面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法及装置

1.本发明属于通信技术领域，具体涉及一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，还涉及一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入装置。


背景技术：

2.海量机器类型通信场景(massive machine type communications，mmtc)作为第六代(6g)无线通信中最重要的应用场景之一，旨在实现万物互联，如智能城市、智能医疗和智能家居等。在未来的6g通信系统中，潜在的mtc设备数量将达到每平方公里107个，这必然给随机接入带来巨大的挑战。有效利用频谱资源的一个解决方案是免授权随机多址接入(gf-ra)，它可以通过简化mtc设备和基站(base station，bs)之间的握手过程来降低通信延迟。gf-ra允许mtc设备在可用时频资源块上传输导频和数据。然而，由于mtc设备与基站之间缺乏交互过程，必然会导致基站无法获知活跃mtc设备的具体信息。因此在gf-ra方案中存在着以下三个问题：活跃mtc设备的识别、活跃mtc设备与基站之间的信道状态信息估计、活跃mtc设备发送数据的恢复。
3.在传统的gf-ra方案中，为了估计信道和识别活跃设备，通常需要插入导频序列。然而，当mtc设备数量很大时，为了保证对活跃设备识别的准确性，需要大量的导频序列来准确区分用户和估计信道。大量导频序列将造成巨大的通信资源消耗。为了降低导频序列的开销，研究者们积极寻找无导频传输方案。但是，当缺少导频信号时，mtc设备的活跃性检测、信道估计和数据恢复将面临巨大的挑战。为了解决这个问题，现有的研究基于一些专用的签名信息来进行盲信道估计和译码。z.yuan在其文章“blind multiple user detection forgrant-free musa without reference signal”中设计了基于最小均方误差的连续消除干扰算法(minimum mean square error based successive interference，cancellation，mmse-sic)，并将多用户信道转化为单用户信道的估计问题。s.jiang在其文章“joint user identificationchannel estimation,and signal detection for grant-free noma”中将设备活跃性检测、信道估计和数据恢复问题分解为两个部分：线性时隙多用户检测(slot multi-user detection，smd)和非线性组合信号和信道估计(combined signal and channel estimation，csce)。第一部分通过近似消息传递(approximate message passing，amp)算法解决，第二部分通过基于结构化混合高斯的消息传递算法解决。但此方法实现的复杂度较高。针对低密度签名正交频分复用(low density signature orthogonal frequency division multiplexing，lds-ofdm)系统，y.zhang在其文章“bayesian receiverdesign for grant-free noma with message passing based structured signalestimation”中提出了一种消息传递的贝叶斯接收机，并在稀疏因子图上进行信道估计和解码。上述无导频方案依靠稀疏扩频序列作为用户的专属签名进行信道估计和译码。然而，随着潜在用户的数量变大，扩频序列的长度将相应地变长以确保可靠通信，这也导致通信效率低下。


技术实现要素：

4.本发明的第一个目的是提供一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，显著提高了检测精度。
5.本发明的第二个目的是提供一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法装置。
6.本发明所采用的第一个技术方案是，面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，具体步骤如下：
7.步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；
8.步骤2、在接收端对步骤1得到的接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理。
9.本发明的特征还在于，
10.步骤1具体按照以下步骤实施：
11.步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量uk输进编码器bk编码生成长度为n的码字ck＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；
12.步骤1.2、码字ck经过bpsk调制为xk＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；
13.步骤1.3、对xk进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；
[0014]
步骤1.4、xk经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,yi…
,yn)，其中yi具体表示为：
[0015][0016]
其中，hk为瑞利信道的衰落系数，αk表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，αk＝1，否则αk＝0；ni是复高斯噪声；将用βk＝α
khk
代表用户的信道状态信息。
[0017]
步骤2具体按照以下步骤实施：
[0018]
步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信息(csi)的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户
[0019]
步骤2.2、基于估计的用户信道信息amud模块首先恢复每个用户的活跃状态；找到一个阈值对(γ,γ
′
)，如果且则将用户检测为非活跃状态，否则将用户检测为活跃状态；
[0020]
当检测到用户k是活跃时，根据当前估计的用户信道信息amud计算x
k,i
的输出信息la(x
k,i
)，具体如下式所示：
[0021][0022]
步骤2.3、根据输出信息la(x
k,i
)译码，并将输出的反馈信息le(x
k,i
)作为下一次迭代的先验信息，此时第一次迭代完成；
[0023]
步骤2.4、第二次迭代开始时，基于接收信号yi和dec的反馈信息le(x
k,i
)，采用式
(3)更新并采用式(4)估计用户k的用户信道信息；
[0024]
步骤2.5、amud模块基于估计的用户信道信息和dec的反馈信息le(x
k,i
)，首先重新恢复出每个用户的活跃状态，然后根据式(5)计算每个活跃用户符号的软估计la(x
k,i
)；
[0025]
步骤2.6、根据输出信息la(x
k,i
)译码，恢复用户的发送数据，并将输出的le(x
k,i
)作为下一次迭代的先验信息；在达到预设的迭代次数后，将dec输出的le(x
k,i
)进行硬判决得到估计的消息向量
[0026]
步骤2.1具体按照以下步骤实施：
[0027]
步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号yi重写为其中是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定βk和x
k,i
，yi的概率密度函数p(yi|βk,x
k,i
)为：
[0028][0029]
假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；
[0030]
因此，得到
[0031]
其中，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,βk的对数似然函数如下式所示：
[0032][0033]
步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：
[0034][0035]
用标准梯度下降法去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息(csi)
[0036]
本发明所采用的第二个技术方案是，面向机器类型通信的免授权随机多址接入装置，包括有发射机及接收机；
[0037]
发射机，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；
[0038]
接收机，对接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理。
[0039]
本发明的特征还在于，
[0040]
接收机由信道估计模块、自适应多用户检测模块和解码器模块组成；
[0041]
信道估计模块对接收信号y进行信道估计；
[0042]
自适应多用户检测模块对接收信号y进行自适应多用户检测；
[0043]
解码器模块对接收信号y进行解码处理。
[0044]
本发明的有益效果是：
[0045]
本发明面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法在发送端不需要额外的传输功率或带宽开销，其中信号加扰扮演了用户专属签名的角色，与传统方案需要导频而产
生的额外开销的工作相比，本发明方法的提出的信号加扰方案不依赖于稀疏扩展，可以应用于更一般的gf-ra系统；同时本发明方法在接收端提出了一种基于信号加扰的联合用户活跃性检测、信道估计和多用户译码方法；其中的软信息迭代算法能够进一步提高信道估计和多用户译码的可靠性，通过二维阈值方法来检测用户的活跃状态，从而显著提高了检测精度；本发明方法中的盲信道估计和多用户检测方案，在不需要已知的活跃用户数的情况下也能很好地工作。
附图说明
[0046]
图1为本发明方法的用户k随机多址接入系统的信号加扰传输框图；
[0047]
图2为本发明方法的用户k随机多址接入系统的ss-jacd接收机框图；
[0048]
图3为本发明采用bf算法与gda算法在不同用户数下的mse；
[0049]
图4为本发明方法与导频辅助方案在不同用户数下的ber。
具体实施方式
[0050]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0051]
本发明提供一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，如图1所示，图1给出了k个用户随机多址接入系统的信号加扰传输框图，具体步骤如下：
[0052]
步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；在发射端，每个用户处于活跃状态的概率为α，处于非活跃状态的概率为1-α；
[0053]
步骤1具体按照以下步骤实施：
[0054]
步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量uk输进编码器bk编码生成长度为n的码字ck＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；
[0055]
步骤1.2、码字ck经过bpsk调制为xk＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；
[0056]
步骤1.3、对xk进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；
[0057]
步骤1.4、xk经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,yi…
,yn)，其中yi具体表示为：
[0058][0059]
其中，hk为瑞利信道的衰落系数，αk表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，αk＝1，否则αk＝0；ni是复高斯噪声；将用βk＝α
khk
代表用户的信道状态信息(csi)。
[0060]
步骤2、在接收端对步骤1得到的得到接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理
[0061]
步骤2具体按照以下步骤实施，如图2所示：
[0062]
步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信息的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户
[0063]
步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号yi重写为其中
是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定βk和x
k,i
，yi的概率密度函数p(yi|βk,x
k,i
)为：
[0064][0065]
假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；
[0066]
因此，得到
[0067]
其中，由于缺乏码字的先验信息，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,βk的对数似然函数如下式所示：
[0068][0069]
步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：
[0070][0071]
用标准梯度下降法(gda)去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息
[0072]
图3表明采用暴力搜索和gda获得的信道估计的均方误差(mse)，采用速率为1/2的ara码串行级联码率为1/10的重复码作为用户的信道编码，码长n＝1000。对于大规模用户系统，这两种搜索算法的估计精度之间的差异非常小。因此，考虑到实现效率，我们采用gda算法作为我们的搜索算法。
[0073]
步骤2.2、基于估计的用户信道信息首先恢复每个用户的活跃状态；
[0074]
现有的方案通过将用户信道信息与成为一维检测阈值的γ进行比较来确定用户的活跃状态，即如果将用户检测为非活跃状态，否则将其检测为活跃状态。然而我们发现式(4)中的最大似然值也与用户的活跃状态有关，活跃用户通常比非活跃用户具有更大的最大似然值因此我们提出一种二维阈值检测方法，即找到一个阈值对(γ,γ
′
)，如果且则将用户检测为非活跃状态，否则将用户检测为活跃状态。
[0075]
当检测到用户k是活跃时，根据当前估计的用户信道信息amud计算x
k,i
的输出信息la(x
k,i
)，具体如下式所示：
[0076][0077]
步骤2.3、根据步骤2.2的输出信息la(x
k,i
)译码，并将输出的反馈信息le(x
k,i
)反馈给信道估计模块和amud模块作为下一次迭代的先验信息，此时第一次迭代完成；
[0078]
步骤2.4、第二次迭代开始时，基于接收信号yi和dec的反馈信息le(x
k,i
)，信道估计模块采用式(3)更新并采用式(4)估计用户k的用户信道信息；
[0079]
步骤2.5、基于估计的用户信道信息和dec的反馈信息le(x
k,i
)，首先重新恢复出每个用户的活跃状态，然后根据式(5)计算每个活跃用户符号的软估计la(x
k,i
)；
[0080]
步骤2.6、根据输出信息la(x
k,i
)译码，恢复用户的发送数据，并将输出的le(x
k,i
)作为下一次迭代的先验信息；在达到预设的迭代次数后，将输出的le(x
k,i
)进行硬判决得到估计的消息向量
[0081]
图4给出了采用导频辅助的方案与本专利所提出的方案的ber性能对比，其中α＝1,码字长度n＝1000。导频辅助方案200长度用于导频传输，800长度用于数据传输。k＝1、20、35、40的译码迭代次数为5、25、35、40次。由图可以看出，我们所提出的方案的性能均优于导频辅助方案。
[0082]
实施例1：
[0083]
面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，如图1所示，图1给出了k个用户随机多址接入系统的信号加扰传输框图，具体步骤如下：
[0084]
步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；在发射端，每个用户处于活跃状态的概率为α，处于非活跃状态的概率为1-α；
[0085]
步骤1具体按照以下步骤实施：
[0086]
步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量uk输进编码器bk编码生成长度为n的码字ck＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；
[0087]
步骤1.2、码字ck经过bpsk调制为xk＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；
[0088]
步骤1.3、对xk进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；
[0089]
步骤1.4、xk经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,yi…
,yn)，其中yi具体表示为：
[0090][0091]
其中，hk为瑞利信道的衰落系数，αk表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，αk＝1，否则αk＝0；ni是复高斯噪声；将用βk＝α
khk
代表用户的信道状态信息(csi)。
[0092]
步骤2、在接收端对步骤1得到的得到接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理
[0093]
步骤2具体按照以下步骤实施，如图2所示：
[0094]
步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信息的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户
[0095]
步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号yi重写为其中是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定βk和x
k,i
，yi的概率密度函数p(yi|βk,x
k,i
)为：
[0096][0097]
假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；
[0098]
因此，得到
[0099]
其中，由于缺乏码字的先验信息，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,βk的对数似然函数如下式所示：
[0100][0101]
步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：
[0102][0103]
用标准梯度下降法(gda)去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息
[0104]
本发明方法中k＝1的译码迭代次数为5次；
[0105]
实施例2：
[0106]
面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，如图1所示，图1给出了k个用户随机多址接入系统的信号加扰传输框图，具体步骤如下：
[0107]
步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；在发射端，每个用户处于活跃状态的概率为α，处于非活跃状态的概率为1-α；
[0108]
步骤1具体按照以下步骤实施：
[0109]
步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量uk输进编码器bk编码生成长度为n的码字ck＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；
[0110]
步骤1.2、码字ck经过bpsk调制为xk＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；
[0111]
步骤1.3、对xk进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；
[0112]
步骤1.4、xk经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,yi…
,yn)，其中yi具体表示为：
[0113][0114]
其中，hk为瑞利信道的衰落系数，αk表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，αk＝1，否则αk＝0；ni是复高斯噪声；将用βk＝α
khk
代表用户的信道状态信息(csi)。
[0115]
步骤2、在接收端对步骤1得到的得到接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理
[0116]
步骤2具体按照以下步骤实施，如图2所示：
[0117]
步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信息的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户
[0118]
步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号yi重写为其中
是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定βk和x
k,i
，yi的概率密度函数p(yi|βk,x
k,i
)为：
[0119][0120]
假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；
[0121]
因此，得到
[0122]
其中，由于缺乏码字的先验信息，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,βk的对数似然函数如下式所示：
[0123][0124]
步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：
[0125][0126]
用标准梯度下降法(gda)去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息
[0127]
本发明方法中k＝20的译码迭代次数为25次；
[0128]
实施例3：
[0129]
面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，如图1所示，图1给出了k个用户随机多址接入系统的信号加扰传输框图，具体步骤如下：
[0130]
步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；在发射端，每个用户处于活跃状态的概率为α，处于非活跃状态的概率为1-α；
[0131]
步骤1具体按照以下步骤实施：
[0132]
步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量uk输进编码器bk编码生成长度为n的码字ck＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；
[0133]
步骤1.2、码字ck经过bpsk调制为xk＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；
[0134]
步骤1.3、对xk进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；
[0135]
步骤1.4、xk经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,yi…
,yn)，其中yi具体表示为：
[0136][0137]
其中，hk为瑞利信道的衰落系数，αk表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，αk＝1，否则αk＝0；ni是复高斯噪声；将用βk＝α
khk
代表用户的信道状态信息(csi)。
[0138]
步骤2、在接收端对步骤1得到的得到接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理
[0139]
步骤2具体按照以下步骤实施，如图2所示：
[0140]
步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信
息的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户
[0141]
步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号yi重写为其中是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定βk和x
k,i
，yi的概率密度函数p(yi|βk,x
k,i
)为：
[0142][0143]
假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；
[0144]
因此，得到
[0145]
其中，由于缺乏码字的先验信息，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,βk的对数似然函数如下式所示：
[0146][0147]
步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：
[0148][0149]
用标准梯度下降法(gda)去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息
[0150]
本发明方法中k＝35的译码迭代次数为35次；
[0151]
实施例4：
[0152]
面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，如图1所示，图1给出了k个用户随机多址接入系统的信号加扰传输框图，具体步骤如下：
[0153]
步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；在发射端，每个用户处于活跃状态的概率为α，处于非活跃状态的概率为1-α；
[0154]
步骤1具体按照以下步骤实施：
[0155]
步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量uk输进编码器bk编码生成长度为n的码字ck＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；
[0156]
步骤1.2、码字ck经过bpsk调制为xk＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；
[0157]
步骤1.3、对xk进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；
[0158]
步骤1.4、xk经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,yi…
,yn)，其中yi具体表示为：
[0159][0160][0161]
其中，hk为瑞利信道的衰落系数，αk表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，αk＝1，否则αk＝0；ni是复高斯噪声；将用βk＝α
khk
代表用户的信道状态信息(csi)。
[0162]
步骤2、在接收端对步骤1得到的得到接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理
[0163]
步骤2具体按照以下步骤实施，如图2所示：
[0164]
步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信息的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户
[0165]
步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号yi重写为其中是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定βk和x
k,i
，yi的概率密度函数p(yi|βk,x
k,i
)为：
[0166][0167]
假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；
[0168]
因此，得到
[0169]
其中，由于缺乏码字的先验信息，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,βk的对数似然函数如下式所示：
[0170][0171]
步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：
[0172][0173]
用标准梯度下降法(gda)去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息
[0174]
本发明方法中k＝40的译码迭代次数为40次；
[0175]
本发明还提供一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入装置，包括有发射机及接收机；
[0176]
发射机，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；
[0177]
接收机，对接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理。
[0178]
其中，接收机由信道估计模块、自适应多用户检测模块(amud)和解码器(dec)模块组成；
[0179]
信道估计模块对接收信号y进行信道估计；
[0180]
自适应多用户检测模块对接收信号y进行自适应多用户检测；
[0181]
具体的，amud模块基于估计的用户信道信息和dec的反馈信息le(x
k,i
)，首先重新恢复出每个用户的活跃状态，然后根据式(5)计算每个活跃用户符号的软估计la(x
k,i
)；
[0182]
解码器模块对接收信号y进行解码处理；
[0183]
具体的，dec根据amud的输出信息la(x
k,i
)译码，恢复用户的发送数据，并将输出的le(x
k,i
)反馈给信道估计模块和amud模块作为下一次迭代的先验信息；在达到预设的迭代次数后，将dec输出的le(x
k,i
)进行硬判决得到估计的消息向量

技术特征：
1.面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；步骤2、在接收端对步骤1得到的接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理。2.根据权利要求1所述的面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，其特征在于，步骤1具体按照以下步骤实施：步骤1.1、将用户k对应的长度为d的信息向量u
k
输进编码器b
k
编码生成长度为n的码字c
k
＝(c
k,1
,c
k,2
,c
k,i
,
…
,c
k,n
),c
k,i
∈{0,1}；步骤1.2、码字c
k
经过bpsk调制为x
k
＝(x
k,1
,x
k,2
,x
k,i
,
…
x
k,n
),x
k,i
∈{+1,-1}；步骤1.3、对x
k
进行相位加扰生成其中相位加扰向量θ
k,i
在[0,2π]上均匀分布；步骤1.4、x
k
经过瑞利信道，得到接收信号y＝(y1,y2,y
i
…
,yn)，其中y
i
具体表示为：其中，h
k
为瑞利信道的衰落系数，α
k
表示用户的活跃状态，若用户处于活跃状态，α
k
＝1，否则α
k
＝0；n
i
是复高斯噪声；将用β
k
＝α
k
h
k
代表用户的信道状态信息。3.根据权利要求1所述的面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，其特征在于，步骤2具体按照以下步骤实施：步骤2.1、在第一次迭代时，基于接收信号y，利用相位旋转向量，推导用户信道信息的用户特定似然函数并最大化这个似然函数来获得用户步骤2.2、基于估计的用户信道信息amud模块首先恢复每个用户的活跃状态；找到一个阈值对(γ,γ
′
)，如果且则将用户检测为非活跃状态，否则将用户检测为活跃状态；当检测到用户k是活跃时，根据当前估计的用户信道信息amud计算x
k,i
的输出信息l
a
(x
k,i
)，具体如下式所示：步骤2.3、根据输出信息l
a
(x
k,i
)译码，并将输出的反馈信息l
e
(x
k,i
)作为下一次迭代的先验信息，此时第一次迭代完成；步骤2.4、第二次迭代开始时，基于接收信号y
i
和dec的反馈信息l
e
(x
k,i
)，采用式(3)更新并采用式(4)估计用户k的用户信道信息；步骤2.5、amud模块基于估计的用户信道信息和dec的反馈信息l
e
(x
k,i
)，首先重新恢复出每个用户的活跃状态，然后根据式(5)计算每个活跃用户符号的软估计l
a
(x
k,i
)；步骤2.6、根据输出信息l
a
(x
k,i
)译码，恢复用户的发送数据，并将输出的l
e
(x
k,i
)作为下一次迭代的先验信息；在达到预设的迭代次数后，将dec输出的l
e
(x
k,i
)进行硬判决得到估
计的消息向量4.根据权利要求1所述的面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，其特征在于，步骤2.1具体按照以下步骤实施：步骤2.1.1、在第一次迭代时，将接收信号y
i
重写为其中是用户k的等效干扰；根据中心极限定理，ζ
k,i
视为均值为e[ζ
k,i
]，方差为var[ζ
k,i
]的复高斯变量；给定β
k
和x
k,i
，y
i
的概率密度函数p(y
i
|β
k
,x
k,i
)为：假设var[re(ζ
k,i
)]＝var[im(ζ
k,i
)]；因此，得到其中，设pr(x
k，i
)＝1/2；当处于无记忆信道时，给定y,β
k
的对数似然函数如下式所示：步骤2.1.2、采用最大后验估计用户k的csi，公式如下所示：用标准梯度下降法去找的最大似然估计的解，得到用户信道信息5.面向机器类型通信的免授权随机多址接入装置，其特征在于，包括有发射机及接收机；发射机，将用户k对应的长度为d的信息向量加扰传输得到接收信号y；接收机，对接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理。6.根据权利要求5所述的面向机器类型通信的免授权随机多址接入装置，其特征在于，接收机由信道估计模块、自适应多用户检测模块和解码器模块组成；信道估计模块对接收信号y进行信道估计；自适应多用户检测模块对接收信号y进行自适应多用户检测；解码器模块对接收信号y进行解码处理。

技术总结
本发明公开面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法，具体步骤如下：步骤1、在发射端，将用户k对应的长度为D的信息向量加扰传输得到接收信号y；步骤2、在接收端对步骤1得到的接收信号y进行信道估计、自适应多用户检测及解码处理。该方法显著提高了检测精度。还提供一种面向机器类型通信的免授权随机多址接入方法装置。方法装置。方法装置。


技术研发人员：李颖 池育浩 赵煊 宋光辉 张怡菲
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2023.05.11
技术公布日：2023/8/9