任意小的接收天线的数量M增长足够大。
2019-01-03 cs.IT math.IT
Tensor-Based Modulation for Unsourced Massive Random Access
我们介绍了一种调制无源大规模随机接入，其中传输的符号是秩1张量构造的格拉斯曼子星座。低秩张量结构的使用以及张量分解以便在接收器处分离用户，允许多用户分离与单用户解映射之间的方便解耦。所提出的信令方案是专为块衰落信道和多天线设置，并表现出良好的比较，最先进的无源方法。
2020-08-12 cs.IT math.IT
Robust Covariance-Based Activity Detection for Massive Access
针对实际无线信道不满足块衰落假设、免授权随机接入中跨资源块联合处理不可取的问题，提出将信道衰落向量投影到主方向的低维近似方法，提升了活动检测算法的性能。
2024-05-15 cs.IT eess.SP math.IT
An Efficient Two-Stage SPARC Decoder for Massive MIMO Unsourced Random Access
本文研究了一种基于稀疏回归码和树码的级联编码方案，用于大规模多输入多输出系统中的无源随机接入。我们的重点是集中在有效的解码与实际关注的内部的。一个两阶段的方法，提出了实现接近最佳的性能，同时保持低的计算复杂性。具体地说，一个一步阈值为基础的算法是第一次用于减少大的维度的LDPC解码，之后，一个宽松的最大似然估计器进行细化。充分的仿真结果提供了验证接近最佳的性能和低计算复杂性。此外，对于基于协方差的稀疏恢复方法，给出了在凸松弛条件下支持的活跃用户数上界的理论分析，以及基于一步阈值算法成功降维的概率.
2022-08-12 cs.IT eess.SP math.IT
LTE/LTE-A Random Access for Massive Machine-Type Communications in Smart Cities
蜂窝网络上的大规模机器类型通信（MTC）预计将成为无线“智能城市”应用的一个组成部分。长期演进（LTE）/高级LTE（LTE-A）技术是用于提供MTC应用的主要候选。然而，由于有效载荷大小、传输周期、功率效率和服务质量（QoS）要求的不同特性，MTC对LTE/LTE-A技术提出了巨大的挑战。特别是，大规模随机访问的有效管理是最关键的挑战之一。在大规模随机接入尝试的情况下，前导码冲突的概率急剧增加，因此LTE/LTE-A随机接入的性能急剧下降。在此背景下，本文回顾了当前用于控制LTE/LTE-A网络中的MTC设备的大规模随机接入的最新提议。这些建议进行了比较，在五个主要指标，即接入延迟，接入成功率，功率效率，QoS保证，和对人类类型的通信（HTC）的影响。为此，我们提出了一种新的冲突解决的随机接入模型，在LTE/LTE-A的大规模MTC。我们提出的模型基本上解决了前导码冲突，而不是避免，并管理大规模和突发性的访问尝试的目标。我们提出的模型的模拟显示了巨大的改善随机接入成功率相比，标准的时隙Aloha为基础的模型。新模型还可以与现有的LTE/LTE-A介质访问控制（MAC）协议共存，并确保高可靠性和时间效率的网络接入。
2016-08-10 cs.IT cs.NI math.IT
Massive M2M Access with Reliability Guarantees in LTE Systems
机器对机器（M2M）通信是蜂窝网络向5G系统演进的主要驱动力之一。关键挑战之一是如何在存在来自大量M2M设备集合的大量几乎同时到达的情况下向每个接入设备提供可靠性保证。现有的解决方案在处理大量到达时采取反应性方法，例如当大量到达事件发生时的非选择性禁止，这意味着设备不能得到单独的可靠性保证。在本文中，我们提出了一种积极主动的方法，基于蜂窝接入的标准操作。接入过程分为两个阶段，估计阶段和服务阶段。在估计阶段中，估计到达的数量，并且该信息用于调整在服务阶段中分配的资源量。我们的研究结果表明，主动的方法是有助于提供高访问可靠性的M2M设备。
2015-02-10 cs.IT math.IT
Massive Unsourced Random Access Based on Uncoupled Compressive Sensing: Another Blessing of Massive MIMO
我们提出了一种新的算法解决大规模无源随机接入（URA）问题，利用大规模天线阵列提供的丰富的空间维度。本文观察到，空间签名是大规模连接设置中URA的关键。所提出的方案依赖于时隙传输框架，但消除了对级联编码的需要，该级联编码是在耦合压缩感知（CCS）范式的上下文中引入的。实际上，所有现有的基于CCS的URA的工作都依赖于基于内/外树的编码器/解码器来拼接逐时隙恢复的序列。本文采取了不同的路径，利用自然提供的相关性之间的时隙重构的信道的每个用户，以便把它的解码序列。首先通过混合广义近似消息传递（HyGAMP）算法，系统地容纳多天线引起的组稀疏性，获得所需的时隙信道估计和解码序列。然后，基于期望最大化（EM）概念的信道相关性感知聚类框架与匈牙利算法一起使用，通过强制执行两个聚类约束来找到时隙最优分配矩阵，这两个聚类约束是非常具体的问题。然后，通过根据随后的分配矩阵将解码的序列与它们各自的用户相关联来完成拼接。详尽的计算机模拟表明，所提出的方案可以带来性能的改善，在高频谱效率，相比，一个国家的最先进的技术，调查使用大规模的天线阵列的背景下，大规模URA。
2020-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
Blind Goal-Oriented Massive Access for Future Wireless Networks
本文利用无线信道角度群稀疏特性，提出盲目标导向大规模随机接入策略，通过ADMM和聚类算法实现低时延、高可靠的多设备活跃检测，性能不依赖设备数量。
2022-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
Next-Generation URLLC with Massive Devices: A Unified Semi-Blind Detection Framework for Sourced and Unsourced Random Access
本文提出了一个统一的半盲检测框架的源和无源随机接入（RA），使下一代超可靠的低延迟通信（URLLC）的大规模设备。具体地，有源设备以免授权方式发送其上行接入信号，以实现超低接入时延。同时，基站的目标是在严重的设备间干扰下实现超可靠的数据检测，而不利用显式信道状态信息（CSI）。我们首先提出了一种高效的发射机设计，其中将少量参考信息（RI）嵌入到接入信号中，以解决未知CSI引起的固有模糊性。在接收端，我们进一步开发了一种基于连续干扰消除的半盲检测方案，其中双线性广义近似消息传递算法用于联合信道和信号估计（JCSE），而嵌入式RI用于消除模糊。特别地，秩选择方法和RI辅助的初始化策略被纳入，以降低算法的计算复杂性和提高JCSE的可靠性，分别。此外，四个使能技术的集成，以满足严格的延迟和可靠性要求的大规模URLLC。数值结果表明，所提出的半盲检测框架提供了一个更好的可扩展性-延迟-可靠性权衡比国家的最先进的检测方案专用于源或无源RA。
2023-03-20 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
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
Virtual Carrier Sensing Based Random Access in Massive MIMO Systems
第五代移动通信系统旨在支持未来无线应用的大规模接入。不幸的是，随机接入（RA）中的无线资源稀缺性是实现大规模接入的根本瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了一种基于虚拟载波侦听的RA方案在大规模MIMO系统。该方案的本质在于利用分配给用户设备（UE）的上行链路信道的无线空间资源来增加RA的信道资源。利用所提出的方案，RA UE能够利用与所分配的UE的空间资源近似正交的空间资源，从而与所分配的UE共享上行链路信道资源，而不会对它们造成显著干扰。具体地，为了确保RA UE避免与分配的UE的严重干扰，基站（BS）代表分配的UE向RA UE发送定制的虚拟载波。然后，RA UE进行轮询以确定上行链路信道资源是否可用于RA。推导了该方案下信道可用性概率和上行链路可达速率的闭式近似。理论分析和仿真结果表明，该方案能够显著增加RA的信道资源，以满足大规模接入的需求。
2018-06-26 cs.IT math.IT
BiSPARCs for Unsourced Random Access in Massive MIMO
针对大规模MIMO准静态瑞利衰落场景下的无来源随机接入问题，提出级联LDPC外码与SPARC内码、结合BiGAMP联合估计解码和SIC的低复杂度方案，达大规模连接场景下的最优性能。
2023-04-27 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Activity-Delay Detection and Channel Estimation for Asynchronous Massive Random Access
本文针对异步免授权大规模随机接入系统，提出了基于OAMP和MAMP的联合用户活动检测、时延检测与信道估计算法，在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。
2023-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
A New View of Multi-User Hybrid Massive MIMO: Non-Orthogonal Angle Division Multiple Access
本文从阵列信号处理的角度提出了一种新的多用户混合大规模多输入多输出（MIMO）系统。我们首先证明了，如果用户的到达角（AOA）是不同的，对应于不同的用户的瞬时信道向量是渐近正交的。然后，我们将信道矩阵分解成角度域基矩阵和增益矩阵。前者可以用导向矢量来表示，后者的大小与RF链的数量相同，这与混合预编码的结构完美匹配。提出了一种新的混合信道估计方法，该方法通过分别估计角度信息和增益矩阵，与传统的波束域方法相比，可以显著节省训练开销，提高信道估计精度。此外，借助于角域矩阵，MU大规模MIMO系统可以被视为一种非正交角分多址（ADMA），以在同一频带上同时服务多个用户。最后，通过计算机模拟验证了该方案的有效性。
2017-07-15 cs.IT eess.SP math.IT
