Abstract-In this paper, we study the multiuser detection (MUD) problem for a grant-free massive-device multiple access (MADMA) system, där ett stort antal enkelantenna användarenheter överför sporadiska data till en multi-antenna basstation (BS). Specifikt, Vi lägger fram två MUD-system, kallas slumpmässig sparty learning multiuser detection (RSL-MUD) och strukturerad sparity learning multiuser detection (SSL-MUD) för tidssloted och icke-tidssloted bidragsfria MADMA-system, respektive. I RSL-MUD genererar och överför aktiva användare datapaket med slumpmässig sparhet. I SSL-MUD introducerar vi ett skjutfönsterbaserat detekteringsramverk, och användarsignalerna i varje observationsfönster uppvisar naturligt strukturerad sparhet. Vi visar att genom att utnyttja den sparsamhet som är inbyggd i användarsignalerna kan vi återställa användaraktiviteten, kanalen och användardata i en enda fas, utan att använda pilotsignaler för kanaluppskattning och/eller aktiv användaridentifiering. I detta syfte utvecklar vi en message-passing-baserad statistisk inferenceram för BS att blint detektera användardata utan förkunskaper om identiteter och kanalstatsinformation (CSI) för aktiva användare. Simuleringsresultaten visar att våra RSL-MUD- och SSL-MUD-system avsevärt överträffar sina motsvarande system både när det gäller att minska omkostnaderna för överföring och förbättra systemets felbeteende.
Författarna i REF och [23] antog den sparsamma ordboken lärande för att underlätta massiv anslutning för en massiv-enhet flera åtkomst kommunikationssystem, och inlärningsstrukturen behöver inte någon förkunskaper om aktiva enheter.
Sparsity Learning-Based Multiuser Detection in Grant-Free Massive-Device Multiple Access
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}