Abstract-This paper tar hänsyn till den massiva anslutningsprogram där ett stort antal potentiella enheter kommunicerar med en basstation (BS) på ett sporadiskt sätt. Detektion av enhetens aktivitetsmönster tillsammans med uppskattningen av kanalen är centrala problem i ett sådant scenario. På grund av det stora antalet potentiella enheter i nätverket, enheterna måste tilldelas icke-ortogonala signatursekvenser. Huvudsyftet med detta dokument är att visa att genom att använda slumpmässiga signatursekvenser och genom att utnyttja gleshet i användaraktivitetsmönstret, kan problemet med gemensam användardetektering och kanaluppskattning formuleras som en komprimerad sensor för enstaka mätvektor (SMV) problem eller flera mätvektor (MMV) problem, beroende på om BS har en enda antenn eller flera antenner, och effektivt lösas med hjälp av en ungefärlig meddelande passerar (AMP) algoritm. I detta dokument föreslås en AMP-algoritmkonstruktion som utnyttjar statistiken från den trådlösa kanalen och ger en analytisk karakterisering av sannolikheten för falsklarm och missade upptäckter genom att använda tillståndsutvecklingen. Vi överväger två fall beroende på om den storskaliga komponenten i kanalen blekning är känd vid BS och utforma den minsta genomsnittliga kvadratfel (MMSE) denoiser för AMP enligt kanalstatistiken. Simuleringsresultat visar den stora fördelen med att utnyttja den statistiska kanalinformationen i AMP-utformningen, men att känna till den storskaliga blekningskomponenten ger inga påtagliga fördelar. För multi-antenna fallet använder vi två olika AMP algoritmer, nämligen AMP med vektor denoizer och den parallella AMP-MMV, och kvantifiera nyttan av att distribuera flera antenner vid BS.
Genom att ytterligare utnyttja kanalstatistik antar REF AMP-algoritmen med Bayesian denoiser för aktivitetsdetektering och karakteriserar detektionsprestandan.
Sparse Activity Detection for Massive Connectivity
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}