Abstract-Machine-typ kommunikationstjänster i mobila cellulära system utvecklas för närvarande i syfte att effektivt ta itu med en storskalig användare tillgång till systemet. Ett av de viktigaste problemen i detta avseende är att effektivt identifiera aktiva användare för att fördela dem resurser för efterföljande överföringar. I detta dokument undersöker vi två nyligen föreslagna metoder för detektering av användaraktivitet: komprimerad känslighet (CS) och kodad slotted ALOHA (CSA), och ger sin jämförelse i termer av prestanda vs resursutnyttjande. Våra preliminära resultat visar att CS-baserat tillvägagångssätt kan ge målanvändaren aktivitetsdetektering prestanda med mindre övergripande systemresursutnyttjande. Detta kommer dock till ett pris av lägre energieffektivitet per användare, jämfört med CSA-baserade tillvägagångssätt.
I REF jämförs två metoder, komprimerad avkänningsteknik och kodad slotted ALOHA när det gäller detektionsnoggrannhet och energieffektivitet vid detektion av användaraktivitet.
User activity detection in massive random access: Compressed sensing vs. coded slotted ALOHA
{'venue': '2017 IEEE 18th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)', 'journal': '2017 IEEE 18th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}