論文の概要: The Blind Normalized Stein Variational Gradient Descent-Based Detection for Intelligent Massive Random Access
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18846v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 04:08:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 02:25:04.088128
- Title: The Blind Normalized Stein Variational Gradient Descent-Based Detection for Intelligent Massive Random Access
- Title（参考訳）: Blind normalized Stein Variational Gradient Descent-based Detection for Intelligent Massive Random Access (特集:一般セッション)
- Authors: Xin Zhu, Ahmet Enis Cetin,
- Abstract要約: 本稿では,MLEモデルに基づく早期プリアンブル検出手法を提案する。
MLEモデルに対する近似解を得るために,新しい盲点正規化スタイン変分勾配勾配検出器(SVGD)を提案する。
提案したブロックMHT層は、コストと性能の劣化の観点から、他の変換方式よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7655800373514546
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The lack of an efficient preamble detection algorithm remains a challenge for solving preamble collision problems in intelligent massive random access (RA) in practical communication scenarios. To solve this problem, we present a novel early preamble detection scheme based on a maximum likelihood estimation (MLE) model at the first step of the grant-based RA procedure. A novel blind normalized Stein variational gradient descent (SVGD)-based detector is proposed to obtain an approximate solution to the MLE model. First, by exploring the relationship between the Hadamard transform and wavelet transform, a new modified Hadamard transform (MHT) is developed to separate high-frequencies from important components using the second-order derivative filter. Next, to eliminate noise and mitigate the vanishing gradients problem in the SVGD-based detectors, the block MHT layer is designed based on the MHT, scaling layer, soft-thresholding layer, inverse MHT and sparsity penalty. Then, the blind normalized SVGD algorithm is derived to perform preamble detection without prior knowledge of noise power and the number of active devices. The experimental results show the proposed block MHT layer outperforms other transform-based methods in terms of computation costs and denoising performance. Furthermore, with the assistance of the block MHT layer, the proposed blind normalized SVGD algorithm achieves a higher preamble detection accuracy and throughput than other state-of-the-art detection methods.
- Abstract（参考訳）: 効率的なプリアンブル検出アルゴリズムの欠如は、実用的な通信シナリオにおける知的大規模ランダムアクセス(RA)におけるプリアンブル衝突問題の解決に依然として課題である。
この問題を解決するために,提案手法の最初のステップにおいて,最大推定値(MLE)モデルに基づく新しい早期プリアンブル検出手法を提案する。
MLEモデルに対する近似解を得るために,新しい盲点正規化スタイン変分勾配勾配検出器(SVGD)を提案する。
まず、アダマール変換とウェーブレット変換の関係を探索することにより、2階微分フィルタを用いて重要な成分から高周波を分離する新しい修正アダマール変換(MHT)を開発した。
次に、SVGD検出器のノイズを除去し、消滅する勾配問題を緩和するため、ブロックMHT層は、MHT層、スケーリング層、ソフトスレッディング層、逆MHT層およびスパーシリティペナルティに基づいて設計される。
次に、ブラインド正規化SVGDアルゴリズムを導出し、ノイズパワーやアクティブデバイス数に関する事前知識を必要とせずにプリアンブル検出を行う。
実験の結果,提案したブロックMHT層は,計算コストやデノベーション性能の観点から,他の変換手法よりも優れていた。
さらに、ブロックMHT層の助けを借りて、提案したブラインド正規化SVGDアルゴリズムは、他の最先端検出方法よりも高いプリアンブル検出精度とスループットを実現する。
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