Abstract-I detta papper, studerar vi problemet med aktivitetsdetektering (AD) i en massiv MIMO installation, där basstationen (BS) har M 1 antenner. Vi anser att ett block blekning kanal modell där M-dim kanal vektor av varje användare förblir nästan konstant över en koherens block (CB) som innehåller Dc-signal dimensioner. Vi studerar en miljö där antalet potentiella användare Kc tilldelas en specifik CB är mycket större än dimensionen av CB Dc (Kc Dc) men varje gång slot endast Ac Kc av dem är aktiva. De flesta av de tidigare resultaten, baserade på komprimerad avkänning, kräver att Ac ≤ Dc, som är en flaskhals i massiva driftsättning scenarier som Internetof-Things (IoT) och Device-to-Device (D2D) kommunikation. I detta dokument visar vi att man kan övervinna denna grundläggande begränsning när antalet BS-antenner M är tillräckligt stort. Mer specifikt härleder vi en skala lag om parametrarna (M, Dc, Kc, Ac) och även Signal-to-Noise Ratio (SNR) enligt vilken vårt föreslagna AD-system lyckas. Vår analys indikerar att med en CB dimension Dc, och ett tillräckligt antal BS antenner M med Ac / M = o 1, kan man identifiera aktiviteten hos )) aktiva användare, som är mycket större än den tidigare bundna Ac = O (Dc) som erhållits via traditionella komprimerade avkänningsmetoder. Särskilt i vårt föreslagna system behöver man betala endast en poly-logaritmisk straff O(log 2 ( )) för att öka antalet potentiella användare Kc, vilket gör den idealisk för AD i IoT-inställningar. Vi föreslår algoritmer med låg komplexitet för AD och tillhandahåller numeriska simuleringar för att illustrera våra resultat. Vi jämför också prestandan hos våra föreslagna AD-algoritmer med prestandan hos andra konkurrerande algoritmer i litteraturen.
I den massiva MIMO-inställningen studerar REF skalningslagstiftningen för detektion av användaraktivitet med finita signatursekvenser genom att fokusera på kovariansmatrisen för den mottagna signalen över antenndomänen.
A New Scaling Law for Activity Detection in Massive MIMO Systems
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}