主动检测与信道估计方案

低复杂度高精度

针对以用户为中心的无小区大规模MIMO系统，提出一种基于最大似然的主动用户检测与稀疏贝叶斯学习的信道估计方案，利用接入点空间聚合特性提升估计精度并降低计算复杂度。

Hu, Yanfeng · 王晴天 · 王东明 · Xia, Xinjiang · You, Xiaohu

IEEE Internet of Things Journal 2024

技术优势

检测更准

基于最大似然的检测方法结合适当阈值与用户-接入点关联，可获得准确的活跃用户检测结果。

估计更快

利用活跃用户集合进行信道估计，降低了计算复杂度。

规模可扩展

提出去中心化检测与估计算法，增强系统可扩展性。

应用场景

• 大规模随机接入：支撑海量设备同时接入，提升随机接入效率。
• 无小区大规模MIMO：利用无小区架构的宏分集提升检测与估计性能。
• 用户中心网络：按用户关联接入点，降低处理规模与开销。
• 物联网接入：适应物联网海量连接与低复杂度需求。