Detta två delar papper överväger en upplänk massiv enhet kommunikation scenario där ett stort antal enheter är anslutna till en basstation (BS), men användartrafik är sporadisk så att i varje givet koherens intervall, endast en delmängd av användare är aktiva. Syftet är att kvantifiera kostnaden för aktiv användardetektering och kanaluppskattning och att karakterisera den totala uppnåeliga hastigheten för ett bidragsfritt system för tvåfasaccess där detektion och kanaluppskattning utförs gemensamt med hjälp av pilotsekvenser i den första fasen och data överförs i den andra fasen. För att rymma ett stort antal samtidigt sända enheter, studerar detta papper en asymptotic regim där BS är utrustad med ett stort antal antenner. De viktigaste bidragen i del I i detta dokument är följande: För det första noterar vi att pilotsekvenserna inte alla kan vara ortogonala till följd av att de har en stor pool av potentiellt aktiva anordningar men begränsad sammanhängande tid. Men trots denna icke-ortogonalitet, detta papper visar att i den asymptotiska massiva multipel-input multiple-output (MIMO) regim, både den missade enheten upptäckt och falska larm sannolikheter för aktivitetsdetektering kan alltid göras att gå till noll genom att använda komprimerad avkänningsteknik som utnyttjar sparsamhet i användarens aktivitetsmönster. I del II i detta dokument beskrivs vidare de uppnåeliga satserna med hjälp av det föreslagna systemet och kvantifieras kostnaden för att använda icke-ortogonala pilotsekvenser för kanaluppskattning i uppnåeliga satser. Komprimerad avkänning, ungefärlig meddelandegenomgång (AMP), tillståndsutveckling, massiv konnektivitet, massiv multiple-input multiple-output (MIMO), Internet-of-Things (IoT), maskin-typ kommunikation (MTC).
Om man antar icke-ortogonala Gaussian sekvenser, REF studerar användarens aktivitet detektion prestanda i encellsscenario i den asymptotiska regimen, visar att perfekt detektion kan uppnås genom att använda AMP.
Massive Connectivity with Massive MIMO-Part I: Device Activity Detection and Channel Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}