海量连接无蜂窝大规模 MIMO 网络中的联合活动检测与信道估计
信息论
2021-12-28 v1 信号处理
math.IT
摘要
无蜂窝大规模 MIMO 是未来无线通信的关键技术之一，其中用户由所有接入点（APs）同时联合服务。本文研究具有海量连接的无蜂窝大规模 MIMO 系统中有效信道系数的最小均方误差（MMSE）估计。为便于理论分析，本文仅考虑基于单测量向量（SMV）的 MMSE 估计，即在各 AP 处分别基于接收到的导频信号进行 MMSE 估计。受具有独立同分布（i.i.d.）非零分量的稀疏信号向量在复制对称假设下的 MMSE 估计解耦原理启发，我们发展了具有独立非同分布（i.n.i.d.）非零分量的稀疏信号向量基于 SMV 的 MMSE 估计的相应解耦原理，该原理在具有海量连接的无蜂窝大规模 MIMO 系统中基于 SMV 的有效信道系数 MMSE 估计理论分析中起关键作用。随后，基于所得 MMSE 估计解耦原理、似然比检验及最优融合规则，我们仅基于一个 AP 处接收到的导频信号，或基于全部 AP 协作进行集中式或分布式检测来执行用户活动检测。通过理论分析，我们表明当 AP 数量趋于无穷而用户与导频数量的渐近比值保持常数时，集中式与分布式检测的错误概率均趋于零。我们还通过随机矩阵理论研究了具有海量连接的无蜂窝大规模 MIMO 系统中 oracle 估计的渐近行为。
引用
@article{arxiv.2112.13013,
title = {Joint Activity Detection and Channel Estimation in Cell-Free Massive MIMO Networks with Massive Connectivity},
author = {Mangqing Guo and M. Cenk Gursoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.13013},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 7 figures