Joint Optimization of Preamble Selection and Access Barring for MTC with Correlated Device Activities
大多数现有的机器类型通信（MTC）的随机接入的工作假设独立的设备活动。然而，在若干物联网（IoT）应用中，设备活动由事件驱动，因此可能是相关的。本文研究了相关设备活动的前导码选择和接入限制的联合优化。我们采用由所有设备的前导选择分布参数化的通用随机前导选择的随机接入方案和由接入禁止因子参数化的接入禁止方案，以最大限度地利用相关设备活动来提高平均吞吐量。首先，我们制定的平均吞吐量最大化问题的前导选择分布和接入限制因素。这是一个具有挑战性的非凸问题。我们刻画了问题的最优性。然后，我们开发了两个迭代算法，分别获得一个稳定点和一个低复杂度的解决方案，通过使用块坐标下降（BCD）方法。数值结果表明，提出的两种解决方案实现了显着的增益比现有的计划，展示了利用设备活动的相关性，提高平均吞吐量的意义。数值结果还表明，与稳定点相比，低复杂度解在获得相似平均吞吐量的同时，计算复杂性大大降低，证明了低复杂度解的有效性.
2021-04-13 cs.IT math.IT
Massive Multiple Access Based on Superposition Raptor Codes for M2M Communications
机器对机器（M2M）无线系统旨在在机器类型通信（MTC）设备之间提供无处不在的连接，无需任何人为干预。考虑到MTC业务的指数增长，确保未来的无线标准能够处理该业务是至关重要的。在本文中，我们专注于设计一个非常有效的大规模接入策略，高密度蜂窝网络与M2M通信。通过结合Raptor码和叠加调制，允许若干MTC设备在相同的资源块处同时发送。这显著地减少了接入延迟并且提高了可实现的系统吞吐量。提出了一种简单而有效的随机访问策略，仅检测所选择的合格者和选择了他们的设备的数量。在随机接入阶段中不需要设备标识，这显著减少了信令开销。分析了所提出的方案，并且将资源块中可以支持的MTC设备的最大数量表征为消息长度、可用资源的数量和可用资源的数量的函数。仿真结果表明，该方案可以有效地支持大量的MTC设备的有限数量的可用资源，当消息的大小是小的。
2016-02-18 cs.IT math.IT
Compressive Coded Random Access for Massive MTC Traffic in 5G Systems
大规模MTC支持是重要的未来细分市场，但在蜂窝系统中尚未得到有效支持。在本文中，我们跟进最近的概念相结合的先进的MAC协议与压缩感知（CS）为基础的多用户检测。具体来说，我们介绍了一个概念，稀疏的联合活动，信道和数据检测的编码ALOHA（FDMA）协议的背景下。我们认为，简单的稀疏活动和数据检测是不够的（许多论文都是这样做的），因为控制资源是按照数据的顺序排列的。此外，我们将提高这些协议的性能方面的减少所需的资源，用户活动，信道估计和数据检测。我们将相应地对系统进行数学分析，并提供底层稀疏多用户检测器的捕获概率的表达式。最后，我们将提供结构化的CS算法的联合估计方案，并评估其性能。
2017-06-29 cs.IT math.IT
Random Access Based on Maximum Average Distance Code for Massive MTC in Cellular IoT Networks
码扩展随机接入（CeRA）是用于在蜂窝IoT网络中支持mMTC的有前途的技术。然而，它的潜力是有限的代码模糊性，这是从一个更大的码字比实际发送的数量的推断结果。在这封信中，我们提出了一个随机接入方案，以减轻这个问题，允许设备选择的quickbles考虑到最大平均距离的q元码传输。此外，提出了一种基于超图的CeRA解码方法，并推导了一个分析模型。数值结果表明，该方案显着增加了成功的信道接入的概率以及资源利用率。
2021-05-26 cs.IT cs.NI 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
Random Multiple Access for M2M Communications with QoS Guarantees
我们提出了一种新的随机多址接入（RMA）机制与服务质量（QoS）保证的机器对机器（M2M）通信。我们考虑一个时隙的不协调的数据传输周期，在此期间，机器类型通信（MTC）设备在相同的无线电信道上发送。基于延迟要求，MTC设备被划分为不同大小的组，并且传输帧被划分为不同长度的子帧。在每个子帧中，每个组被分配接入概率，MTC设备基于该接入概率来决定发送其分组的副本或保持静默。基站（BS）采用连续干扰消除（SIC）来恢复所有叠加的分组。我们推导出每个组的设备分辨率的平均概率的封闭形式的表达式，我们使用这些表达式来设计的访问概率。通过蒙特卡罗模拟验证了表达式的准确性。我们表明，所设计的访问概率可以保证高可靠性和高能源效率的QoS要求。最后，我们表明，RMA可以优于标准的协调接入方案，以及一些最近提出的M2M蜂窝网络接入方案。
2016-10-24 cs.IT 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
Collision Resolution with Deep Reinforcement Learning for Random Access in Machine-Type Communication
免授权随机接入（RA）技术适用于机器类型通信（MTC）网络，但它们需要适应MTC业务，这与人类类型通信不同。诸如用于时隙ALOHA的指数退避（EB）方案的常规RA协议遭受大量冲突，并且它们不直接适用于MTC业务模型。在这项工作中，我们建议使用具有参数共享的多代理深度Q网络（DQN）来找到应用于网络中所有机器类型设备（MTD）的单个策略来解决冲突。此外，我们认为二进制广播反馈常见的所有设备，以减少信令开销。我们比较了我们提出的DQN-RA方案与EB方案的性能高达500个MTD，并表明该方案优于EB策略，并提供了吞吐量，延迟和冲突率之间的更好的平衡
2022-05-04 cs.IT math.IT
On the Effective Capacity of MTC Networks in the Finite Blocklength Regime
本文分析了有限块长（FB）机制下时延受限的机器类型通信（MTC）网络的有效容量（EC）。首先，我们推导出一个封闭形式的数学近似的EC在瑞利块衰落信道。我们的最佳错误概率，以最大限度地提高凹EC功能和研究的SINR的变化，不同的延迟约束的影响。我们的分析表明，信干噪比的变化有严格的延迟约束网络EC的影响较小。我们提出了一个示例性的情况下，大规模的MTC接入的干扰效应进行分析，提出了三种方法来恢复EC为某一节点，这是功率控制，延迟约束的优雅退化和联合补偿。联合补偿结合了功率控制和延迟约束的优雅退化，其中我们执行最大化的目标函数，其参数根据延迟和SINR优先级确定。我们的研究结果表明，具有严格的延迟约束的网络有利于功率控制补偿和补偿通常以较高的成本进行较短的数据包。
2017-05-11 cs.IT math.IT
Large-Scale Antenna-Assisted Grant-free Non-Orthogonal Multiple Access via Compressed Sensing
支持大规模连接是5G无线通信系统中的重要要求。对于大规模机器类型通信（MTC）场景，由于期望网络容纳具有稀疏短消息的大量MTC设备，因此像当前LTE上行链路的多址方案将不适合。为了减少信令开销，我们考虑了一种免授权多址系统，它要求接收机在不知道活动用户导频的情况下，一次性完成活动检测、信道估计和数据解码。然而，大多数的“一次”通信研究没有考虑大规模MIMO场景。在这项工作中，我们提出了一个多测量模型（MMV）模型为基础的大规模MIMO和利用协方差矩阵的测量，以确认一个高的活动检测率。
2017-01-10 cs.IT math.IT
On Throughput of Compressive Random Access for One Short Message Delivery in IoT
在本文中，我们研究了压缩随机接入（CRA）与两个阶段的机器类型通信（MTC）在蜂窝物联网（IoT）。特别是，我们考虑了每个用户（物联网设备或传感器）在物联网应用中被激活以发送数据时只有一条短消息（长度相同）的情况。讨论了两种不同的基于CRA的随机接入方案（一种是传统的，另一种是基于简化的握手过程的新方案）。基于吞吐量分析，我们表明，基于CRA的随机接入方案，简化握手过程可以优于其有效载荷的长度是自适应地决定取决于活跃用户的数量。仿真结果表明，推导出的吞吐量表达式与它们一致，可以用于设计一个每个活动设备或传感器只有一条短消息的MTC随机接入系统。
2020-02-05 cs.IT math.IT
Random Access Schemes in Wireless Systems With Correlated User Activity
传统的随机接入方案都是基于用户激活的聚合过程设计的，而用户激活的聚合过程是在用户独立激活的基础上产生的。然而，在机器类型通信（MTC）中，一些用户可能表现出高度的相关性，例如因为他们观察到相同的物理现象。这铺平了道路，设计接入方案，结合调度和随机接入，这是这项工作的主题。其基本思想是以这样一种方式调度高度相关的用户，即他们的传输不太可能导致冲突。为此，我们提出了两个贪婪分配算法。这两种方法都试图只使用成对相关性来最大化吞吐量，但它们依赖于关于高阶依赖性的不同假设。我们表明，与传统的随机接入方案相比，这两种算法都获得了更高的吞吐量，这表明用户相关性可以有效地用于MTC的接入协议中。
2018-03-09 cs.IT math.IT
Communication-Efficient Distributed SGD using Preamble-based Random Access
在本文中，我们研究了通信效率的分布式随机梯度下降（SGD）的数据集的用户分布在一定的区域，并通过无线信道进行通信。由于在所提出的方法中的一个迭代的时间是独立的用户的数量，它是非常适合于可扩展的分布式SGD。此外，由于所提出的方法是基于机器类型通信（MTC）广泛采用的基于随机接入的随机接入，因此它可以容易地用于在各种物联网（IoT）应用中训练具有大量设备的模型，其中MTC用于它们的连接。对于衰落信道，我们表明，可以使用非相干合并。因此，不需要信道状态信息（CSI）估计。从分析和仿真结果，我们可以证实，所提出的方法不仅是可扩展的，而且还提供了改进的性能，随着设备数量的增加。
2021-05-19 cs.IT math.IT
Statistical QoS provisioning for MTC Networks under Finite Blocklength
本文分析了有限块长机制下时延受限的机器类型通信（MTC）网络的有效容量。首先，我们推导出一个封闭形式的数学近似的有效容量在准静态瑞利衰落信道。我们刻画了最佳错误概率，以最大化凹有效容量函数与可靠性约束，并研究了信号干扰噪声比（SINR）的变化，不同的延迟约束的效果。可靠性和有效容量最大化之间的权衡表明，特别是当机器数量较少时，我们可以在有限的有效容量牺牲的情况下获得更高的可靠性。我们的分析表明，信干噪比的变化有严格的延迟约束网络的有效容量的影响较小。我们提出了一个示例性的场景，大规模的MTC接入的干扰影响进行分析，提出了三种方法来恢复某一节点的有效容量，这是功率控制，延迟约束的优雅退化和联合补偿。联合补偿结合了功率控制和延迟约束的优雅退化，其中我们执行最大化的目标函数，其参数根据延迟和SINR优先级确定。我们的结果表明，具有严格延迟约束的网络有利于功率控制补偿，并且对于较短的数据包通常以较高的成本进行补偿。
2018-08-21 cs.IT math.IT
Rate-Splitting Random Access Mechanism for Massive Machine Type Communications in 5G Cellular Internet-of-Things
蜂窝物联网已经导致数百万机器类型通信（MTC）设备的部署。这些大量的设备必须经由随机接入信道（RACH）机制与单个gNodeB（gNB）通信。然而，现有的RACH机制在处理如此大量的设备时是低效的。为了解决这个问题，我们提出了速率分裂随机接入（RSRA）机制，它使用速率分裂和解码速率分裂多址（RSMA），以提高RACH的成功率。该机制将消息分为公共消息和私有消息，提高了解码性能。我们使用广泛的模拟证明，所提出的RSRA机制显着提高了MTC在蜂窝物联网网络中的成功率。我们还评估了所提出的机制随着设备数量的增加和接收功率差异的性能。
2021-06-08 cs.IT math.IT
A Tractable Model of the LTE Access Reservation Procedure for Machine-Type Communications
机器类型通信（MTC）中的典型场景是以大量设备为特征的场景，其中每个设备具有零星的业务。因此，单个LTE小区中被服务设备的数量不是由可用聚合速率确定的，而是由LTE接入预留协议的限制确定的。具体地，当确定用于MTC的LTE网络的尺寸时，每个随机接入响应的有限数量的竞争许可和有限数量的上行链路许可是至关重要的。我们提出了一个低复杂度的模型LTE的接入预留协议，包括这两个限制，并允许我们评估点击速度的中断概率。该模型主要是基于封闭形式的表达式，除了与重传的反馈影响的部分，这是通过求解一个不动点方程。我们的模型克服了仅关注前导码冲突的现有模型的不完整性。与遵循3GPP规范的模拟LTE接入预留过程的比较证实，我们的模型提供了对系统中断事件和支持的MTC设备的数量的准确估计。
2015-11-30 cs.IT cs.NI math.IT
Code-Expanded Random Access for Machine-Type Communications
在当前蜂窝标准中用于支持机器类型通信（MTC）的随机接入方法是传统的帧时隙ALOHA的衍生物，因此不能有效地支持高用户负载。受LTE中采用的随机接入方法的启发，我们提出了一种新型方法，该方法能够维持较宽的随机接入负载范围，同时保持物理层不变并在媒体接入控制层中引起微小变化。所提出的方案增加了可用的竞争资源的量，而不诉诸于增加系统资源，如竞争子帧和竞争帧。这种增加是通过创建随机访问码字将竞争空间扩展到码域来实现的。具体地，在所提出的方案中，用户通过在多个随机接入子帧中发送一个或不发送可用的LTE正交码来执行随机接入，从而创建用于竞争的接入码字。以这种方式，对于相同数量的随机接入子帧和正交码，可用竞争资源的量急剧增加，使得能够支持增加数量的MTC用户。我们提出的框架和分析所提出的代码扩展的随机访问方法，并表明我们的方法支持负载区域是目前的系统所无法达到的。
2012-07-02 cs.IT math.IT
HashBeam: Enabling Feedback Through Downlink Beamforming in Unsourced Random Access
无源随机接入（URA）已经成为下一代无线网络中大规模机器类型通信（MTC）的候选范例。虽然已经为URA开发了许多优秀的上行链路方案，但是这些方案没有指定用于提供关于用户的消息是否被成功解码的反馈的机制。虽然这在一些MTC场景中可能是可接受的，但是缺乏反馈对于需要高可靠性水平的应用是不够的。然而，向活动用户提供反馈的问题由于基站不知道活动用户的身份的事实而变得复杂。在本文中，提出了一种新的下行链路波束形成方案称为HashBeam，使基站提供反馈到URA内的活动用户，尽管不知道他们的身份。该方案的核心思想是用户的信道和消息的散列可以作为他们真实身份的代理。所提出的方案可以适用于任何数量的天线在基站，它示出所需的信道使用的数量是线性的用户数量确认。使用信道增益结合用户散列作为活跃用户的区分属性的思想是新颖的，并且扩展了URA方案的设计空间。
2022-06-03 cs.IT math.IT
Random Access for Machine-Type Communication based on Bloom Filtering
我们提出了一种随机接入方法的灵感，适合机器类型通信（MTC）的布隆过滤器。每个接入设备在争用过程期间发送\emph{signature}。使用布隆过滤方法构造签名，并且签名包含关于设备身份和连接建立原因的信息。我们在当前LTE-A接入协议上实例化所提出的方法。然而，该方法适用于更一般类别的随机接入协议，这些协议使用随机码或其他预留序列，如在5G系统中预期的情况。我们表明，我们的方法更有效地利用系统资源，并实现显着降低连接建立延迟的情况下，同步到达，相比的变体的LTE-A接入协议，是优化的MTC流量。所提出的方法的好处在于，它允许基站（BS）在连接建立的初始阶段就已经获取设备标识和连接建立原因，从而使得BS能够区分它们。
2016-08-30 cs.IT cs.NI math.IT
Performance Analysis of 2-Step Random Access with CDMA in Machine-Type Communication
在机器类型通信（MTC）中从4步随机接入到2步随机接入的转变中存在增长的兴趣，因为2步随机接入非常适合于各种物联网（IoT）应用中的短消息递送。在本文中，我们研究了一个2步随机接入方法，使用码分多址（CDMA）形成多个信道的数据包传输的扩频因子小于信道数。结果，在2步随机接入中的数据传输阶段的长度可以以多用户干扰为代价而缩短。为了了解数据传输相位长度的减少如何提高频谱效率，我们推导了吞吐量和频谱效率。从分析的结果中，我们可以表明，基于CDMA的两步随机接入方法可以有一个更高的频谱效率比传统的两步方法与正交信道分配，这意味着MTC的性能可以通过成功地发送更多的数据包每单位时间使用CDMA。仿真结果也证实了这一点。
2020-12-29 cs.IT eess.SP math.IT
NOMA-based Compressive Random Access using Gaussian Spreading
压缩随机接入（CRA）是已经被考虑用于具有非正交扩频序列的大规模机器类型通信（MTC）的随机接入方案，其中压缩感测（CS）的概念通过利用稀疏设备活动而用于低复杂度检测器。在本文中，我们研究了功率域非正交多址接入（NOMA）的应用，以提高CRA的性能（或增加设备的数量被支持）。我们考虑高斯扩频序列，并通过大系统分析得出设计标准，以确定功率域NOMA的功率电平。从仿真结果中，我们可以确认，通过将NOMA应用于CRA，可以减少错误检测到的设备活动的数量。
2018-12-28 cs.IT 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
Accurate Energy-Efficient Power Control for Uplink NOMA Systems under Delay Constraint
5G中的机器类型通信（MTC）设备将使用非正交多址（NOMA）技术进行大规模连接。这些设备在传输模式和睡眠方式之间切换以节省电池;并且它们的应用可能具有不同的服务质量（QoS）要求。在本文中，我们开发了一种新的上行链路能量有效的功率控制方案，多个MTC设备具有上述模式转换能力和不同的QoS要求。利用有效带宽和有效容量模型，系统的能量效率可以表示为总有效容量与总能量消耗的比值。在系统能量效率最大化问题中采用了两种新的解析模型：1）双模电路模型和2）精确的延迟中断近似模型。仿真结果表明，我们提出的方案是能够提供精确的延迟QoS保证的NOMA系统。
2018-07-21 cs.IT math.IT
Random Access Protocols with Collision Resolution in a Noncoherent Setting
无线系统越来越多地用于机器类型通信（MTC），其中用户偶尔发送非常短的消息。在这样的设置中，由信道估计施加的开销是相当大的，从而要求非相干通信。在本文中，我们考虑一个非相干设置，用户随机访问的媒体发送短消息到一个共同的接收器。我们提出了一种基于Gabor帧的传输方案，其中每个用户都有一个专用的码本的M个可能的码字，而码本同时作为一个ID的用户。该方案被用作冲突解决的一个简单的协议的基础。
2014-12-29 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Split Preamble RAN Over-load Protocol for M2M Communications in Cellular Networks
3G/4G网络中的机器类型通信（MTC）最近由于与泊松类型H2 H业务相反的业务特性的突发性质而得到更多关注。在文献中已经提出了大量的方法。在本文中，我们给出了一个数学模型的性能分析的不相交分配（DA）和联合分配（JA）方法分配给M2M和H2 H用户的权限。在早期的工作中，我们已经研究了两种可能的分裂前导码方法对MTC用户的冲突概率和能量减少的性能。本文利用$K$阶马尔可夫链方法建立了RACH过程中JA/DA方法的随机模型，并从碰撞概率、接入成功概率、平均接入时延、前导码发送统计量和M2M用户接入时延统计量等方面进行了性能分析。基于给定的成功接入延迟阈值，推导出预留前导码集的最佳数目。数值结果验证了仿真结果，并表明该模型可以准确地估计JA/DA方法的性能。
2015-08-31 cs.IT cs.NI math.IT
On Throughput Improvement using Immediate Re-transmission in Grant-Free Random Access with Massive MIMO
为了支持机器类型通信（MTC），大规模多输入多输出（MIMO）已经被考虑用于免授权随机接入。一般而言，具有大规模MIMO的免授权随机接入的性能受到许可数和活动设备数的限制。特别地，当存在多个同时发送数据分组的活动设备时，信号与干扰加噪声比（SINR）不能高到足以成功解码。在本文中，为了提高性能，我们考虑立即重传的有源设备，具有低的SINR，虽然它没有经历前导码冲突，利用重传分集（RTD）增益。为了看到所提出的方法的性能，我们进行吞吐量分析与某些近似和假设。由于所提出的方法可能是不稳定的，由于立即重传，稳定系统的条件进行了研究。仿真结果表明，分析结果合理匹配仿真结果。
2020-09-01 cs.IT math.IT
Evolution of the 5G New Radio Two-Step Random Access towards 6G Unsourced MAC
本文通过将5G两步随机接入协议映射到无源多址信道框架进行信息论基准分析，发现现有方案难以高能效支持大规模MTC/IoT终端，并提出保留传统协议特征的改进方案，显著提升能量与频谱效率。
2024-05-06 cs.IT math.IT
Unsourced Random Access
本专著系统梳理噪声信道中的无源随机接入（URA）问题，阐述其通过共享编码器简化接收、并将随机接入作为编码问题处理的核心思想。
2025-09-29 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning for Random Access in Machine-Type Communication
随机接入（RA）方案是机器类型通信（MTC）中高度关注的主题。在RA协议中，退避技术，如指数退避（EB）用于稳定系统，以避免低吞吐量和过度的延迟。然而，这些回退技术表现出不同的基本假设和分析模型的不同性能。因此，为时隙ALOHA RA找到更好的传输策略仍然是一个挑战。在本文中，我们展示了深度强化学习（DRL）对RA的潜力。我们学习的传输策略，吞吐量和公平性之间的平衡。该算法利用前一个动作和二进制反馈信号来学习传输概率，对不同的业务到达速率具有自适应性。此外，我们提出了平均年龄的数据包（AoP）作为衡量用户之间的公平性。我们的研究结果表明，该政策优于基线EB传输方案的吞吐量和公平性。
2022-01-24 cs.IT cs.NI math.IT
Random Access for Massive Machine-Type Communications
本论文致力于研究提高随机接入方案的效率，并促进其在机器类型通信（MTC）中的部署的方法。首先，针对免授权随机接入系统设计了一种联合用户活动识别和信道估计方案。我们提出了一种分散的传输控制，并设计了一个基于压缩感知（CS）的用户识别和信道估计方案。我们分析了所提出的方案的分组延迟和吞吐量。我们还优化了传输控制方案，以最大限度地提高系统的吞吐量。第二，随机接入方案，即，编码时隙ALOHA（CSA）方案被设计用于擦除信道以提高系统吞吐量。通过推导外部信息传输（EXIT）函数和优化其收敛行为，我们设计的CSA计划与重复码和最大距离可分离（MDS）码的码概率分布，以最大限度地提高预期的业务负载，分组擦除和时隙擦除信道。我们推导了无限帧长情况下CSA方案在擦除信道上的渐近吞吐量，并验证了该吞吐量与实际帧长情况下的吞吐量的近似性。第三，提出了一种有效的CSA方案的数据解码算法，以进一步提高系统效率。我们提出了一个低复杂度的物理层网络编码（PNC）的方法来获得线性组合的冲突数据包和设计一个增强的消息级连续干扰消除（SIC）算法，利用线性组合的冲突数据包。我们提出了一个分析框架，并推导出所提出的计划的系统吞吐量。CSA方案被进一步优化以最大化系统吞吐量和能量效率。
2019-06-10 cs.IT math.IT
A Learning-Based Fast Uplink Grant for Massive IoT via Support Vector Machines and Long Short-Term Memory
Centre for Wireless Communications (CWC), University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）
当前的随机接入（RA）分配技术在服务于大规模机器类型通信（mMTC）应用时遭受拥塞和高信令开销。为此，3GPP引入了使用快速上行链路授权（FUG）分配的需求，以减少延迟并提高具有严格QoS约束的智能物联网（IoT）应用的可靠性。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的FUG分配方法。首先，利用SVM分类器对MTC设备进行优先级排序。其次，LSTM架构用于流量预测和校正技术，以克服预测误差。这两个结果被用来实现一个有效的资源调度器的平均延迟和总吞吐量。一个耦合马尔可夫调制泊松过程（CMMPP）的流量模型与混合报警和定期流量的应用比较建议FUG分配其他现有的分配技术。此外，一个扩展的流量模型的基础上CMMPP是用来评估所提出的算法在一个更密集的网络。我们使用从Numenta Anomaly Benchmark（NAB）数据库收集的实时测量数据来测试所提出的方案。我们的仿真结果表明，所提出的模型优于现有的RA分配方案，通过实现最高的吞吐量和最低的接入延迟的顺序为1 ms，通过实现98 $\%$的预测精度服务时，目标的大规模和关键的MTC应用与有限数量的资源。
2021-08-02 cs.IT cs.LG cs.NI
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
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
