Joint Source-Channel Coding and Bayesian Message Passing Detection for Grant-Free Radio Access in IoT
考虑一个物联网（IoT）系统，它通过共享相同带宽的多个传感器来监视多个多值事件。每个传感器测量与一个或多个事件相关的数据，并在相应事件处于活动状态时使用免授权随机访问与基站的融合中心进行通信。基站旨在检测活动事件，并且针对每个活动事件，确定描述每个活动事件的状态的标量值。基于分离源信道（SSC）编码的传统解决方案将为每个传感器使用分离的码本，并且在基站处解码传感器的发送分组，以便随后执行事件检测。相比之下，本文考虑了一种潜在的更有效的解决方案，通过基于类型的多址接入（TBMA）的非正交推广的联合信源信道（JSC）编码的基础上。因此，测量相同事件的所有传感器共享相同码本（具有非正交码字），并且基站直接检测事件的值，而无需首先对每个传感器执行单独解码。提出了一种新的贝叶斯消息传递检测方案的TBMA为基础的协议，其性能相比，传统的解决方案。
2019-10-25 cs.IT eess.SP math.IT
Analyzing Uplink Grant-free Sparse Code Multiple Access System in Massive IoT Networks
免授权稀疏码多址接入（GF-SCMA）被认为是未来无线网络中一种很有前途的多址接入方式。在本文中，我们专注于表征上行链路GF-SCMA方案在具有无处不在连接的网络（例如物联网（IoT）网络）中的性能。为了提供一个易于处理的方法来评估GF-SCMA的性能，我们首先开发了一个理论模型，考虑到SCMA系统中的多用户检测（MUD）的属性。然后，我们分析了在码本冲突的情况下GF-SCMA的出错率性能，以研究在大规模物联网网络中重用码本时GF-SCMA的可靠性。对于性能评估，成功概率和平均符号错误概率（ASEP）的精确近似。为了进一步阐述，我们利用分析结果讨论了GFSCMA中码字稀疏度的影响。在此之后，我们进行了比较研究SCMA和它的变种，密集码多址（DCMA），GF传输，这两个方案的有效性提供见解。这有利于GF-SCMA系统设计的实际实现。仿真结果表明，更密集的码本可以帮助支持更多的UE，并增加GF-SCMA网络中数据传输的可靠性。此外，由于SCMA可以实现过载增益，因此在低检测阈值下通过具有密集UE部署的GFSCMA可以实现更高的成功概率。
2021-03-18 cs.IT eess.SP math.IT
Space Diversity-Based Grant-Free Random Access for Critical and Non-Critical IoT Services
在本文中，我们研究的关键和非关键的物联网（IoT）服务的共存的无线电接入和回程段组成的免授权信道。在无线电接入段，IoT设备使用时隙ALOHA协议通过擦除冲突信道向接入点（AP）发送数据包。然后，AP通过共享无线回程段将正确接收的消息转发到基站（BS），该共享无线回程段被建模为擦除冲突信道。因此，AP扮演提供空间分集的不协调中继的角色，并且可以减少由冲突引起的性能损失。非正交和服务间的正交资源共享被认为是和比较。分析了吞吐量和可靠性指标，并提供了数值结果，以评估关键和非关键物联网服务之间的性能权衡。
2019-09-24 cs.IT cs.NI math.IT
Exploiting Tensor-based Bayesian Learning for Massive Grant-Free Random Access in LEO Satellite Internet of Things
随着物联网（IoT）的快速发展，低轨道（LEO）卫星物联网有望提供低功耗、大规模连接和广覆盖的物联网应用。在此背景下，本文提出了一种面向低轨卫星物联网的大规模免授权随机接入（GF-RA）方案。该方案不需要改变收发器，而是将接收信号变换为张量分解形式。利用张量结构的特点，设计了一种贝叶斯学习算法，用于大规模GF-RA中的有源设备检测和信道估计。理论分析表明，该算法具有收敛速度快、复杂度低的特点.最后，大量的仿真结果证实了它在LEO卫星物联网中的有源设备检测的错误概率和信道估计的归一化均方误差方面优于基线算法。特别是，发现所提出的算法需要短的前导序列，并以低功率支持大规模连接，这对LEO卫星物联网很有吸引力。
2022-12-04 cs.IT 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
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
Control and Placement of Finite-Resolution Intelligent Surfaces in IoT Systems with Imperfect CSI
在本文中，我们研究了在单输入单输出（SISO）分布式物联网（IoT）网络中使用可重构智能表面（RIS）进行干扰抑制的优势。实施RIS辅助网络面临着各种问题，主要涉及RIS的控制和布局。为了解决与控制相关的挑战，我们考虑噪声和本地信道知识，在此基础上，我们设计算法来优化潜在的分布式RIS，以实现整体网络目标，如总速率。我们使用具有集中式RIS的网络作为比较的基准。我们进一步假设RIS处的低位移相器以捕获现实世界的硬件限制。我们还研究了RIS的位置，并分析量化了RIS作为其位置的函数所需的最低控制度，以保证特定的网络性能指标，并通过模拟验证结果。
2022-12-16 cs.IT eess.SP 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
Grant-Free Opportunistic Uplink Transmission in Wireless-powered IoT: A Spatio-temporal Model
环境射频（RF）能量收集作为无线功率物联网（IoT）网络的使能器而被广泛推广。本文联合特征的能量收集和数据包传输的免授权的机会上行链路物联网网络通过收集下行链路能量。为了做到这一点，联合排队论和随机几何模型被用来开发一个时空分析模型。特别是，收获的能量和数据包传输成功概率的特点是使用随机几何工具。{此外，使用二维离散时间马尔可夫链（DTMC）对每个设备进行建模。这两个维度被用于联合地跟踪去往/来自电池的所收集/耗尽的能量以及分组随时间到达/离开设备缓冲器。因此，所采用的排队模型表示空间上相互作用的队列的设备。为此，网络性能进行评估，根据数据包吞吐量，平均延迟，和平均缓冲区大小。讨论了基站（BS）密集化的影响，并提供了几个设计见解。结果表明，上行链路功率控制和机会信道接入的参数应联合优化，以最大化平均网络分组吞吐量，从而最小化延迟。
2020-11-16 cs.IT math.IT
Robust Hybrid Transceiver Designs for Linear Decentralized Estimation in mmWave MIMO IoT Networks in the Face of Imperfect CSI
针对mmWave MIMO IoT网络中的线性去中心化估计，提出了基于块坐标下降和SOMP技术的混合收发机设计方案，并推导了存在CSI不确定性时的鲁棒设计，有效降低了MSE。
2023-05-18 cs.IT eess.SP math.IT
Information-Centric Grant-Free Access for IoT Fog Networks: Edge vs Cloud Detection and Learning
考虑了多小区雾无线电接入网络（F-RAN）架构，其中物联网（IoT）设备周期性地对感兴趣的量（QoI）进行噪声观测，并在上行链路中使用免授权接入进行发送。每个小区中的设备连接到边缘节点（EN），该边缘节点也可以具有到中央处理器的有限容量前传链路。与传统的信息不可知协议相比，设备使用基于类型的多址（TBMA）协议进行发送，该协议被定制为使得能够基于从IoT设备接收的测量来估计每个小区中的相关QoS的字段。本文首次在具有边缘或云检测的多小区F-RAN模型中研究了这种形式的以信息为中心的无线电接入。边缘和云检测的设计和比较多细胞系统。最佳的基于模型的检测器的介绍和由此产生的渐近行为的错误的概率在云和边缘。然后，对于统计模型不可用的情况，讨论了数据驱动的边缘和云检测器，并在数值结果中进行了评估。
2020-01-21 cs.IT cs.NI math.IT
Grant-Free Coexistence of Critical and Non-Critical IoT Services in Two-Hop Satellite and Terrestrial Networks
地面和卫星通信网络通常依赖于两跳无线架构，其中接入信道之后是回程链路。实例包括云无线电接入网络（C-RAN）和低地球轨道（LEO）卫星系统。此外，以异构需求共存为特征的通信服务正在成为关键用例。本文研究了物联网（IoT）系统中关键业务（CS）和非关键业务（NCS）共享由无线接入和回程段组成的免授权信道的性能。在无线电接入段，IoT设备使用时隙ALOHA（SA）向一组非协作接入点（AP）发送数据包。然后，AP通过采用SA的共享无线回程段将正确接收的消息转发到基站。我们首先研究了一个简化的擦除信道模型，这是非常适合卫星应用。然后，为了考虑陆地场景，考虑衰落的影响。其中的主要结论，我们表明，正交服务间资源分配一般是首选NCS设备，而非正交协议可以提高吞吐量和分组成功率的CS设备的地面和卫星的情况。
2021-09-25 cs.IT cs.NI math.IT
Blind Receive Beamforming for Autonomous Grant-Free High-Overloading Multiple Access
预计大量物联网（IoT）设备将同时连接到mMTC以及未来几代无线网络，这对诸如RACH过程、用户设备检测和信道估计等方面提出了严峻的挑战。虽然空间组合在传统的基于授权的传输中提供了显着的收益，但当涉及到为物联网用例量身定制的自主免授权传输时，这种技术陷入了困境。为了解决这一问题，本文阐述了盲空间组合及其在纯数据多用户检测中的应用，以回应学术界和工业界对自主免授权（AGF）传输过载潜力的关注。盲空间合并可以解释为盲接收波束成形。仿真结果表明，盲空间合并增强的纯数据多用户检测性能AGF传输是相当令人印象深刻的。
2018-05-18 cs.IT 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
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
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
Sparse Signal Processing for Grant-Free Massive Connectivity: A Future Paradigm for Random Access Protocols in the Internet of Things
下一波无线技术将在连接传感器、机器和机器人以实现无数新应用方面激增，从而为物联网（IoT）创建结构。物联网连接的通用场景涉及大量的机器类型连接。但在典型的应用中，在任何给定时刻，只有一小部分（未知）设备处于活动状态，因此提供大规模物联网连接的关键挑战之一是首先检测活动设备，然后以低延迟解码其数据。本文概述了适用于大规模物联网接入问题的几种关键信号处理技术，主要关注先进的压缩感知技术及其在有效检测有源设备方面的应用。我们表明，大规模多输入多输出（MIMO）特别适合大规模物联网连接，因为随着基站天线数量趋于无穷大，设备检测误差可以在极限范围内渐进为零。使用多测量矢量（MMV）压缩感知技术。本文还提供了一个角度对几个相关的大规模接入的重要技术，如嵌入短消息的设备活动检测过程和编码的随机接入。
2018-07-18 cs.IT 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
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
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
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
Rate-Splitting Multiple Access for Overloaded Cellular Internet of Things
在不久的将来，可以设想蜂窝网络将不得不应对广泛的物联网（IoT）设备。因此，蜂窝IoT的所需特征将是同时服务于具有异构需求和发射机处的信道状态信息（CSIT）质量的大量设备的能力。在本文中，我们专注于具有两组CSIT质量的过载多输入单输出（MISO）广播信道（BC），即一组用户（代表高端设备），发射机具有CSI的部分知识，另一组用户（代表IoT设备），发射机仅具有统计CSI的知识。我们介绍了速率分裂多址（RSMA），一种新的多址接入基于多天线速率分裂（RS）蜂窝物联网。提出了两种策略，即时间划分-RSMA（TP-RSMA）和功率划分-RSMA（PP-RSMA）。前者在正交时隙上独立地为两组用户服务，而后者以非正交方式在同一时隙内联合地为两组用户服务。我们首先表明，在高信噪比（SNR），PP-RSMA实现了最佳自由度（DoF）在一个过载的MISO BC异构CSIT质量，然后在有限的SNR表明，通过结合PP和RSMA的好处，PP-RSMA实现显式和速率增益TP-RSMA和所有基线计划。此外，PP-RSMA对CSIT不准确性是鲁棒的，并且灵活地应对所有用户的服务质量（QoS）速率约束。DoF和速率分析帮助我们得出结论，PP-RSMA是具有大量设备的蜂窝物联网的强大框架。
2020-08-03 cs.IT math.IT
Bayesian Receiver Design for Grant-Free NOMA with Message Passing Based Structured Signal Estimation
免授权非正交多址接入（NOMA）有望在物联网（IoT）应用中实现低延迟的大规模接入。在免授权NOMA中，导频信号通常在活动用户的多用户检测（MUD）之前用于用户活动检测（UAD）和信道估计（CE）。然而，导频开销使得具有零星传输和短数据分组的IoT设备的通信效率低下，或者当信道相干时间短时。因此，期望通过避免使用导频信号来提高效率，这还可以进一步实现较低的延迟。本文主要研究了无授权低密度签名正交频分复用（LDS-OFDM）系统的贝叶斯接收机设计，其中每个用户被分配一个唯一的低密度扩频序列。我们建议使用低密度的扩频序列的活动用户检测，从而避免使用导频信号。首先，联合UAD，CE和MUD的任务被制定为一个结构化的信号估计问题。在此基础上，提出了基于消息传递的贝叶斯方法来解决结构化信号的估计问题。特别是，信念传播（BP），期望传播（EP）和平均场（MF）消息传递被用来开发有效的混合消息传递算法，以实现性能和复杂性之间的权衡。仿真结果表明了该接收机在不使用导频信号的情况下，对免授权LDS-OFDM系统的有效性。
2020-03-03 cs.IT math.IT
Mixed-Timescale Beamforming and Power Splitting for Massive MIMO Aided SWIPT IoT Network
传统的具有功率分割的同时无线信息和功率传输（SWIPT）假设完美的信道状态信息（CSI），这在大规模多输入多输出（MIMO）机制中尤其难以获得。在这封信中，我们考虑了一种混合时标联合波束成形和功率分割（MJBP）方案，以在大规模MIMO SWIPT物联网网络的下行链路中的功率约束下最大化一般效用函数。在该方案中，发射数字波束形成器适应于不完美的CSI，而接收功率分配器适应于长期的信道统计仅由于硬件限制和信令开销的考虑。所制定的优化问题求解使用混合时标在线随机逐次凸逼近（MO-SSCA）算法。仿真结果表明，显着的增益超过基线。
2019-08-20 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
CSI-free Rotary Antenna Beamforming for Massive RF Wireless Energy Transfer
射频（RF）无线能量传输（WET）是一项关键技术，可以为未来的大规模低能耗物联网（IoT）网络无缝供电。为了实现高效的大规模WET，信道状态信息（CSI）受限/自由多天线发射方案最近已经在文献中被提出。这个想法是减少/消除能量收集（EH）IoT节点参与大规模时间/功耗CSI训练所需支付的能量成本，但仍然能够实现一些传输空间增益。在本文中，我们又向前迈出了一步，提出了一种新型的无CSI旋转天线波束成形（RAB）WET方案，该方案在配备均匀线性阵列（UWB）的功率信标（PB）为大量周围EH IoT设备供电的场景中优于所有最先进的无CSI方案。RAB使用适当设计的无CSI波束形成器，其与PB处的连续或周期性旋转相结合，以提供按比例缩放为$0.85\sqrt{M}$的平均EH增益，其中$M$是PB的天线元件的数量。此外，提出了旋转特定功率控制机制，以i）如果设备的定位信息可用，则相当优化WET过程，和/或ii）避免在特定吸收率（SAR）方面对人类健康的危害。我们表明，RAB性能甚至快速接近（或超过，对于具有足够大数量的EH设备的场景，或当使用所提出的功率控制时）传统的基于全CSI的发送方案的性能，并且它对SAR约束也不太敏感。最后，我们讨论了重要的实用性相关的RAB，如其对非视线条件下的鲁棒性相比，其他CSI-免费的WET计划，其推广的情况下，PB使用的其他拓扑结构。
2021-08-27 cs.IT 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
Multi-User Multi-IoT-Device Symbiotic Radio: A Novel Massive Access Scheme for Cellular IoT
本文提出多用户多物联网设备共生无线电系统以支撑蜂窝物联网海量接入，设计鲁棒波束成形方案降低发射功率，还提出基于到达方向的低反馈开销波束成形方法，仿真验证了系统与方法的有效性。
2023-11-06 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning-based Joint Channel Prediction and Multibeam Precoding for LEO Satellite Internet of Things
针对低轨卫星物联网中信道状态信息获取不及时和多波束预编码设计困难的问题，本文提出基于CNN和LSTM的信道预测及基于VAE信道增强的鲁棒多波束预编码联合方案，仿真验证了其有效性和鲁棒性。
2024-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Traffic Prediction and Fast Uplink for Hidden Markov IoT Models
在这项工作中，我们提出了一种新的流量预测和快速上行链路的框架控制的二进制马尔可夫事件的物联网网络。首先，我们应用隐马尔可夫模型（HMM）的前向算法，以便通过快速上行链路授权调度可用资源到具有最大似然激活概率的设备。此外，我们评估的遗憾度量浪费的传输时隙的数量，以评估预测的性能。接下来，我们制定了一个公平性优化问题，以尽量减少信息的年龄，同时保持尽可能少的遗憾。最后，我们提出了一种迭代算法来估计模型超参数（激活概率）在实时应用程序中，并应用在线学习版本的流量预测方案。仿真结果表明，所提出的算法优于基线模型，如时分多址（TDMA）和免授权（GF）随机接入的遗憾，系统的使用效率，和年龄的信息。
2022-09-13 cs.IT cs.NI math.IT
Efficient IoT Devices Localization Through Wi-Fi CSI Feature Fusion and Anomaly Detection
本文提出基于智能手机的 IoT 定位系统，通过 AI 融合 Wi-Fi CSI 并检测异常 AoA 测量，结合最小二乘实现近 90% 场景分米级定位，且算法可迁移至超宽带。
2024-07-03 cs.IT 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
RSCNet: Dynamic CSI Compression for Cloud-based WiFi Sensing
York University（约克大学）；University of the Fraser Valley（弗雷泽河谷大学）；Cognitive Systems Corp.（认知系统公司）
针对云端WiFi感知中CSI传输开销大的问题，提出RSCNet，通过跨CSI窗口优化与云端LSTM利用历史窗口数据，在压缩CSI的同时保持高感知精度与低重建误差。
2024-05-20 cs.AI cs.HC cs.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 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
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
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
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
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
Phase-Shift and Transmit Power Optimization for RIS-Aided Massive MIMO SWIPT IoT Networks
本研究针对RIS辅助大规模MIMO SWIPT IoT网络，提出联合优化BS发射功率与RIS相移的资源分配算法，在满足IU服务质量下最大化IoT设备收集能量，仿真显示平均收集能量提升132%。
2024-07-17 cs.IT math.IT
On the Age of Information for AMP based Grant-Free Random Access
随着物联网（IoT）的快速发展，部署了大量设备，由于通信资源有限，这对接入网络提出了严峻的挑战。当大量用户竞争访问时，信息的新鲜度会因冲突的增加而变差。对于信息新鲜度感知场景来说，这可能是致命的，例如远程监控系统或自动驾驶系统，其中信息新鲜度起着关键作用。本文以信息时代（AoI）为主要性能指标，研究了基于AMP的免授权方案的信息新鲜度，并与基于授权的方案进行了比较。在此基础上，提出了一种结合休眠门限和强制激活门限的用户调度策略，进一步降低了平均用户感知距离。仿真结果表明，基于AMP的免授权方案能够以较少的导频资源提供足够的接入能力，并且对活跃用户数的波动具有鲁棒性。这确保了基于AMP的免授权方案可以将AAoI保持在低水平。实验结果还表明，所提出的阈值策略可以有效地提高信息的新鲜度。
2022-07-11 cs.IT math.IT
How Often Should CSI be Updated for Massive MIMO Systems with Massive Connectivity?
大规模多输入多输出（MIMO）系统需要支持物联网（IoT）应用的大规模连接。随着用户数量的增加，信道状态信息（CSI）获取开销成为系统性能的瓶颈。提出了一种间歇性信道估计方案，以减轻信道估计的负担，并最大化总容量。在该方案中，我们利用MIMO信道的时间相关性，并使用线性预编码器分析CSI的年龄对下行链路传输速率的影响。通过优化每个用户的CSI更新频率，我们发现CSI更新间隔应遵循准周期分布，并在CSI估计的准确性和CSI获取的开销之间达到折衷。数值结果表明，所提出的间歇计划提供了显着的容量增益比传统的连续估计方案。
2017-07-28 cs.IT 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
Robust Design for NOMA-based Multi-Beam LEO Satellite Internet of Things
在本文中，我们研究了超第五代（B5G）多波束低地球轨道（LEO）卫星物联网（IoT）网络中存在信道相位不确定性的大规模接入问题，由于信道状态信息（CSI）通过网关从设备传输到卫星。采用新的非正交多址（NOMA）方案来支持分布在非常宽的范围内的大规模物联网，而不是具有多色图案的时分多址（TDMA）或频分多址（FDMA）。针对低轨卫星能量有限的特点，分别针对非关键物联网应用和关键物联网应用场景，提出了两种抗信道相位不确定性的波束形成算法，以最小化总功耗。理论分析和仿真结果均验证了所提算法在支持卫星物联网海量接入中的有效性和鲁棒性。
2020-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
ML Estimation and MAP Estimation for Device Activities in Grant-Free Random Access with Interference
设备活动检测是免授权随机接入中的一个主要挑战，该免授权随机接入最近被提出以支持用于大规模机器类型通信（mMTC）的大规模接入。现有的解决方案未能考虑由大规模物联网（IoT）设备产生的干扰，或者关于设备活动和干扰的重要先验信息。在本文中，我们考虑在接入点（AP）的设备活动检测中产生的大量设备从其他细胞的干扰的存在。我们认为联合最大似然（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，联合利用工具，从概率，随机几何和优化。每个估计问题是一个差分凸规划问题，并提出了一个坐标下降算法来获得一个稳定点。建议的ML估计扩展了现有的ML估计，考虑干扰功率的估计与设备活动的估计。所提出的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所提出的ML估计。数值结果表明，所提出的联合估计设计的实质性收益，并揭示了显式考虑的干扰和先验信息的设备活动检测的价值的重要性。
2020-02-07 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
Deep Reinforcement Learning-Aided Random Access
我们考虑由接入点（AP）和K个物联网（IoT）节点组成的系统模型，这些节点偶尔变得活跃以便向AP发送数据。假设AP具有N个时间-频率资源块，其可以分配给希望发送数据的IoT节点，其中N < K。主要问题是如何在每个时隙中将N个时频资源块分配给IoT节点，使得平均分组速率最大化。针对这个问题，我们提出了一种深度强化学习（DRL）辅助随机接入（RA）方案，其中AP处的智能DRL代理学习预测每个时隙中物联网节点的活动，并向预测为活动的物联网节点授予时频资源块。接下来，被DRL代理误分类为非活动的IoT节点以及小区中看不见的或新到达的节点采用标准RA方案，以便获得时频资源块。我们利用专业知识更快地培训DRL代理。我们的数值计算结果表明，在平均数据包速率方面的显着改善时，建议的DRL辅助RA计划相比，在实践中使用的现有解决方案，标准的RA计划。
2020-04-05 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning-Based Multi-User Communication Design for Dense IoT Networks: Interference-Aware Finite-Blocklength Communication and Preliminary MIMO Extensions
Indian Institute of Technology Madras（印度马德拉斯理工学院）
针对密集物联网网络的通信需求，该研究扩展SiameseNet框架实现多用户干扰抑制，其单用户解码器复杂度随用户数线性扩展，在BLER性能上优于传统非正交接入，还验证了其MIMO扩展潜力。
2026-09-09 cs.AI cs.IT math.IT
Device Activity Detection for Massive Grant-Free Access Under Frequency-Selective Rayleigh Fading
在频率选择性衰落环境下，大规模免授权接入的设备活动检测和信道估计一直是一个突出的问题。本文旨在应对这一挑战。具体而言，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，用于具有一个M天线基站（BS），N个单天线物联网（IoT）设备和P个信道抽头的宽带系统。我们得到两个不同的，但等效的频率选择性瑞利衰落下的接收导频信号的模型。基于每个模型，我们制定设备活动检测作为一个非凸的最大似然估计（MLE）问题，并提出了一个迭代算法，以获得一个稳定点，使用最佳技术。所提出的两种基于MLE的方法具有相同的计算复杂性阶O（NPL ^2），而与M无关，并且当P=1时退化为现有的基于MLE的设备活动检测方法。传统的信道估计方法可以容易地应用于基于所接收的导频信号的导出模型之一来在频率选择性瑞利衰落下对检测到的有源设备进行信道估计。仿真结果表明，这两种方法具有不同的系统参数优势，可以相互补充，为频率选择性瑞利衰落下的免授权大规模接入提供有前途的设备活动检测设计。
2021-12-31 cs.IT math.IT
Securing MIMO Wiretap Channel with Learning-Based Friendly Jamming under Imperfect CSI
针对 MIMO 窃听信道在不完美或缺失 CSI 下的安全问题，提出基于自编码器和 MINE 的深度学习友好干扰框架，实现可比传统方案的安全性能并联合优化检测与吞吐。
2024-10-27 cs.IT eess.SP math.IT
Grant-Free Transmission by LDPC Matrix Mapping and Integrated Cover-MPA Detector
本文提出了一种新的收发器架构，以同时实现大规模物联网网络中的高效随机接入和可靠的数据传输。在发射机侧，每个用户被分配一个唯一的协议序列，该协议序列用于识别用户并且还指示用户的信道接入模式。因此，通过检测信道接入模式来完成用户识别。特别地，采用低密度奇偶校验（LDPC）码的奇偶检验矩阵的列作为协议序列。本文给出了该LDPC码奇偶检验矩阵的设计原则和相关性能分析。在接收端，设计了一种两级迭代检测结构，包括分组检测和有效载荷数据解码。他们合作的方式，组测试组件映射检测到的协议序列的坦纳图，第二个组件可以执行其消息传递算法。进而，由第二组件的消息传递算法检测到的零符号指示由第一组测试组件产生的潜在假警报。仿真结果表明，该收发器设计实现了实用的一步免授权传输，具有令人信服的性能。
2022-07-01 cs.IT math.IT
Expectation Propagation for Distributed Inference in Grant-Free Cell-Free Massive MIMO
本文提出基于期望传播的分布式算法，用于无授权蜂窝式大规模MIMO系统的联合活动检测、信道估计和数据检测，有效缓解导频污染并提升检测精度。
2026-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
Lifetime Maximization for UAV-Enabled Cognitive-NOMA IoT Networks: Joint Location, Power, and Decoding Order Optimization
本文研究了一种支持认知无人机（UAV）的物联网（IoT）网络，其中次级/认知IoT设备在主网络的频谱中遵循非正交多址（NOMA）协议将其数据上传到UAV集线器。我们的目标是通过联合优化无人机的位置，发射功率和解码顺序，最大限度地提高物联网设备的最小寿命受到干扰功率约束的存在下，不完美的信道状态信息（CSI）。为了求解非凸混合整数规划问题，首先在给定的解码顺序下，对无人机位置和发射功率进行联合优化，并借助Lagrange对偶获得全局最优解，然后通过穷举搜索获得最佳解码顺序，该方法适用于较小规模的场景。对于大规模的情况下，我们提出了一个低复杂度的次优算法，通过将原问题转化为一个更容易处理的等价形式，并应用连续凸逼近（SCA）技术和罚函数方法。数值结果表明，所提出的设计显着优于基准计划。
2021-10-29 cs.IT math.IT
Joint Slot and Power Optimization for Grant Free Random Access with Unknown and Heterogeneous Device Activity
本文针对物联网中设备活动未知且异构的免授权随机接入场景，提出了联合优化设备时隙选择与发射功率的算法，并利用连续干扰消除接收机降低中断率，仿真证明其优于基线方法。
2024-07-26 cs.IT cs.NI eess.SP
