論文の概要: The Blind Normalized Stein Variational Gradient Descent-Based Detection for Intelligent Random Access in Cellular IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18846v2
• Date: Mon, 20 Jan 2025 20:57:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:17:15.231517
• Title: The Blind Normalized Stein Variational Gradient Descent-Based Detection for Intelligent Random Access in Cellular IoT
• Title（参考訳）: Blind normalized Stein Variational Gradient Descent-based Detection for Intelligent Random Access in Cellular IoT (特集:情報ネットワーク)
• 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。 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、より高いプリアンブル検出精度とスループットを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7655800373514546
• License:
• Abstract: The lack of an efficient preamble detection algorithm remains a challenge for solving preamble collision problems in intelligent random access (RA) in the cellular Internet of Things (IoT). To address this problem, we present an 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 packet transform, a new modified Hadamard transform (MHT) is developed to separate high-frequency components from signals 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 IoT 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、セルラーモノのインターネット(IoT)におけるインテリジェントランダムアクセス(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。 この問題に対処するため,提案手法の第一段階において,最大誤差推定(MLE)モデルに基づく早期プリアンブル検出方式を提案する。 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パケット変換の関係を探索することにより、第2次微分フィルタを用いて信号から高周波成分を分離する改良型アダマール変換(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なIoTデバイスの数を事前に知ることなく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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