物联网网络的联合活动检测与信道估计：相变与计算-估计权衡
信息论
2018-10-02 v1 math.IT
摘要
海量设备连接是物联网（IoT）网络的一项关键通信挑战，此类网络由大量具有稀疏流量的设备组成。在每个相干块中，服务基站需要识别活跃设备并估计其信道状态信息以实现有效通信。通过利用数据传输的稀疏模式，我们提出了一种结构化组稀疏估计方法，以同时检测活跃设备并估计相应信道。该方法在支持海量物联网接入的同时显著缩短了签名序列长度。为确定最优签名序列长度，我们研究了组稀疏估计问题的相变行为。具体而言，当签名序列长度超过某一阈值时，用户活动可以以高概率成功估计；否则将以高概率失败。相变区域的位置与宽度通过锥积分几何理论刻画。我们进一步提出了一种平滑方法，在给定有限时间预算下求解高维结构化估计问题。这是通过以平滑参数、签名序列长度和估计精度来精确刻画收敛速率实现的，从而给出了估计精度与计算成本之间的权衡。数值结果用于说明我们理论结果的准确性以及平滑技术的益处。
引用
@article{arxiv.1810.00720,
title = {Joint Activity Detection and Channel Estimation for IoT Networks: Phase Transition and Computation-Estimation Tradeoff},
author = {Tao Jiang and Yuanming Shi and Jun Zhang and Khaled B. Letaief},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00720},
year = {2018}
}