Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2507.14733

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 信息论

arXiv:2507.14733 (cs)
[提交于 2025年7月19日 ]

标题: 异步mMTC系统的延迟校准联合用户活动检测、信道估计和数据检测研究

标题: Study of Delay-Calibrated Joint User Activity Detection, Channel Estimation and Data Detection for Asynchronous mMTC Systems

Authors:Z. Shao, X. Yuan, R. de Lamare
摘要: 这项工作考虑了上行异步的大规模机器类型通信,其中大量低功耗和低成本的设备异步地将短数据包发送到配备多个接收天线的接入点。 如果使用正交前导序列,由于给定的前导序列长度限制,将会发生大规模碰撞。 为了解决这个问题,我们提出了一种延迟校准的联合用户活动检测、信道估计和数据检测算法,并研究了在接收端估计连续值时延时过采样的优势。 所提出的算法基于期望最大化方法,通过注意到碰撞的用户具有不同的时延,交替估计时延并检测活跃用户及其信道和数据。 在贝叶斯推理框架下,我们利用近似消息传递原理开发了一种计算高效的迭代算法,以解决联合用户活动检测、信道估计和数据检测问题。 数值结果表明,所提出的算法在信道和数据符号的归一化均方误差以及误检概率方面是有效的。
摘要: This work considers uplink asynchronous massive machine-type communications, where a large number of low-power and low-cost devices asynchronously transmit short packets to an access point equipped with multiple receive antennas. If orthogonal preambles are employed, massive collisions will occur due to the limited number of orthogonal preambles given the preamble sequence length. To address this problem, we propose a delay-calibrated joint user activity detection, channel estimation, and data detection algorithm, and investigate the benefits of oversampling in estimating continuous-valued time delays at the receiver. The proposed algorithm is based on the expectation-maximization method, which alternately estimates the delays and detects active users and their channels and data by noting that the collided users have different delays. Under the Bayesian inference framework, we develop a computationally efficient iterative algorithm using the approximate message passing principle to resolve the joint user activity detection, channel estimation, and data detection problem. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in terms of the normalized mean-squared errors of channel and data symbols, and the probability of misdetection.
评论: 6页,2图
主题: 信息论 (cs.IT) ; 信号处理 (eess.SP)
引用方式: arXiv:2507.14733 [cs.IT]
  (或者 arXiv:2507.14733v1 [cs.IT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.14733
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Rodrigo de Lamare [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 7 月 19 日 19:48:41 UTC (84 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
eess
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.IT
eess.SP
math
math.IT

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号