基于压缩感知的无授权大规模物联网接入联合活跃性与数据检测
信息论
2021-08-24 v3 math.IT
摘要
海量机器类通信(mMTC)旨在为数十亿物联网(IoT)设备提供泛在连接。然而，所需的低时延海量接入 necessitates 随机接入方案设计的范式转变，这引发了对高效联合活跃性与数据检测(JADD)算法的需求。通过利用海量接入中突发流量的特征，提出了一种信标辅助的时隙无授权海量接入方案。具体而言，我们在多个子载波上扩频上行接入信号并进行预均衡处理，将JADD建模为多测量向量(MMV)压缩感知问题。此外，为利用上行海量接入信号在多个时隙间的结构化稀疏性，我们开发了两种计算高效的检测算法，称为具有简化结构学习(SSL)和精确结构学习(ASL)的正交近似消息传递(OAMP)-MMV算法。为实现准确检测，利用期望最大化算法学习稀疏比和噪声方差。为进一步提升检测性能，应用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，其中软判决中获得的对数似然比可用于细化活跃性识别。最后，推导了所提OAMP-MMV-SSL和OAMP-MMV-ASL算法的状态演化以从理论上预测性能。仿真结果验证了所提方案优于多种最先进的基线方案，能够以过载实现低时延随机接入和高可靠海量物联网连接。
引用
@article{arxiv.2011.07928,
title = {Compressive Sensing Based Joint Activity and Data Detection for Grant-Free Massive IoT Access},
author = {Yikun Mei and Zhen Gao and Yongpeng Wu and Wei Chen and Jun Zhang and Derrick Wing Kwan Ng and Marco Di Renzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.07928},
year = {2021}
}
备注
The matlab codes of this paper will be released on https://gaozhen16.github.io/#Latest