检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：郑沛聪哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)技术被认为是在无线通信发展历史中最为关键的技术之一,并且也被广泛认为是推动第五代移动通信系统发展的关键技术之一。通过在信号发送端和接收端都配置多根天线,MIMO通信系统可以在不需... 详细信息

多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)技术被认为是在无线通信发展历史中最为关键的技术之一,并且也被广泛认为是推动第五代移动通信系统发展的关键技术之一。通过在信号发送端和接收端都配置多根天线,MIMO通信系统可以在不需要增加额外信道带宽的情况下,提高频谱效率和信道容量。然而,随着发射天线和接收天线的数量的增加,信号检测算法的计算复杂度也会随之提高,这一问题限制了MIMO通信的发展。通常,一个高效的MIMO信号检测算法应在检测性能和计算复杂度之间取得平衡。因此,本论文在原有的MIMO信号检测算法的基础上,努力探索出一种复杂度低且检测准确度相对较高的检测算法。近年来,随着深度学习技术的发展,深度学习技术因其在信号调制识别,资源分配和物理层设计等通信领域问题的突出表现,引起学者们了极大的关注。然而,上述大部分研究都基于数据驱动的深度学习技术解决问题,这种方法将通信系统视为黑盒子并通过使用大量数据来训练网络。为了减少对数据和训练时间的需求,本文介绍了基于模型驱动的深度学习方法。基于模型驱动的深度学习方法基于通信领域知识构建网络。本论文首先研究了基于因子图的近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)MIMO信号检测算法。然后,利用模型驱动的深度学习方法提出了AMP-Net,具体过程为将迭代AMP检测算法展开为逐层连接的类神经网络的网络结构,并在每层中添加可训练参数。结合训练数据,利用深度学习技术中的小批量随机梯度下降方法调整每一层中的参数。仿真结果表明,AMPNet从检测性能、算法收敛速度都远远优于AMP检测算法。

关键词： Massive MIMO 信号检测近似消息传递算法深度学习

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分簇分群随机接入方案与动态前导序列研究

分簇分群随机接入方案与动态前导序列研究

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作者：程高峰西南交通大学

学位级别：硕士

大规模物联网(m Io T,massive Internet of Things)在智能农业、智慧城市、智能穿戴等多个具有广泛应用前景。由于m Io T的终端数目可达每平方公里上百万个,因此传统的四步式随机接入方案由于高信令开销、高接入冲突等问题,已无法满足m ... 详细信息

大规模物联网(m Io T,massive Internet of Things)在智能农业、智慧城市、智能穿戴等多个具有广泛应用前景。由于m Io T的终端数目可达每平方公里上百万个,因此传统的四步式随机接入方案由于高信令开销、高接入冲突等问题,已无法满足m Io T随机接入需求。本文将基于分而治之思想,研究大规模随机接入方案与相关关键技术,以有效地应对大规模物联网场景带来的问题与挑战。本文在对已有随机接入机制分析之后,提出了大规模分组随机接入模型,极大提升了在m Io T场景中活动用户检测的精度,降低了活动用户检测所需的前导序列长度。在此基础上,与合作者共同提出了分簇分群网络架构,并设计了相应的网络架构的维护与更新策略。针对分簇分群网络架构,提出了二步式群组化随机接入模型,使得活动用户成功接入概率得以提升、可支持用户数量得以大幅增加。从MMSE-AMP算法的状态演化过程出发,本文推导给出了MMSE-AMP算法框架下达到给定目标精度所需的前导序列长度的理论下界。研究表明,该理论下界较紧,与蒙特卡洛仿真得到的实际结果十分接近。为了实现根据小区负载动态地调整用户组前导序列长度,本文提出了动态前导序列选择机制,可同时兼顾用户在随机接入过程中产生的能耗开销以及活动用户检测精度。搭建了相应的Matlab仿真平台,对所提策略的关键性能进行了仿真,验证了所提方案的低能耗特性。

关键词：随机接入活动用户检测近似消息传递算法

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LDPC编码的稀疏码多址技术研究

LDPC编码的稀疏码多址技术研究

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作者：何庆黎西安电子科技大学

学位级别：硕士

稀疏码多址技术(SCMA)是一种高谱效的非正交传输方案,作为第五代移动通信系统(5G)中的候选多址技术之一,旨在满足以机器通信为代表的新兴场景下,对于超大容量、海量连接等需求。相比于其他的非正交多址技术,SCMA技术中引入了高维信号星... 详细信息

稀疏码多址技术(SCMA)是一种高谱效的非正交传输方案,作为第五代移动通信系统(5G)中的候选多址技术之一,旨在满足以机器通信为代表的新兴场景下,对于超大容量、海量连接等需求。相比于其他的非正交多址技术,SCMA技术中引入了高维信号星座获得了成形增益和分集增益,同时采用非正交的稀疏叠加矩阵描述用户和资源的映射关系,由此在接收端可以采用近似最优的消息传递算法做多用户检测。然而当前SCMA系统的码书设计方案受限,难以推广到大规模的信号星座和大连接的指示矩阵中,研究简化高性能的码书构造方案成为了SCMA系统中的技术瓶颈。本文结合SCMA技术的发展现状,对编码技术在对SCMA系统中的应用和码书设计方面展开研究,完成的工作包括以下几个方面:本文首先介绍SCMA系统的基本原理,详述SCMA中用户与资源分配的关系,以及接收端多用户检测的消息传递算法,仿真实现了在不同系统负载下SCMA系统的性能,结果表明SCMA系统在超载的情况下,仍能够逼近单用户的性能界。在此基础上,提出了基于近似消息传递算法的联合检测译码算法,在以少量性能损失为代价的情况下,接收机的复杂度降为线性复杂度。接着,本文探讨SCMA技术与编码技术的结合,提出一种基于无速率码的递增冗余重传方案,并采用了联合检测译码迭代算法,能够大幅提升SCMA系统在衰落信道下的误码性能。然后,针对高阶调制,提出了多元LDPC编码的SCMA系统,相比于二元编码系统,有1 dB以上的性能增益。当SCMA技术应用于多小区场景中时,它可以有效地解决多小区中干扰控制和快速切换的问题,但较早地出现了错误平层。本文研究了SCMA系统中码本设计,包括高阶多用户高维信号和指示矩阵设计。本文提出了一种基于笛卡尔积的低投影高维星座设计方案,获得了更好的距离谱分布,降低了接收机的迭代次数和复杂度。同时比较了当前几种星座设计的方法、主要性能指标和误码率,本文提出的设计方案在0.5码率的编码系统中下至少有1.2dB的性能增益,但在未编码系统中性能几乎不收敛。在指示矩阵设计中,基于基模图扩展、代数或PEG辅助得到的大矩阵相比于和速率最大的6用户―4频率矩阵可获得1 dB的增益。

关键词：稀疏码多址近似消息传递算法联合检测译码算法(Turbo接收机) 递增冗余重传码书设计基模图

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基于压缩感知的RIS辅助无线通信系统信道估计技术研究

基于压缩感知的RIS辅助无线通信系统信道估计技术研究

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作者：王晓晴青岛大学

学位级别：硕士

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)通过布置大量的无源元件来动态地调控电磁场的幅度、相位、极化和频率等参数,从而实现智能可重构的无线通信环境,并能以较低的硬件成本取得较高的信号传输质量,在提升通信系统... 详细信息

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)通过布置大量的无源元件来动态地调控电磁场的幅度、相位、极化和频率等参数,从而实现智能可重构的无线通信环境,并能以较低的硬件成本取得较高的信号传输质量,在提升通信系统性能、增强覆盖范围、提高能源效率等方面均展现出了巨大的潜力。然而,目前RIS与无线通信系统融合还面临着诸多技术挑战,一方面,RIS上部署的无源元件缺乏处理复杂信号的能力;另一方面,RIS由众多元件组成,显著增加了信道维度,进一步加剧了信号处理的难度。因此,对于RIS辅助的无线通信系统,获取高精度的信道状态信息(Channel State Information,CSI)已成为研究的重点。由于压缩感知(Compressive Sensing,CS)技术在信号恢复领域的优越性能,运用该技术能够实现对RIS信道的精准估计。然而,目前基于CS技术的信道估计方案普遍存在导频开销大及自适应性不足的问题,为此,本文针对RIS辅助的无线通信系统设计了基于压缩感知理论的级联信道估计方法。主要工作与研究内容如下: 首先,本文将改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法以及残差比阈值方法集成到分段式正交匹配追踪(Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,St OMP)的迭代过程中,从而使算法能够自适应地筛选出最佳原子集以提高估计精度。在PSO搜索过程中引入了粒子群进化速度因子和聚集因子两个参数以实现阈值的动态设置,从而在一定程度上减少导频开销。此外,本文使用残差比阈值迭代停止条件代替传统硬阈值停止条件,使系统根据噪声分量的水平动态调整,从而在保持RIS信道估计的准确性和效率的同时,大大降低系统的计算复杂度和运行时间。仿真结果表明所提方案在各方面的优越性及自适应性。其次,本文通过对多测量矢量(Multiple Measurement Vectors,MMV)问题进行分析,提出了基于改进近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法的信道估计方案,从而降低导频开销并提高估计精度。首先对传统AMP算法的降噪器进行改进,引入重加权思想,同时加入约束条件以在恰当时刻开启重加权,从而在避免过度增加AMP算法复杂度的同时,增强信道估计的精度。此外,对AMP算法的降噪器进行了优化,使用MMSE降噪器代替软阈值降噪器,并添加修正函数。仿真结果表明,本章所提算法在不同通信环境中可以较为精确地获取CSI,并有效降低导频开销。

关键词：可重构智能表面压缩感知信道估计粒子群算法近似消息传递算法

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面向低轨卫星通信的SCMA系统关键技术研究

面向低轨卫星通信的SCMA系统关键技术研究

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作者：张嘉怡西安电子科技大学

学位级别：硕士

目前,对于第六代移动通信系统的研究正处于起步阶段,卫星物联网作为其重要组成部分,与地面物联网相互协作,以实现全球无缝覆盖的目标,建立一个真正“万物互联”的世界。得益于低轨卫星制造成本低、传输距离短等优点,国内外纷纷掀起低轨... 详细信息

目前,对于第六代移动通信系统的研究正处于起步阶段,卫星物联网作为其重要组成部分,与地面物联网相互协作,以实现全球无缝覆盖的目标,建立一个真正“万物互联”的世界。得益于低轨卫星制造成本低、传输距离短等优点,国内外纷纷掀起低轨卫星星座组网热潮。然而可用的频轨资源是有限的,如何通过稀缺的频谱资源为更多用户的信息传输提供服务,已成为当前低轨卫星通信的研究热点。稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术可以在相同资源块上为多个用户提供服务,有效提高系统容量和资源利用率,缓解低轨卫星通信频谱资源紧张的问题。因此,本文将针对面向低轨卫星通信的SCMA关键技术进行研究。本文首先针对低轨卫星通信下行链路发送功率受限的特点,提出了一个低峰均比的SCMA码本设计方案。该方案将母星座图能量较大星座点对应的SCMA符号重新映射在能量较小星座点上,再以最大化叠加用户最大能量星座点相位差为目标,确定各用户旋转角度。仿真结果表明,与现有码本相比,以该设计方案得到的SCMA码本可以有效降低叠加星座图的峰均比。接着,本文对SCMA系统接收端检测算法进行了研究,并提出了低复杂度的多用户检测算法。通过对消息传递算法的一阶近似来简化节点计算,并对SCMA系统的发送端结构进行重新设计,得到一种具有软输出的近似消息传递算法。此外,为了弥补由近似推导带来的性能损失,在该算法的基础上引入了阻尼因子。仿真结果表明,级联外码后,所提算法以较少性能损失为代价,将计算复杂度由指数级别降至线性级别,从而有效降低了接收端的处理时延。考虑到低轨卫星通信系统中存在的大多普勒频移及传输时延,参考单载波及正交多载波传输系统,本文在SCMA系统中加入了载波同步模块及定时同步模块。在载波同步模块中,采用了基于数据辅助的频偏及相偏估计算法,并根据算法特点对帧结构进行了优化,实现了利用较少的导频开销获得接近理想情况下的性能;在定时同步模块中,采用了一种基于译码反馈信息辅助的定时同步算法,可以在较少外迭代次数下得到精确的时延估计值。最后,为了满足高可靠传输需求,本文对SCMA系统下的重传技术进行了研究,在现有增量冗余重传方案的基础上,提出了一种改进方案。相比于原方案,所提方案可以在实现近乎相同性能的同时,有效提高系统吞吐量。

关键词：低轨卫星通信稀疏码多址接入码本设计近似消息传递算法载波同步混合自动重传请求

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OTFS通信系统中的信号检测技术研究

OTFS通信系统中的信号检测技术研究

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作者：赵健博南京邮电大学

学位级别：硕士

自上世纪九十年代以来,随着无线通信技术的迅速发展和物质文化水平的提高,人们对通信质量和通信效率逐渐有了更高的要求,与此同时接入移动网络的设备数量的上升也对无线通信网络的负载能力提出了更高要求。随着我国“四纵四横”高铁网... 详细信息

自上世纪九十年代以来,随着无线通信技术的迅速发展和物质文化水平的提高,人们对通信质量和通信效率逐渐有了更高的要求,与此同时接入移动网络的设备数量的上升也对无线通信网络的负载能力提出了更高要求。随着我国“四纵四横”高铁网络的全面覆盖,高铁已然成为民众的首要出行方式,而高速场景下的移动通信已经成为学术界的研究热点。在高速场景下,高速移动带来的高多普勒频移使得子载波的正交性无法得到保证,高速情况下传统的OFDM的性能较差,正交时频空间调制(Orthogonal Time Frequency Space Modulation,OTFS)有望解决为了高速场景下的通信问题。另一方面,近几年机器学习在通信领域的应用愈发广泛,其在信道估计和信号检测的突出表现引起了学者们的关注。基于以上背景,本论文对高速移动场景下的OTFS系统及其相关的信号检测算法展开了研究。首先,本文阐述了无线通信的发展历程,指出研究高速场景下的无线通信技术具备重要意义,随后介绍了国内外OTFS技术的研究现状,接着对机器学习在无线通信领域的应用进行简要介绍。其次,本论文研究分析了OTFS技术调制解调的原理及其系统模型,接着本文对消息传递算法(Message Passing,MP)和近似消息传递算法(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)进行了比较和分析,结论表明GAMP算法解决了MP算法复杂度NP的问题,在降低计算复杂度的同时保证了一定的检测性能。再次,由于GAMP算法的阻尼因子选取不当会带来检测性能的下降的问题,本文提出了基于遗传算法优化阻尼因子的GA-GAMP算法,该算法将每个迭代层的阻尼因子看作独立参数,通过多目标优化使得特定信噪比的误比特率最小,并进行了相应的仿真和分析,结果表明,相比于固定阻尼因子的GAMP算法,GA-GAMP算法的检测性能具有一定提升。最后,由于每个迭代层的阻尼因子在影响当前迭代层收敛性能的同时亦会影响后续迭代的初值,从而影响系统的整体检测性能,因此同时关注迭代过程和最终误比特率的训练网络更为合理。本文用深度强化学习的方法对OTFS的信号检测进行了优化,提出了A2C-GAMP检测算法。该算法通过将GAMP的迭代过程展开成强化学习的不同状态,完成GAMP的全部迭代等同于一个Episode的结束,Agent的动作为选择每次迭代的训练参数,为避免稀疏奖励,每个Episode的Reward由不同迭代层的Reward和误比特率奖励Reward构成,通过神经网络拟合Actor的策略网络和Critic的价值网络。仿真结果表明,相较于传统GAMP检测算法,A2C-GAMP算法有明显性能提升。

关键词：正交时频空间调制高速无线通信系统信号检测近似消息传递算法

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低成本大规模MIMO通信系统中的多用户检测技术研究

低成本大规模MIMO通信系统中的多用户检测技术研究

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作者：张体操华中科技大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)通信系统通过在基站配置成百上千根天线极大的提高了系统的传输速率,是未来5G移动通信的关键技术之一。随着大规模MIMO基站天线端配置的高分辨率模数转换器(analog-to-digital,... 详细信息

大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)通信系统通过在基站配置成百上千根天线极大的提高了系统的传输速率,是未来5G移动通信的关键技术之一。随着大规模MIMO基站天线端配置的高分辨率模数转换器(analog-to-digital,ADC)带来的成本和功耗的指数增长,采用低成本ADC器件的大规模MIMO得到了越来越多的关注。然而,低成本的ADC器件的量化精度较低,所引起的非线性失真给大规模MIMO多用户检测带来困难。本研究提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing,GAMP)的多用户检测算法来处理低成本ADC器件带来的非线性失真,仿真结果表明GAMP算法相比传统的线性检测算法检测性能更好,且用矩阵乘积代替了传统线性检测算法中矩阵求逆的操作,复杂度更低,更利于硬件电路的实现。实际系统中,基站端配置的大量天线会产生很强的相关性,信道特性变差。为了解决GAMP算法在信道特性很差时不收敛的问题,我们构造了向量形式的广义近似消息传递(vector-generalized approximate message passing,V-GAMP)算法,仿真结果表明V-GAMP算法可以有效的克服信道相关性带来的不利影响,以较低的复杂度实现了较好的检测性能。此外,我们还基于状态演进(state evolution,SE)方程推演了V-GAMP算法的理论性能,为下一步系统设计和优化提供了便利。

关键词：大规模MIMO 多用户检测相关性信道近似消息传递算法

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互耦影响下的深度展开神经网络波达方向估计研究

互耦影响下的深度展开神经网络波达方向估计研究

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作者：郭钰章天津大学

学位级别：硕士

波达方向(DOA)估计作为阵列信号处理的一个重要分支,其目的是确定空间中入射源信号的来向。传统的DOA估计算法采用理想的准确阵列流型,但实际应用中会存在互相耦合效应,导致其估计性能大幅降低。因此,本文重点针对互耦影响下的DOA估计... 详细信息

波达方向(DOA)估计作为阵列信号处理的一个重要分支,其目的是确定空间中入射源信号的来向。传统的DOA估计算法采用理想的准确阵列流型,但实际应用中会存在互相耦合效应,导致其估计性能大幅降低。因此,本文重点针对互耦影响下的DOA估计算法开展研究,并引入压缩感知和深度学习思想,设计针对DOA估计问题的神经网络与稀疏恢复相结合的方法,以提高少快拍(甚至单快拍)条件下的估计性能。本文提出了一种存在互耦条件下的位置优先复数Toeplitz学习迭代收敛阈值(PACT-LISTA)网络。首先在阵列互耦影响下,通过扩展和截断操作,建立DOA估计信号模型。其次,将迭代收敛阈值算法(ISTA)展开成深度学习网络(LISTA),并利用内在的Toeplitz结构减少训练参数。随后,研究复数Toeplitz LISTA(CTLISTA)网络,提高估计效率与精度。最后提出位置优先的CT-LISTA网络,忽略信号幅值信息并充分利用信号的位置信息。仿真结果表明,所设计的PACTLISTA网络能够在单快拍下实现高精度的DOA估计且性能明显优于现有方法。本文还提出了一种发散补偿复数简化学习近似消息传递(DCCS-LAMP)网络。已有的近似消息传递(AMP)算法在DOA估计中的导向矩阵高度相关时,会产生发散误差。本文提出的DCCS-LAMP网络首先在学习的AMP(LAMP)网络的基础上将训练参数由二维矩阵转化为标量,进而简化网络结构以提升网络性能。其次,引入一个新的标量权重解决了AMP的发散问题。仿真结果表明,所设计的DCCS-LAMP网络可以进一步提高DOA估计性能。

关键词：阵列互耦影响 DOA估计深度展开神经网络稀疏恢复迭代收敛阈值算法近似消息传递算法

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NOMA系统基于压缩感知的联合信道估计与活动用户检测

NOMA系统基于压缩感知的联合信道估计与活动用户检测

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作者：邹卿南京邮电大学

学位级别：硕士

在5G时期,由于移动通信的高速发展,频谱资源显得更加短缺。为适应飞速增加的移动服务要求,人们已开始寻求既能满足体验要求又能提升频谱效能的新型移动通信技术,在这个背景下,非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术... 详细信息

在5G时期,由于移动通信的高速发展,频谱资源显得更加短缺。为适应飞速增加的移动服务要求,人们已开始寻求既能满足体验要求又能提升频谱效能的新型移动通信技术,在这个背景下,非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术引起了人们巨大的兴趣。NOMA技术主要分为两类:功率域复用和码域复用。功率域复用NOMA彻底改变了以前在功率域由单个用户独占资源的方式,明确提出了功率也可由众多用户共有的思想;对于码域复用,许多研究机构都提出了不同的实现方案,但最终目的与功率域NOMA一样,都是为了提高频谱的利用率。此外,NOMA技术在接收端中可通过干扰消除的技术,把各个用户完全区别出来。5G的重点业务为移动网络与物联网,而物联网连接的一般情景包括了大量机器类型的网络连接设备,在典型应用中,在给定时间内,仅有一小部分的(未知)设备处在活动状态,体现出一定的稀疏性。由于5G系统需要满足低延迟的特点,传统的基于授权的随机接入方案已经不再适用,一个有前途的解决方案是基于先进的压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术的无授权随机接入方案。压缩感知是收集、处理和恢复稀疏信息的一种具有吸引力的技术。本文主要是基于CS模型,在上行免调度NOMA系统中进行信道估计(Channel Estimation,CE)与活跃用户检测(Active User Detection,AUD),主要的研究工作和内容如下:1)根据CS原理,提出了一个经过改良的近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法——阈值自适应-加约束重加权-近似消息传递(Threshold Adaptive Constrained Reweighting Approximate Message Passing,TA-CR-AMP)算法来处理在NOMA系统中的多用户信息传送情景下的上行CE与AUD的问题。仿真结果表明,与其它算法对比,该算法可以获得更低的信道估计均方误差(Mean Square Error,MSE)、更高的成功活跃检测率(Successful Activity Detection Rate,SADR)和更快速的收敛。2)针对多重测量向量(Multiple-measurement Vector,MMV)的问题,本文根据分布式压缩感知机理,并运用重建向量的结构性稀疏特征,给出了一种新颖的压缩感知重建算法——多重测量向量-阈值自适应-加约束重加权-近似消息传递(Multiple-measurement Vector Threshold Adaptive Constrained Reweighted Approximate Message Passing,MMV-TA-CR-AMP)算法来解决SIMO-NOMA系统中的多用户传输场景的联合CE与AUD问题。通过仿真可以证明,该算法相比于其它算法可以获得更好的MSE、SADR和收敛性能。3)本文通过最小化恢复矩阵列的互相关值,对压缩感知中的恢复矩阵进行优化,探究了恢复矩阵优化对本文新提出的两种算法的影响,以此来加深对新提出的算法的改进原理的理解。仿真结果表明,恢复矩阵优化会使增加了阈值自适应的TA-CR-AMP和MMV-TA-CR-AMP算法性能下降,主要原因在于恢复矩阵优化后会使阈值自适应操作中阈值上升过快,从而降低算法性能。而针对去除阈值自适应后的两种新算法CR-AMP和MMV-CR-AMP,恢复矩阵的优化在稍微提升性能的同时显著减少了算法运行时间,且性能和复杂度均优于未使用优化恢复矩阵情况下的TA-CR-AMP与MMV-TA-CR-AMP算法。

关键词：非正交多址接入压缩感知信道估计活动用户检测近似消息传递算法

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无小区大规模MIMO系统中免授权随机接入性能分析

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技术与市场 2021年第7期28卷 18-22,26页

作者：毕振凤南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

海量机器类通信(mMTC)是5G网络的典型应用场景之一。以前的工作主要研究在传统蜂窝小区下的海量机器类通信,研究了无小区大规模多输入多输出(MIMO)网络中海量机器类通信的免授权随机接入中的联合检测问题。在该模型中,每个设备向接入点... 详细信息

海量机器类通信(mMTC)是5G网络的典型应用场景之一。以前的工作主要研究在传统蜂窝小区下的海量机器类通信,研究了无小区大规模多输入多输出(MIMO)网络中海量机器类通信的免授权随机接入中的联合检测问题。在该模型中,每个设备向接入点发送唯一的导频序列,接入点(APs)将接收到的信号发送到中央处理单元(CPU)进行集中联合检测。采用了近似消息传递算法(AMP)进行联合用户活跃性检测和信道估计。实验结果表明,无小区大规模MIMO系统可以支持大量的通信设备,解决传统小区间的干扰问题,提供一个增强的覆盖,它在很大程度上优于传统的蜂窝小区。

关键词：无小区大规模MIMO 免授权随机接入近似消息传递算法联合检测

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