CN110266619A

CN110266619A - 一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法

Info

Publication number: CN110266619A
Application number: CN201910595076.6A
Authority: CN
Inventors: 梁应敞; 马俊; 龙睿哲
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2019-07-03
Filing date: 2019-07-03
Publication date: 2019-09-20
Anticipated expiration: 2039-07-03
Also published as: CN110266619B

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法。本发明提出一种将无授权接入的方法和反射通信***相融合的通信***架构。物联网通用场景中，基站同时与多个设备通信，但每个设备活跃度很低，因此，本发明利用此特点使用压缩感知算法进行设备活跃度和信道的联合检测，可以减少传输时延，并减少计算复杂度，具有很强的应用价值。

Description

一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法。

背景技术

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。针对不断增长的物联网市场，5G蜂窝技术路线图已经确定大规模机器类型通信(mMTC)是三大主要用例之一。大规模机器类型通信对物联网的根本挑战是能够以高效和及时的方式从大量设备进行数据传输。物联网流量的关键特征是设备活动模式通常是稀疏的，一定时间内，所有设备中的只有一小部分是活跃的。在这些场景中，需要动态识别活动用户以及他们的数据接收，这是一项具有挑战性的任务。在无授权的随机接入方案中，每个设备都需要分配独立的导频，在没有得到接入许可的情况下，活跃设备将导频和传送的数据一起发送给基站。相对于基于授权的随机接入方式，这种接入方式接入网络可以减少传输时延，并能够容纳更多的活跃设备数，因此研究无授权的接入方案具有重要意义。

近年来，反射通信***逐渐兴起，该***包射频源、反向散射设备和接收机组成。反向散射设备(例如，传感器和标签等)以无线方式在环境中的射频源载波上调制它们的发送信息，发送给接收机。反向散射设备通常为无源器件，且不需要产生单独的载波信号。因此，反射通信被认为是解决低功耗，大规模物联网设备接入问题的有效技术手段与解决方案。

在大规模物联网中，在反射通信***里，利用无授权的随机接入方案，进行多个反向散射设备的检测和信道估计问题具有重大意义，并成为支撑未来物联网通信的核心技术之一。

发明内容

本发明提出一种基于无授权接入的思想，在反射通信***中，进行多个反向散射设备的活跃度检测和信道估计的联合设计解决方案。

本发明考虑的模型由射频源、接收机和N个活跃度很低的反射设备组成。假定反射设备发送符号周期和射频源发送符号周期相等。其中，射频源有L个符号的导频，导频信号为s(1),...,s(L)，每个反射设备都有L个符号的导频，第n个反射设备的导频信号为c_n(1),...,c_n(L)，n＝1,...,N。令射频源到接收机的信道为h₀，射频源到第n个反射设备的信道为v_n，第n个反射设备到接收机的信道为g_n，n＝1,...,N。因此，接收机接收到的第l个符号为:

其中，α_n表示第n个反射设备的反射系数，b_n为指示变量，指示第n个反射设备是否活跃，具体而言，当b_n＝0时，表示反射设备不活跃，当b_n＝1时，表示反射设备是活跃的。w(l)表示接收端的噪声。

令h_n＝α_nv_ng_n表示第n个反射设备的信道，则接收端接收到的第l个符号为:

同时，令x_n＝b_nh_n，n＝1,...,N表示第n个反射设备的有效信道，具体而言，当x_n的值为零时，说明这个反射设备不活跃，当x_n的值为非零时，说明这个反射设备是活跃的，特别的，由于直接链路一直存在，令x₀＝h₀。则接收端接收到的第l个符号可以整理为:

整理为矩阵形式可表示为：

即

y＝Sx+w (5)

其中，y表示接收机接收到的信号，S为射频源导频和N个反射设备的导频共同构成的导频矩阵。x为直接链路信道和N条反射链路的有效信道。w表示接收机端的接收噪声。接收机通过接收信号y和已知的导频矩阵S，估计x，进行反射设备活跃度和有效信道的联合检测。

本发明提出一种将无授权接入的方法和反射通信***相融合的通信***架构。物联网通用场景中，基站同时与多个设备通信，但每个设备活跃度很低，因此，本发明利用此特点使用压缩感知算法进行设备活跃度和信道的联合检测，可以减少传输时延，并减少计算复杂度，具有很强的应用价值。

附图说明

图1示出了本发明的无授权随机接入的传输方式；

图2示出了本发明的***模型；

图3为本发明针对于软阈值降噪器和最小均方误差降噪器的性能曲线。

图4为当射频源信号为正弦信号，本发明针对于多个反射设备的活跃度检测性能。

图5为当射频源信号为正弦信号，本发明针对于多个反射设备的信道估计的性能。

图6为当射频源信号为QPSK，本发明针对于多个反射设备的活跃度检测性能。

图7为当射频源信号为QPSK，本发明针对于多个反射设备的信道估计的性能。

具体实施方式

下面结合附图和实施例子，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以环境中射频源信号为正弦信号和QPSK信号，接收机为单接收天线为例。

如图1所示，在无授权接入方案下，每个活跃设备直接将其元数据和数据发送到基站而无需等待基站的任何许可。在无授权接入方案下的每个设备被预先分配有用于所有时隙的唯一导频序列，因此，该导频序列还用作该用户的唯一识别。基站首先通过检测使用哪些导频序列来检测活跃设备。接下来，基站基于所接收的元数据估计它们的信道，然后利用估计到的信道对数据进行解码。

如图2所示为本发明的***模型，接收机接收射频源的信号和反射设备反向散射的信号。由于反射设备数量远远大于接收机接受的符号的数量，即N＞＞L,因此，可以采用压缩感知的算法来进行活跃度的检测和有效信道的估计。

考虑每个反射设备的信道h_n服从均值为0，方差为β_n的复高斯分布，即假设每个反射设备是独立的，活跃的概率为λ，因此，第n个反射设备的有效信道服从伯努利高斯分布，可以表示为：

δ₀表示单位脉冲函数，在零点值为1，在其余点的值均为0。反射设备的导频采用BPSK调制，噪声w服从均值为0，方差为σ²的复高斯分布，即本发明采用基于压缩感知算法的近似消息传递(AMP)算法来求解。近似消息传递算法是针对于大规模压缩感知的一种很有效的迭代阈值算法，在物联网的大规模连接的场景中具有很大吸引力。

在AMP算法旨在利用基于y的估计最小化均方误差：

AMP算法的一般形式主要包含两部分的不断迭代，直到算法收敛得到x的估计值，近似消息传递算法的步骤如下：

x^(t+1)＝η(S^Hz^(t)+x^(t)) (8)

其中，t＝0,1,...是迭代的次数，x^(t+1)表示在第t+1次迭代时估计的x,z^(t+1)表示相对应的残差。该算法在(8)中使用其导频序列对每个反射设备的残差进行匹配滤波，然后使用适当设计的降噪器η进行降噪步骤。然后在(9)中更新残差。其中，我们使用软阈值降噪器和最小均方误差降噪器，软阈值降噪器对于具有最坏情况分布的x，也可以促进稀疏度，其表达式为：

其中是AMP算法的针对于第n个反射设备的第t次迭代的阈值，使用这种降噪器，在如(8)和(9)所示的AMP算法的第t次迭代之后，如果则判定第n个反射设备是活跃的。如果则判定第n个反射设备是非活跃的。

当已知x的分布，可以通过贝叶斯方法设计最小均方误差降噪器，以最小化用于估计x的均方误差，最小均方误差降噪器的表达式为：

其中，

类似于软阈值降噪器情况，使用最小均方误差降噪器，可以基于是否大于或小于设计的阈值来检测反射设备的活跃性。

图3比较了上述场景下，两种降噪器在给定阈值下的性能。可以观察到最小均方误差降噪器也是基于阈值的降噪器。此外，由于最小均方误差降噪器利用了x的后验统计分布特性求得，因此，相对于软阈值降噪器，它具有更好的性能，更能促进x的稀疏性。

在近似消息传递算法收敛后，可以判定反射设备的活跃性，并计算出虚警概率和漏检概率

图4比较了射频源信号为正弦信号时，导频长度随虚警概率和漏检概率的关系曲线。仿真参数设置总反射设备数N＝2000,每个反射设备的活跃度为0.05。每个活跃反射设备发送导频的功率为1。接收机的噪声方差σ²＝1。直接链路的信噪比为35dB，反射链路的平均信噪比服从U(-13dB,15dB)。可以看出，随着导频长度的增加，反射设备活跃度检测的两种错误概率逐渐降低。且使用最小均方误差降噪器的错误概率要小于使用软阈值降噪器的错误概率。

图5表示射频源信号为正弦信号时，随着迭代次数的增加，使用近似消息传递方法得到的x和真实的x之间的均方误差。

图6比较了射频源信号为QPSK时，导频长度随虚警概率和漏检概率的关系曲线。仿真参数设置总反射设备数N＝2000,每个反射设备的活跃度为0.05。每个活跃反射设备发送导频的功率为1。接收机的噪声方差σ²＝1。直接链路的信噪比为35dB，反射链路的平均信噪比服从U(-13dB,15dB)。可以看出，随着导频长度的增加，反射设备活跃度检测的两种错误概率逐渐降低。且使用最小均方误差降噪器的错误概率要小于使用软阈值降噪器的错误概率。

图7表示射频源信号为QPSK时，随着迭代次数的增加，使用近似消息传递方法得到的x和真实的x之间的均方误差。

Claims

1.一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法，所述反射通信传输***包括射频源、接收机和N个反射设备；令反射设备发送符号周期和射频源发送符号周期相等，射频源有L个符号的导频，导频信号为s(1),...,s(L)，每个反射设备都有L个符号的导频，第n个反射设备的导频信号为c_n(1),...,c_n(L)，n＝1,...,N；其特征在于，所述检测方法具体为：

令射频源到接收机的信道为h₀，射频源到第n个反射设备的信道为v_n，第n个反射设备到接收机的信道为g_n，n＝1,...,N；接收机接收到的第l个符号为：

其中，l＝1,...,L，α_n表示第n个反射设备的反射系数，b_n为指示变量，指示第n个反射设备是否活跃，当b_n＝0时，表示反射设备不活跃，当b_n＝1时，表示反射设备是活跃的，w(l)表示接收端的噪声；

令h_n＝α_nv_ng_n表示第n个反射设备的信道，则接收端接收到的第l个符号为：

同时，令x_n＝b_nh_n表示第n个反射设备的有效信道，当x_n的值为零时，表示这个反射设备不活跃，当x_n的值为非零时，表示这个反射设备是活跃的，由于直接链路一直存在，令x₀＝h₀，则接收端接收到的第l个符号为：

整理为矩阵形式为：

即

y＝Sx+w

其中，y表示接收机接收到的信号，S为射频源导频和N个反射设备的导频共同构成的导频矩阵，x为直接链路信道和N条反射链路的有效信道，w表示接收机端的接收噪声；接收机通过接收信号y和已知的导频矩阵S，估计x，进行反射设备活跃度和有效信道的联合检测。

2.根据权利要求1所述的一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法，其特征在于，所述估计x的方法为采用压缩感知算法的近似消息传递AMP算法求解，具体为：

AMP算法利用基于y的估计最小化均方误差MSE为：

其中，是基于y得到的x的估计值，x为有效信道的真实值，||·||₂为对向量做二范数处理，为做统计平均处理；

通过以下迭代公式进行迭代，直到算法收敛得到x的估计值：

x^(t+1)＝η(S^Hz^(t)+x^(t))

其中，t是迭代的次数，x^(t+1)表示在第t+1次迭代时估计的x,z^(t+1)表示相对应的残差，η为降噪器。

3.根据权利要求2所述的一种反射通信传输***的用户活跃度检测方法，其特征在于，所述降噪器为软阈值降噪器：

其中是AMP算法的针对于第n个反射设备的第t次迭代的阈值，第t次迭代之后，如果则判定第n个反射设备是活跃的，如果则判定第n个反射设备是非活跃的。