NOMA-Assisted Grant-Free Transmission: How to Design Pre-Configured SNR Levels?
本文研究NOMA辅助无授权传输中预配置SNR水平的设计问题，通过以信息年龄为指标的分析与仿真，验证了NOMA的性能增益及不同SNR配置设计的优劣。
2023-07-03 cs.IT eess.SP math.IT
Fast Grant Learning-Based Approach for Machine Type Communications with NOMA
Concordia University（康考迪亚大学）
在本文中，我们提出了一个非正交多址（NOMA）为基础的通信框架，允许机器类型的设备（MTD）访问网络，同时避免拥塞。所提出的技术是一种2步机制，首先采用快速上行链路授权来调度设备，而无需向基站（BS）发送请求。其次，以分布式方式采用NOMA配对以减少信令开销。由于BS在大规模场景中收集信息的能力有限，学习技术最适合此类问题。因此，采用多臂Bandit学习来调度快速授权MTD。然后，约束随机NOMA配对，提出了帮助解耦的两个主要挑战的快速上行链路授权方案，即，活动集预测和最优调度。使用NOMA，我们能够显着减少由于预测误差造成的资源浪费。此外，结果表明，该方案可以很容易地达到不切实际的最佳OMA性能，在可实现的回报，在一个负担得起的复杂度。
2020-08-31 cs.IT cs.LG math.IT
Transmit Power Pool Design for Grant-Free NOMA-IoT Networks via Deep Reinforcement Learning
免授权非正交多址接入（GF-NOMA）是用于短分组物联网（IoT）网络以增强连接性的潜在多址接入框架。然而，由于没有闭环功率控制，GF-NOMA中的资源分配问题是具有挑战性的。我们设计了一个原型的发射功率池（PP）提供开环功率控制。物联网用户仅根据其通信距离提前从该原型PP获取其发射功率。首先，提出了一种多智能体深度Q网络（DQN）辅助的GF-NOMA算法来确定原型PP的最佳发射功率电平。更具体地说，每个物联网用户都充当代理，通过与无线环境交互来学习策略，指导他们选择最佳操作。其次，为了防止Q学习模型的高估问题，提出了基于双DQN的GF-NOMA算法。数值结果证实，双DQN算法找到了最佳的发射功率电平，形成PP。与传统的在线学习方法相比，由于基于先前学习的动作空间的限制，所提出的基于原型PP的算法在变化的环境下收敛得更快。所考虑的GF-NOMA系统优于具有固定发射功率的网络，即所有用户具有相同的发射功率和具有正交多址技术的传统GF，在吞吐量方面。
2021-06-03 cs.IT math.IT
Distributed Layered Grant-Free Non-Orthogonal Multiple Access for Massive MTC
免授权传输被认为是支持大规模机器类型通信（mMTC）中的零星数据传输的有前途的技术。由于分布式方式，高冲突概率是免授权接入技术的固有缺点。非正交多址接入（NOMA）被期望用于上行链路免授权传输，通过利用功率域资源来增加连接机会。然而，它通常被应用于基站利用全信道状态信息执行协调的协调传输，这不适合于免授权技术。在本文中，我们提出了一种新的分布式分层免授权NOMA框架。在此框架下，我们分为不同的层根据预定的层间接收功率差的细胞。提出了一种基于分布式分层免授权NOMA的混合传输方案，以降低碰撞概率。此外，我们推导出连接吞吐量的封闭形式的表达式。提出了一种联合接入控制和NOMA层选择（JACNLS）算法来解决连接吞吐量优化问题。数值和仿真结果表明，当系统过载时，该方案的预期连接吞吐量比仅授权免授权方案高出3个数量级，比OMA协作传输方案高出31.25%，而后者的信令开销仅为后者的0.0189%.
2018-07-21 cs.IT math.IT
A Power-Pool-Based Power Control in Semi-Grant-Free NOMA Transmission
在本文中，我们生成一个发射功率池（PP）的物联网（IoT）网络与半免授权非正交多址接入（SGF-NOMA）通过多代理深度强化学习（MA-DRL），使开环功率控制（PC）。PP与每个资源块（RB）映射以实现分布式功率控制（DPC）。我们首先将资源分配问题描述为随机马尔可夫博弈，然后使用两种MA-DRL算法，即双深度Q网络（DDQN）和决斗DDQN来解决它。每个GF用户作为代理试图找出最佳的发送功率电平和RB，以形成期望的PP。在决斗过程的帮助下，学习过程可以通过评估有价值的状态来增强，而无需考虑每个动作在每个状态下的效果。因此，DDQN是为具有小尺寸动作-状态空间的通信场景而设计的，而Dueling DDQN是为大尺寸情况而设计的。此外，为了减少训练时间，我们通过消除无效动作来减少动作空间。为了控制干扰和保证基于授权的用户的服务质量要求，我们确定每个子信道的GF用户的最佳数量。我们发现，PC的方法有很强的影响，数据率的赠款为基础的和GF用户。我们证明了所提出的算法在计算上可扩展到大规模物联网网络，并产生最小的信令开销。结果表明，与现有的SGF NOMA系统和纯GF协议网络相比，本文提出的基于MA决斗DDQN的SGF NOMA和DPC协议的系统吞吐量分别提高了17.5%和22.2%.最后，我们表明，我们提出的算法优于传统的开环PC机制。
2022-06-02 cs.IT math.IT
Advanced NOMA Assisted Semi-Grant-Free Transmission Schemes for Randomly Distributed Users
非正交多址接入（NOMA）辅助的半免授权（SGF）传输由于其利用基于授权（GB）用户的频谱为免授权（GF）用户服务的出色能力，极大地提高了频谱效率，有效缓解了5G及更远网络的大规模接入问题，近年来受到了广泛的研究关注。在本文中，我们首先研究了贪婪的最佳用户调度SGF计划（BU-SGF）的中断性能，考虑瑞利衰落，路径损耗和随机用户位置的影响。为了解决BU-SGF方案的接纳公平性问题，我们提出了一个公平的SGF方案，应用累积分布函数（CDF）为基础的调度（CS-SGF），在该方案中，具有最佳信道相对于自己的统计信息的GF用户将被接纳。利用顺序统计量和随机几何理论分析了BU-SGF和CS-SGF的中断性能。理论分析表明，这两种方案只有在服务用户的数据率被封顶时才能达到全分集阶数，这严重限制了SGF方案的速率性能。为了进一步解决这个问题，我们提出了一种分布式功率控制策略，以放宽这种数据率的限制，并推导出这两种方案的中断性能在此策略下的解析表达式。仿真结果验证了CS-SGF方案的公平性、功率控制策略的有效性和理论分析的正确性。
2022-12-06 cs.IT math.IT
Grant Free MIMO-NOMA with Differential Modulation for Machine Type Communications
本文针对机器类通信中设备异步零星发送短包的场景，提出一种基于差分调制的免授权MIMO-NOMA方案，通过稀疏贝叶斯学习实现活跃设备检测，并利用差分调制约束设计非相干多设备数据检测器，显著提升检测性能。
2024-06-11 cs.IT math.IT
Impact of Channel Correlation on Subspace-Based Activity Detection in Grant-Free NOMA
本文研究了免授权码域非正交多址接入（NOMA）中的活动检测问题。我们专注于通过子空间方法进行活动检测的数据和导频扩频签名的长度不同的设置下，并考虑一个现实的帧结构类似于现有的移动网络。我们调查的信道相关性的活动检测性能的影响，首先，我们考虑的情况下，信道表现出高相关性的时间和频率，并显示它可以严重恶化的性能。为了解决这个问题，我们建议在导频签名的顶部应用特定于用户的掩蔽序列。其次，我们考虑了另一个极端，即通道具有高度选择性，并表明它也会对性能产生负面影响。我们调查可能的飞行员的重新分配策略，可以帮助减少其影响。
2022-04-27 cs.IT eess.SP math.IT
Grant-Free Massive NOMA: Outage Probability and Throughput
在本文中，我们考虑了一个大规模的非协调非正交多址接入（NOMA）方案，设备有严格的延迟要求，没有重传的机会。每个设备从预定集合中选择导频序列作为其签名，并且同时发送其选择的导频和数据。当两个或多个设备选择相同的导频序列时，就会发生冲突。碰撞被视为对剩余接收信号的干扰。我们考虑连续联合解码（SJD）和连续干扰消除（SIC）下的瑞利衰落和路径损耗信道模型。我们首先推导出的中断概率的情况下，设备以相同的固定速率传输的表达式。然后，我们推导出的最大可实现的吞吐量的情况下，设备传输无速率码的表达式。因此，它们的码率适应于系统条件，即，负载、接收功率和干扰。数值结果验证了解析表达式的正确性。对于低数据率传输，结果表明，SIC执行接近的SJD的中断概率的数据包到达率高达10个数据包每时隙。然而，SJD可以实现几乎是SIC的两倍的吞吐量，因此更加优越。
2017-07-24 cs.IT math.IT
DeepMuD: Multi-user Detection for Uplink Grant-Free NOMA IoT Networks via Deep Learning
Zonguldak Bulent Ecevit University（宗古尔达克布伦特·埃杰维特大学）；Carleton University（卡尔顿大学）
在这封信中，我们提出了上行链路非正交多址接入（NOMA）中的深度学习辅助多用户检测（DeepMuD），以支持大规模机器类型通信，其中离线训练的基于长短期记忆（LSTM）的网络用于多用户检测。在所提出的DeepMuD中，也不需要完美的信道状态信息（CSI），因为它能够利用导频响应执行联合信道估计和多用户检测，其中导频与帧的比率非常低。所提出的DeepMuD显著改善了上行链路NOMA的错误性能，并且优于传统的检测器（即使具有完美的CSI）。此外，随着物联网（IoT）设备数量的增加，这种增益变得非常出色。此外，所提出的DeepMuD具有灵活的检测，无论物联网设备的数量如何，都可以执行多用户检测。因此，可以在没有信令开销的情况下为任意数量的物联网设备提供服务，从而实现免授权通信。
2021-02-18 cs.IT cs.LG math.IT
Outage Analysis of Aerial Semi-Grant-Free NOMA Systems
本文分析了采用SGF传输方案的UAV使能下行NOMA系统的中断性能，首次实施混合SIC方案，推导了GF用户的中断概率解析表达式，并提出DPA方案以放宽数据速率约束，最后通过仿真验证了理论分析。
2024-02-19 cs.IT eess.SP math.IT
Age of Information Analysis for NOMA-Assisted Grant-Free Transmissions with Randomly Arrived Packets
本文研究NOMA辅助免授权上行传输以降低信息年龄，采用随机数据包生成模型建立分析框架，评估有无重传下的平均AoI，证明NOMA优于OMA且重传在低生成率或高用户密度时显著改善AoI性能。
2025-04-28 cs.IT eess.SP math.IT
Modeling, Analysis, and Optimization of Grant-Free NOMA in Massive MTC via Stochastic Geometry
大规模机器类型通信（mMTC）是支持蓬勃发展的物联网（IoT）应用的关键场景。在mMTC中，尽管大量设备注册到接入点（AP），但是它们中的很少设备同时在上行链路短分组传输中是活动的，这需要新颖的协议和接收机设计以实现高效的数据传输和准确的多用户检测（MUD）。针对这一问题，提出了免授权非正交多址接入（GF-NOMA）协议。在GF-NOMA中，有源设备可以在一个时间帧内直接发送它们的码元和数据符号，而无需来自AP的授权。基于压缩感知（CS）的接收机被用于基于非正交码元（NOP）的多用户检测，并利用连续干扰消除来解码叠加的数据信号。在本文中，我们建模，分析和优化基于CS的GF-MONA mMTC系统通过随机几何（SG），从网络部署的一个方面。在SG网络模型的基础上，首先分析了基于CS的MUD在前导阶段的成功概率和信道估计误差，然后分析了数据阶段的平均聚合数据率。针对物联网应用对低能耗、低基础设施成本和灵活部署的要求，通过数值方法优化GF-NOMA的能效和AP覆盖效率。我们的分析的有效性通过蒙特卡罗模拟验证。仿真结果还表明，基于CS的GF-NOMA与NOP产生更好的MUD和数据率性能比基于竞争的GF-NOMA与正交码和基于CS的免授权正交多址接入。
2020-04-05 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Block Coordinate Descend Based Multiuser Detection for Uplink Grant-Free NOMA
免授权非正交多址接入（NOMA）方案被认为是在大规模机器类型通信（mMTC）网络中实现物联网（IoT）应用的大规模连接和减少信令开销的有希望的候选方案。基于压缩感知的多用户检测（CS-MUD）利用免授权NOMA系统中突发传输的固有特性，被认为是解决用户活动检测（UAD）和数据检测（DD）问题的有效方法。本文采用分块坐标下降法（BCD）来降低CS-MUD的计算复杂性。我们提出了两种改进的BCD算法，称为增强的BCD（EBCD）和复杂性降低增强的BCD（CR-EBCD）。具体而言，通过将一种新的候选集修剪机制，我们提出的EBCD算法实现了显着的CS-MUD性能的改善，到原来的BCD框架。此外，所提出的CR-EBCD算法通过消除迭代过程中的冗余矩阵乘法，进一步改进了所提出的EBCD。因此，与所提出的EBCD算法相比，我们提出的CR-EBCD算法享有两个数量级的复杂度节省没有任何CS-MUD性能下降，使其成为一个可行的解决方案，为未来的mMTC场景。大量的仿真结果表明，边界逼近性能以及超低的计算复杂性。
2022-05-23 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active User Detection and Channel Estimation for Grant-Free NOMA-OTFS in LEO Constellation Internet-of-Things
蓬勃发展的低轨道（LEO）星座通信网络为物联网（IoT）终端的无缝覆盖服务提供了一种有前途的解决方案。然而，面对大规模的连接和地面卫星链路（TSL）的快速变化，传统的免授权随机接入方案往往无法满足这种情况。在本文中，一个新的非正交多址（NOMA）传输协议，结合正交时频空间（OTFS）调制，提出了解决这些问题。此外，我们提出了一个两阶段的联合活动用户检测和信道估计方案的基础上的训练序列辅助OTFS数据帧结构。具体地说，在第一阶段中，借助于训练序列，我们通过恢复稀疏采样的信道向量来执行活跃用户检测和粗信道估计。然后，我们开发了一种参数化的方法，以促进更准确的结果与先前恢复的采样信道向量的信道估计TSL信道的固有特性。最后通过仿真实验验证了该方法在这种高移动性场景下的优越性。
2021-08-03 cs.IT eess.SP math.IT
Simple Semi-Grant-Free Transmission Strategies Assisted by Non-Orthogonal Multiple Access
免授权传输是未来无线网络支持的重要特征，因为它减少了由传统的基于授权的方案引起的信令开销。然而，对于免授权传输，允许进入同一信道的用户的数量是没有上限的，这可能导致多用户检测失败。本文提出了非正交多址接入（NOMA）辅助的半免授权（SGF）传输，这是一个免授权和基于授权的方案之间的妥协。特别是，而不是保留信道的基于授权的用户或免授权的用户，我们专注于SGF通信的情况下，其中用户被接纳到相同的信道通过基于授权和免授权协议的组合。结果，由基于授权的用户预留的信道可以由免授权用户共享，这提高了连接性和频谱效率。两个NOMA辅助的SGF竞争控制机制的开发，以确保，与少量的信令开销，被接纳的免授权用户的数量被仔细控制，并有效地抑制从免授权用户到基于授权的用户的干扰。分析结果表明，这两个建议的SGF机制采用不同的连续干扰消除解码顺序是适用于不同的实际网络场景。
2018-12-19 cs.IT math.IT
Hybrid Message Passing-Based Detectors for Uplink Grant-Free NOMA Systems
针对上行免授权NOMA系统的检测器性能提升问题，提出结合BG-MC概率模型的GAMP-BG-MC算法，利用时域相关性和自适应参数更新，在同阶复杂度下提升检测精度。
2024-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Grant-Free NOMA-OTFS Paradigm: Enabling Efficient Ubiquitous Access for LEO Satellite Internet-of-Things
随着物联网（IoT）的蓬勃发展，我们目睹了物联网终端数量的爆炸式增长，引发了全球对无处不在的无线接入的前所未有的需求。在这方面，新兴的低地球轨道卫星被认为是补充地面无线网络的一个有前途的推动者，可提供无处不在的连通性，并弥合预期的下一代无线通信中日益扩大的数字鸿沟。然而，LEO-SAT卫星所带来的恶劣条件已经对当前的多址接入（MA）方案提出了重大挑战，并导致了系统设计中出现的范式转变。在这篇文章中，我们首先提供了一个全面的概述国家的最先进的MA计划，并调查其局限性的LEO-SAT的背景下。为此，我们提出了一种新的下一代MA（NGMA），它融合了免授权非正交多址接入（GF-NOMA）机制和正交时频空间（OTFS）波形，简化连接过程，降低接入延迟和增强多普勒鲁棒性。最后提出了关键的开放挑战性问题和未来的技术发展方向。
2022-12-23 cs.IT eess.SP math.IT
A General Deep Reinforcement Learning Framework for Grant-Free NOMA Optimization in mURLLC
免授权非正交多址接入（GF-NOMA）是支持大规模超可靠低延迟通信（mURLLC）业务的一种潜在技术。然而，GF-NOMA系统中的动态资源配置是具有挑战性的，由于随机业务和冲突，这是未知的基站（BS）。同时，延迟和可靠性要求的联合考虑使得用于mURLLC的GF-NOMA的资源配置更加复杂。为了解决这个问题，我们开发了一个通用的学习框架，基于签名的GF-NOMA在mURLLC服务考虑到多址接入签名冲突，UE检测，以及数据解码过程的K-重复GF和主动GF计划。我们的学习框架的目标是在延迟约束下最大化成功服务的用户（UE）的长期平均数量。我们首先执行一个实时的重复值配置的基础上的双深度Q网络（DDQN），然后提出了一个合作的多智能体学习技术的基础上的DQN（CMA-DQN），以优化配置的重复值和竞争传输单元（CTU）的数量。我们的研究结果表明，在我们提出的学习框架中，在相同的延迟约束下，成功服务的UE的数量对于K-重复方案是10倍，对于主动方案是2倍，比具有固定重复值和CTU数量的多。此外，CMA-DQN优于传统的基于负载估计的方法（LE-URC）的性能证明了其长期动态配置的能力。重要的是，我们的通用学习框架可以用来优化所有基于签名的GF-NOMA方案中的资源配置问题。
2021-03-25 cs.IT cs.SY eess.SY
Active Terminal Identification, Channel Estimation, and Signal Detection for Grant-Free NOMA-OTFS in LEO Satellite Internet-of-Things
本文研究了基于低地球轨道（LEO）卫星的物联网（IoT）的大规模连接，以实现无缝的全球覆盖。我们建议将免授权非正交多址接入（GF-NOMA）模式与新兴的正交时频空间（OTFS）调制相结合，以适应大规模物联网接入，并减轻地面-卫星链路（TSL）的长往返延迟和严重的多普勒效应。在此基础上，提出了一种两阶段连续的活动终端识别（ATI）和信道估计（CE）方案以及一种低复杂度的多用户信号检测（SD）方法。具体地，在第一阶段，所提出的训练序列辅助OTFS（TS-OTFS）数据帧结构促进联合ATI和粗略CE，由此利用地面IoT终端的业务稀疏性和稀疏信道脉冲响应两者来增强性能。此外，基于每个TSL的单多普勒频移特性和延迟多普勒域信道的稀疏性，我们开发了一种参数化方法来进一步改进CE性能。最后，提出了一种基于最小二乘的并行时域SD方法，以较低的复杂度检测OTFS信号。仿真结果表明，所提出的方法优于国家的最先进的解决方案在ATI，CE，SD性能面临的长往返延迟和严重的多普勒效应。
2022-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
Eigenvalue Based Active User Enumeration for Grant-Free Access Under Carrier Frequency Offsets
针对载波频率偏移下的免授权非正交多址接入系统，提出两种基于特征值的活跃用户枚举方案，分别利用已知和未知噪声方差，仿真验证了归一化均方根误差性能。
2024-11-07 cs.IT eess.SP math.IT
The Interplay of Spectral Efficiency, User Density, and Energy in Grant-based Access Protocols
该研究利用有限块长分析，比较 HARQ 重传与 NOMA/OMA 资源分配，在低 SNR 下刻画频谱效率、用户密度与 $E_b/N_0$ 的缩放关系，证明 CC-NOMA 整体最鲁棒。
2024-01-29 cs.IT math.IT
Deep Learning-Based Blind Multiple User Detection for Grant-free SCMA and MUSA Systems
本文提出一种基于预激活残差神经网络的盲多用户检测方案，用于免授权SCMA和MUSA系统，在无信道状态信息和设备稀疏度先验知识的情况下联合识别活跃设备数量及其消息，并在室内工厂毫米波信道下验证了其检测性能优于现有方法。
2023-05-31 cs.IT math.IT
Grant-Free Non-Orthogonal Multiple Access: A Key Enabler for 6G-IoT
具有短有效载荷以及低功率预算的设备数量的激增已经驱使研究人员远离经典的基于授权的接入方案，该方案因其大的信令开销以及功耗重传而臭名昭著。相反，轻量级的随机接入协议已被重新研究，其吞吐量已提高了数量级与复杂但仍然低复杂度的收发器算法。事实上，免授权访问已被确定为一种关键的媒体访问控制技术，用于在蜂窝网络中的机器类型通信中提供大规模连接。在本文中，我们表明，免授权接入结合非正交传输方案是6 G物联网（IoT）的一个很有前途的解决方案。我们提出了新的和有前途的结果深度学习（DL）为基础的技术，联合用户检测和解码。然后，我们提出了一个多层次的模型GF-NOMA的功率有效的通信。我们还讨论了资源分配问题，使共存的GF-NOMA与其他正交，甚至基于授权的计划。最后，我们总结了为实现6 G-IoT而提出的介质访问研究方向。
2020-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
Grant-Free Random Access in Machine-Type Communication: Approaches and Challenges
大规模机器类型通信（MTC）预计将在支持物联网（IoT）应用方面发挥关键作用，例如通过蜂窝网络支持智能城市、智能工厂和联网车辆。MTC的特点是MTC设备数量多、活动稀疏，传统的方法难以支持，因此需要设计新的接入技术。特别地，在第五代（5G）中，引入免授权或两步随机接入方案以通过减少信令开销使MTC更高效。在这篇文章中，我们首先介绍了免授权随机接入，并讨论了如何修改大规模多输入多输出（MIMO），以利用高空间复用增益。然后，我们解释的前导码设计，可以提高性能和变化的基础上的概念，非正交多址接入（NOMA）。最后，对下一代蜂窝系统的免授权随机接入的设计挑战。
2020-12-18 cs.IT math.IT
A Novel Framework of K-repetition Grant-free Access via Diversity Slotted Aloha (DSA)
本文提出一种用于 K-GF-NOMA 的 $α$-IIC-DSA 多用户检测新框架，通过 AP 利用不同资源块信号相关性生成干扰实现 SIC 检测，适用于大量微型 MTCDs 的随机接入场景。
2024-01-09 cs.IT cs.NI 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
Rate Splitting Multiple Access for Semi-Grant-Free Transmissions
通过基于授权（GB）和免授权（GF）的混合传输技术，物联网（IoT）设备和大规模机器类型通信（mMTC）的GF用户有机会与GB用户共享无线资源。在本文中，我们提出了一种速率分裂多址接入（RSMA）的新兴的半免授权（SGF）传输系统，以增加连接性和可靠性的战略。在RSMA辅助的SGF（RSMA-SGF）方案中，GF用户利用速率分割原理实现分布式竞争，最有效地利用发射功率进行鲁棒传输，同时对GB用户保持透明。与现有的非正交多址接入（NOMA）辅助SGF方案相比，RSMA-SGF方案在不将GB和GF用户的目标速率限制在有限值范围内的情况下，显著降低了中断概率，实现了完全的多用户分集增益。给出了系统中断概率的精确表达式和渐近分析，为RSMA-SGF方案的系统性能性能评估提供了方便。计算机模拟结果阐明了RSMA-SGF方案优越的中断性能，并验证了所开发的分析结果的准确性。
2021-10-05 cs.IT math.IT
Multiple Transmit Power Levels based NOMA for Massive Machine-type Communications
本文提出了一种易于处理的解决方案，用于将非正交多址接入（NOMA）集成到大规模机器类型通信（mMTC）中，以增加上行链路连接性。在用户端提供多个发射功率电平以实现开环功率控制，这是传统的具有固定发射功率的上行链路NOMA所缺少的。该解决方案的基础首先提出了分析显示的平均到达率（AAR）方面的固有性能增益。然后，提出了一种实用的框架，基于一种新的功率地图相关联的一组精心设计的发射功率电平与每个地理区域处理无瞬时信道状态信息的问题。在此基础上，提出了一种基于两种实用协议的半免授权（semi-GF）传输来增强网络的连通性，其AAR比传统的基于授权的传输和GF传输都要高。当mMTC中的活动GF设备的数量远远超过可用资源块时，对应的AAR趋于零。为了解决这个问题，用户限制技术被应用到半GF传输中，以稳定业务流，从而增加AAR。最后，有前途的研究方向进行了讨论，以改善所提出的网络。
2020-11-24 cs.IT math.IT
Semi-Integrated-Sensing-and-Communication (Semi-ISaC) Networks Assisted by NOMA
本文研究了非正交多址接入（NOMA）辅助集成传感和通信（ISaC）网络。与传统的ISaC网络相比，其中总带宽用于雷达检测和无线通信，所提出的Semi-ISaC网络允许一部分带宽用于ISaC，其余带宽仅用于无线通信。首先推导了通信信号中断概率的解析表达式，包括雷达目标信号和通信发射机信号。此外，我们推导了各态历经的雷达回波估计信息率（REIR）的解析表达式。仿真结果表明：1）NOMA ISaC比传统ISaC具有更好的频谱效率; 2）随着脉冲密度的增大，REIR得到了增强。
2022-03-08 cs.IT math.IT
Deep Learning-Based Active User Detection for Grant-free SCMA Systems
Centre for Wireless Communications, University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）
已经引入了免授权随机接入和上行链路非正交多址接入（NOMA）以减少大规模机器类型通信（mMTC）中的传输延迟和信令开销。针对mMTC上行链路框架下的免授权稀疏码多址接入（SCMA）系统，提出了两种新的基于组的深度神经网络主动用户检测（AUD）方案.所提出的AUD方案学习非线性映射，即，多维码本结构和信道特性。这是通过将设备活动的稀疏结构与训练数据集合并的接收信号来实现的。此外，离线预训练模型能够在没有任何信道状态信息和设备稀疏水平的先验知识的情况下检测活动设备。仿真结果表明，与几个有源器件，所提出的计划获得超过两倍的检测概率相比，传统的AUD计划的信噪比范围内的利益。
2021-06-21 cs.IT cs.LG math.IT
Improving Random Access with NOMA in mMTC XL-MIMO
针对拥挤mMTC XL-MIMO场景中的随机接入问题，提出结合NOMA与SUCRe-XL优势的NOMA-XL协议，通过子阵列级信号处理满足远场条件，减少接入尝试次数并提升平均总速率。
2023-04-07 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Beamforming Design for OTFS-NOMA
研究了一个高移动性用户与多个低移动性NOMA用户共享频谱的正交时频空间调制辅助非正交多址接入（OTFS-NOMA）网络的波束赋形设计问题。特别地，波束成形设计被公式化为优化问题，其目标是最大化低移动性NOMA用户的数据率，同时保证可以满足高移动性用户的目标数据率。考虑了有和无信道状态信息误差的情况，其中低复杂度的解决方案是通过应用逐次凸逼近和半定松弛。仿真结果也表明，使用所提出的波束形成方案可以产生显着的性能增益随机波束形成。
2019-10-31 cs.IT math.IT
Cognitive Radio-Inspired Rate-Splitting Multiple Access for Semi-Grant-Free Transmissions
在本文中，我们提出了一种认知无线电启发的速率分裂多址（CR-RSMA）方案，以协助半免授权（SGF）传输，其中一个基于授权的用户（GBU）和多个免授权用户（GFU）通过共享相同的资源块接入基站（BS）。利用认知无线电原理，GBU和接纳的GFU分别被视为主用户和次用户，并且在接纳的GFU处应用速率分裂以实现SGF传输。与正交多址接入相比，在BS处被接纳的GFU的发射功率分配、目标速率分配和连续干扰消除解码顺序被联合优化，以获得被接纳的GFU的最大可实现速率，而不会恶化GBU的中断性能。由于扩展的非中断区，CR-RSMA-assisted SGF（CR-RSMA-SGF）传输实现比认知无线电启发的非正交多址接入辅助的SGF传输更低的中断概率。推导了接纳GFU中断概率的精确表达式和渐近分析，以评估CR-RSMA-SGF传输的系统性能。分析和仿真结果验证了CR-RSMA-SGF传输的优越中断性能和全多用户分集增益。
2022-08-15 cs.IT math.IT
Semi-Integrated-Sensing-and-Communication (Semi-ISaC): From OMA to NOMA
针对下一代蜂窝网络提出了半集成传感与通信（Semi-ISaC）的新概念。与现有技术相比，总带宽用于集成传感和通信（ISaC），所提出的半ISaC框架提供了更多的自由度，因为它允许一部分带宽专门用于无线通信或雷达检测，而其余部分则用于ISaC传输。为了提高带宽效率，我们研究了半ISaC网络从正交多址接入（OMA）到非正交多址接入（NOMA）的演进。首先，我们评估基于OMA的半ISaC网络的性能。对于通信信号，我们研究了中断概率（OP）和遍历率。对于雷达回波，我们刻画了各态历经的雷达估计信息率（REIR）。然后，我们研究了基于NOMA的Semi-ISaC网络的性能，包括通信信号的OP和遍历速率以及雷达回波的遍历REIR。OP的多样性增益和遍历REIR的高信噪比（SNR）斜率也被评估为见解。分析结果表明：1）在基于NOMA的Semi-ISaC场景下，近端用户的分集阶数等于Nakagami-m衰落信道的系数（m），而远端用户的分集阶数为零; 2）各态历经REIR的高信噪比斜率取决于雷达信号占空比与脉冲宽度的比值。仿真结果表明：1）Semi-ISaC比传统的ISaC具有更好的信道容量; 2）基于NOMA的Semi-ISaC比基于OMA的Semi-ISaC具有更好的信道容量。
2023-01-31 cs.IT eess.SP math.IT
Semantic Communications in Multi-user Wireless Networks
本文研究了多用户网络中语义通信的开发。我们提出了一种新的异构语义和比特多用户框架，提供完美的，定制的，智能的信息传输。我们讨论了正交多址接入（OMA）和非正交多址接入（NOMA）的建议异构框架，重点调查语义通信和NOMA之间的相互作用，即NOMA启用语义通信和语义通信增强NOMA。1)对于支持NOMA的语义通信，我们提出了一个半NOMA方案，有效地促进异构语义和比特多用户通信，它统一了传统的NOMA和OMA方案。的基本性能限制，即语义与比特率的区域，其特征在于，这表明所提出的半NOMA的优越性。2)对于语义通信增强的NOMA，我们提出了一个机会主义的语义和比特通信的方法，以减轻在NOMA的早，晚速率差距的问题。数值案例研究表明，显着的性能增益可以实现NOMA采用语义通信比位通信。最后，突出了几个开放的研究方向。
2022-11-16 cs.IT eess.SP math.IT
Heterogeneous Semantic and Bit Communications: A Semi-NOMA Scheme
本文针对语义与比特传输共存问题，提出半NOMA方案，通过比特流分割与灵活资源分配，证明其在语义对比特速率区域和功率区域上优于OMA和NOMA。
2022-09-14 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal SIC Ordering and Power Allocation in Downlink Multi-Cell NOMA Systems
针对下行多小区非正交多址接入（NOMA）系统中的和速率最大化问题，提出了一种全局最优的联合连续干扰消除（SIC）排序和功率分配（JSPA）算法.该算法是基于基站（BS）的功率消耗的探索，并获得每个小区的最佳功率的封闭形式。虽然最优JSPA算法可以很好地扩展更大数量的用户，但它在小区数量上仍然是指数级的。对于任何次优的解码顺序，我们提出了一个低复杂度的近最优联合速率和功率分配（JRPA）的策略，在该策略中，用户的完整速率区域被利用。此外，我们设计了一个接近最佳的半集中式JSPA框架的两层异构网络，使它的规模以及大量的小基站和用户。数值结果表明，JRPA大大优于情况下，强制用户实现其信道容量，通过施加著名的SIC必要条件的功率分配。此外，所提出的半集中式JSPA框架显著优于完全分布式框架，其中所有BS都以其最大功率预算操作。因此，集中式JRPA和半集中式JSPA算法具有接近最优的性能，是更大数量的小区和用户的良好选择。
2021-09-29 cs.IT math.IT
Transmission Energy Minimization for Heterogeneous Low-Latency NOMA Downlink
研究了具有严格异构时延约束的两用户下行链路传输能量最小化问题。为了应对延迟的限制，并明确规定块长度（延迟）和可靠性之间的权衡有限块长度码（FBCs）的容量的正常近似，在经典的香农容量公式。我们首先考虑基于非正交多址（NOMA）的传输方案。然而，由于接收机处的异构延迟约束和信道条件，传统的连续干扰消除可能是不可行的。因此，我们研究的问题，考虑异构接收机条件下不同的干扰缓解方案，并解决相应的NOMA设计问题。结果表明，虽然能量函数不是凸的，也没有封闭的形式表示，所研究的NOMA问题可以整体解决半解析和低复杂性。此外，我们提出了一种混合传输方案，结合时分多址（TDMA）和NOMA。具体地说，混合方案可以明智地执行比特和时间分配，并采取TDMA和NOMA作为两个特殊的情况。为了处理更具挑战性的混合设计问题，我们提出了一个凹近似的FBC速率/容量公式，通过它我们获得了计算效率和高质量的解决方案。仿真结果表明，与纯NOMA和TDMA方案相比，该混合方案可以获得可观的传输能量节省。
2019-12-18 cs.IT math.IT
Physical Layer Security in Cooperative NOMA Hybrid VLC/RF Systems
集成可见光通信（VLC）和射频（RF）网络可以提高通信系统在覆盖范围和数据率方面的性能。然而，由于RF链路的广播和无处不在的性质，将RF链路添加到VLC网络削弱了保密性能。研究了协作非正交多址（CoNOMA）混合VLC/RF系统中的物理层安全问题。考虑VLC系统，其中靠近VLC接入点（AP）的两个受委托用户在窃听者存在的情况下使用RF信号帮助覆盖范围外的合法用户。AP使用NOMA原理将数据传输到委托用户和合法用户，其中委托用户从接收到的光强度中获取能量，解码合法用户的消息，使用RF链路转发它，然后解码他们的消息。它需要在服务质量（QoS）的约束下，使用波束成形和DC偏置和功率分配，以最大限度地提高在合法用户的保密率。主动和被动窃听者的情况下，提出了不同的解决方案，使用半定松弛，迫零，波束成形和干扰。数值结果比较不同的方法，并显示所提出的方法有助于提高所提出的模型的保密性能。
2020-08-25 cs.IT math.IT
Joint Beamforming and Power Splitting Control in Downlink Cooperative SWIPT NOMA Systems
研究了无线信息功率同步传输（SWIPT）在协作非正交多址接入（NOMA）中的应用。提出了一种新的协作多输入单输出（MISO）SWIPT NOMA协议，其中具有强信道条件的用户充当能量收集（EH）中继，以帮助信道条件较差的用户。EH继电器采用功率分流（PS）方案。通过联合优化PS比和波束成形向量，设计目标是在满足“弱用户”的QoS要求的同时最大化“强用户”的数据率。它归结为一个具有挑战性的非凸问题。为了解决这个问题，半定松弛（SDR）技术被用来放松与波束形成器相关的二次项，然后通过二维穷举搜索来求解其全局最优性。我们证明了秩一的最优性，建立放松的问题和原来的等价。为了进一步降低穷举搜索带来的高复杂度，提出了一种基于连续凸近似（SCA）的迭代算法，该算法至少可以有效地达到其稳定点。考虑到潜在的应用场景，例如，物联网，单输入单输出（SISO）的情况下，合作SWIPT NOMA系统也进行了研究。公式化的问题被证明是严格单峰的PS比。因此，黄金分割搜索（GSS）为基础的算法，在每一步的封闭形式的解决方案，提出了找到唯一的全局最优解。值得指出的是，SCA方法也可以收敛到SISO情况下的最优解。在数值模拟中，该算法的数值收敛在几个迭代，和SWIPT辅助NOMA协议优于现有的传输协议。
2017-06-09 cs.IT math.IT
Joint Beamforming Design and Power Allocation for Full-Duplex NOMA Cognitive Relay Systems
在本文中，我们考虑了一个非正交多址接入认知无线电网络，其中一个全双工多天线中继协助从基站（BS）到一个认知远用户的传输，而在同一时间，BS发送到一个认知近用户。我们的目标是扩大远-近用户速率区域，通过在远用户速率高于某个阈值的约束下最大化近用户速率。为此，一个非凸联合优化问题的中继波束成形和在BS和认知中继的发射功率解决作为一个半定松弛问题，结合一个有效的可解线搜索方法。为了比较，我们还考虑了低复杂度的固定波束形成器设计，其中BS和认知中继之间的最佳功率分配被解决。我们的研究结果表明，所提出的联合优化可以显着减少的影响，在FD中继和用户间干扰的近用户的情况下，在残留的自干扰。
2017-08-13 cs.IT math.IT
Deep Learning based Radio Resource Management in NOMA Networks: User Association, Subchannel and Power Allocation
随着未来无线通信的快速发展，NOMA技术与毫米波技术的结合成为研究热点。NOMA在毫米波异构网络中的应用可以满足未来通信中不同应用和场景下用户的多样化需求。在本文中，我们提出了一个机器学习框架来处理在这样一个复杂的场景中的用户关联，子信道和功率分配问题。我们专注于最大限度地提高能源效率（EE）的服务质量（QoS），干扰限制和功率限制的约束下的系统。具体而言，用户关联通过拉格朗日对偶分解方法来解决，而半监督学习和深度神经网络（DNN）分别用于子信道和功率分配。特别是，未标记样本的引入，以提高近似和泛化能力的子信道分配。仿真结果表明，该方案可以以较低的复杂度获得较高的效率。
2020-06-20 cs.IT eess.SP math.IT
Subband Random Sensing Grant Free Uplink for URLLC in Unlicensed Spectrum
在本文中，我们提出了一种新的方案，称为子带随机感知（SRS）授权免费上行链路的超可靠低延迟通信（URLLC）在未授权频谱。SRS免授权上行链路创造性地结合了子带感知、用户分组和随机接入，允许感知非授权频谱的用户使用宽带中可用的子资源，减少与其他用户的冲突。新方案克服了新无线电（NR）版本16所采用的半持续调度（SPS）上行链路在具有零星业务的应用中的严重频谱浪费问题。与基于竞争的免授权上行链路相比，新方案实现了更低的冲突概率，这直接导致了更高的可靠性。分析和仿真结果证明了其优越的性能。
2021-09-23 cs.IT cs.NI math.IT
Energy-Efficient Beamforming and Resource Optimization for AmBSC-Assisted Cooperative NOMA IoT Networks
在这篇手稿中，我们提出了一种基于多天线环境反向散射通信（AmBSC）辅助下一代（NG）物联网（IoT）通信网络的协作非正交多址（NOMA）的节能交替优化框架。具体而言，通过优化发射机处IoT NOMA用户的主动波束成形向量和功率分配系数（PAC）以及多天线辅助反向散射节点处的被动波束成形向量，实现了所考虑的AmBSC使能的多集群协作IoT NOMA系统的能量效率最大化。通常，增加每个集群中IoT NOMA用户的数量会导致集群间干扰（ICI）（在不同集群之间）和集群内干扰（在IoT NOMA用户之间）。为了对抗ICI的影响，我们利用迫零（ZF）为基础的主动波束成形，以及一个有效的聚类技术在源节点。此外，通过利用有效的功率分配策略来减轻集群内干扰的影响，该功率分配策略在服务质量（QoS）、协作、SIC解码和功率预算约束下确定IoT NOMA用户的PAC。利用逐次凸近似（SCA）和凸规划差分（DC）将非凸无源波束形成问题转化为标准半定规划（SDP）问题，并基于惩罚方法得到无源波束形成的秩1解.此外，数值分析的仿真结果表明，所提出的能量效率最大化算法表现出有效的性能，实现收敛，只有几个迭代。
2022-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-Assisted Code-Domain MIMO-NOMA
我们认为上行链路码域非正交多址接入（NOMA）与大规模多输入多输出（MIMO）和可重构智能表面（RISs）的组合。我们假设一个设置，其中的基站（BS）能够形成波束的视线条件下的RIS，每个RIS覆盖一个集群的用户。为了支持集群内的多用户传输，利用经由扩频的码域NOMA。我们调查的RIS相移的优化，使大量的用户支持。事实证明，这是一个耦合优化问题，它取决于干扰消除下的检测阶数和BS处应用的滤波。我们建议解耦这些变量使用和率优化相移作为初始解，使我们能够获得这些变量的解耦估计。然后，为了确定最终的相移，该问题被放松到一个半定规划，可以有效地解决通过凸优化算法。仿真结果表明，我们的方法在提高用户的可检测性的有效性。
2021-05-26 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Beamforming and Power Allocation in Downlink NOMA Multiuser MIMO Networks
针对多小区多用户多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）网络，提出了一种新的波束赋形和功率分配联合设计方法。在该网络中，基站（BS）采用协作多点（CoMP）用于下行链路传输。我们研究了一个新的情况下，用户被分为两组，根据他们的服务质量（QoS）的要求，而不是他们的信道质量在文献中调查。我们提出的联合设计的目的是最大限度地提高一组用户的最大努力的总和速率，同时保证最低要求的目标速率的用户在其他组。关节设计是一个非凸的NP-难问题。为了使问题易于处理，采用了一系列的变换来简化设计问题。在此基础上，提出了一种基于逐次凸逼近的迭代次优资源分配算法。在每次迭代中，秩约束优化问题通过半定规划松弛得到最优解。数值结果表明，该方案提供了显着的和率增益相比，现有的计划，并快速收敛到一个次优解。
2018-06-12 cs.IT math.IT
Smart Soft-RAN for 5G: Dynamic Resource Management in CoMP-NOMA Based Systems
在本文中，我们设计了一种新的智能软件定义无线电接入网络架构，该架构灵活，具有流量和密度感知能力，适用于第五代（5G）蜂窝无线网络及以后。建议的架构，基于网络参数，如密度的用户和系统流量，执行五个重要的任务，即，动态无线电资源管理（RRM），动态BS类型选择，动态功能划分，动态传输技术选择，和动态成帧。在这方面，我们首先阐述了所提出的智能软RAN模型的结构，并解释了所提出的架构和RRM算法的细节。接下来，作为一个案例研究，基于所提出的架构，我们设计了一种新的协调多点波束成形技术，利用功率域非正交多址接入和多输入单输出下行链路通信的组合来提高虚拟化软件定义的5G网络的吞吐量。在这样做时，我们制定了一个优化问题，其目的是最大化的总吞吐量服从最小所需的数据率的每个用户和最大发射功率约束的每个移动虚拟网络运营商和每个BS，并找到联合的非正交集，波束成形，和子载波分配。针对所提出的优化问题，基于网络密度，设计了集中式和半集中式两种算法。具体来说，对于超密集场景，我们使用集中式算法，而半集中式算法用于高密度和中等密度场景。数值结果说明了所提出的算法的性能和信令开销，例如，考虑到计算限制，支持的用户数量增加了60%以上。
2021-06-26 cs.IT math.IT
Optimization of Energy-Constrained IRS-NOMA Using a Complex Circle Manifold Approach
研究能量受限网络中IRS辅助的上行NOMA性能，提出基于复圆流形的低复杂度算法联合优化发射功率和波束成形，在最小化发射功率和最大化能效上优于SDP基准。
2024-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
Exploiting Sensing Signal in ISAC: A NOMA Inspired Scheme
提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的集成传感和通信（ISAC）框架，其中双功能基站（BS）发送复合通信和传感信号。与将感测信号视为对通信的有害干扰相比，在这项工作中，基于NOMA的概念，利用感测信号的多个波束来传送额外的信息流。然后，每个通信用户借助于连续干扰消除（SIC）来检测额外信息流和现有传统信息流。基于所提出的框架，一个多目标优化问题（MOOP）制定的通信吞吐量和感测波束准确性之间的权衡特征。对于一般的多用户场景，制定MOOP首先转换为一个单目标优化问题，通过e-约束方法。然后，提出了一个双层块坐标下降（BCD）算法，采用分式规划和逐次凸逼近找到一个高质量的次优解。对于特殊的单用户场景，通过将MOOP转化为凸二次半定规划，可以得到全局最优解。此外，严格证明了：1）在多用户场景中，所提出的受NOMA启发的ISAC框架通过进一步利用感测信号来递送额外的信息流而始终优于最新的感测干扰消除（SenIC）ISAC框架; 2）在特殊的单用户场景下，所提出的受NOMA启发的ISAC框架实现了与现有SenIC ISAC框架相同的性能，这表明在这种情况下不一定需要感测干扰的协调。数值结果验证了理论结果。
2022-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
Max-Min Fair Precoder Design and Power Allocation for MU-MIMO NOMA
研究了下行多输入多输出（MIMO）非正交多址接入（NOMA）无线通信系统。在NOMA系统中，基站具有针对所有用户的单播数据，并且组中的多个用户共享相同的资源。我们的目标是设计发射预编码器和功率分配系数联合提供最大-最小公平性（MMF）之间的最强的用户在每个组中，同时保持最低的目标速率为所有其他用户。这个问题是通过两个主要的迭代方法来解决的。第一种方法是基于半定松弛（SDR）和连续凸逼近（SCA），和第二种方法是基于可达速率和最小均方误差（MMSE）的表达式之间的等价性。对于后一种方法，Karush-Kuhn-Tucker（KKT）的最优性条件的推导和表达式所满足的最佳接收机，MMSE权重和最佳预编码器。提出的算法进行了比较，速率分裂（RS），正交多址接入（OMA）和多用户线性预编码（MULP）计划的MMF率，能源效率和复杂度。结果表明，当RS具有最佳的MMF速率和能量效率时，基于KKT最优性条件的MMSE方法具有最小的复杂度。此外，SDR/SCA方法提供了很好的折衷。它提供高MMF速率、低复杂性和卓越的能效。
2020-08-05 cs.IT eess.SP math.IT
Safeguarding NOMA Networks via Reconfigurable Dual-Functional Surface under Imperfect CSI
研究了在非正交多址接入（NOMA）网络中使用可重构双功能面来保证全空间安全传输的问题。在存在窃听者的情况下，通过同时发射和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）来保障从基站到合法用户的下行链路通信，研究了三种实用的操作协议，即能量分裂（ES）、模式选择（MS）和时间分裂（TS）.在信道信道状态信息不完全的情况下，研究了功率分配、有源和无源波束形成的联合优化问题，以最大化保密能量效率（SEE）。对于专家系统，通过S-过程和广义符号确定性近似半无限约束，问题由交替优化框架求解。此外，通过求解一个混合整数非凸问题，将该算法推广到MS协议。而对于TS，提出了一种两层迭代方法。仿真结果表明：1）所提出的STAR-RIS辅助NOMA网络能够提供比常规RIS对应物高高达33.6\%的SEE; 2）TS和ES协议通常分别优选用于低功率域和高功率域; 3）CSI估计的准确性和比特分辨率功耗对于获得STAR-RIS提供的SEE益处至关重要。
2022-05-29 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for IRS-Assisted Wireless Powered Hybrid NOMA and TDMA
智能反射表面（IRS）的高反射波束形成增益使其不仅对无线信息传输而且对无线功率传输具有吸引力。在这封信中，我们考虑了一个IRS辅助的无线供电通信网络，其中基站（BS）发送能量到多个用户分组成多个簇在下行链路中，和集群的用户发送信息的BS在混合非正交多址和时分多址的方式在上行链路中。研究了优化IRS的反射波束形成以及BS的功率传输和不同用户簇的信息传输之间的时间分配以最大化网络的吞吐量，并提出了一种基于块坐标上升、半定松弛和顺序秩一约束松弛技术的有效算法来解决由此产生的问题。仿真结果验证了该算法的有效性，并显示了用户分簇设置对网络吞吐量性能的影响。
2021-04-27 cs.IT eess.SP math.IT
Semi-Grant-Free Orthogonal Multiple Access with Partial-Information for Short Packet Transmissions
针对短包传输，提出 PIMA 半免授权随机接入协议，通过基站获取瞬时流量部分信息来优化时隙分配，显著降低碰撞与延迟，且对各类流量表现出鲁棒性。
2023-07-27 cs.IT cs.NI eess.SP
