論文の概要: Deep Learning-Based Approach for User Activity Detection with Grant-Free Random Access in Cell-Free Massive MIMO
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07160v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 11:08:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 16:13:39.216594
- Title: Deep Learning-Based Approach for User Activity Detection with Grant-Free Random Access in Cell-Free Massive MIMO
- Title（参考訳）: セルフリーMIMOにおける無作為ランダムアクセスを用いた深層学習によるユーザアクティビティ検出
- Authors: Ali Elkeshawy, HaÏfa Farès, Amor Nafkha,
- Abstract要約: 本稿では,アクティビティ検出問題への教師付き機械学習モデルの適用について検討する。
本研究では, セルフリー・マス・マルチ入力多重出力(CF-mMIMO)ネットワークにおいて, ユーザアクティビティ検出に特化して設計されたデータ駆動アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは99%の精度を達成し、実世界のアプリケーションで有効性を確認します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8520624117635328
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern wireless networks must reliably support a wide array of connectivity demands, encompassing various user needs across diverse scenarios. Machine-Type Communication (mMTC) is pivotal in these networks, particularly given the challenges posed by massive connectivity and sporadic device activation patterns. Traditional grant-based random access (GB-RA) protocols face limitations due to constrained orthogonal preamble resources. In response, the adoption of grant-free random access (GF-RA) protocols offers a promising solution. This paper explores the application of supervised machine learning models to tackle activity detection issues in scenarios where non-orthogonal preamble design is considered. We introduce a data-driven algorithm specifically designed for user activity detection in Cell-Free Massive Multiple-Input Multiple-Output (CF-mMIMO) networks operating under GF-RA protocols. Additionally, this study presents a novel clustering strategy that simplifies and enhances activity detection accuracy, assesses the resilience of the algorithm to input perturbations, and investigates the effects of adopting floating-to-fixed-point conversion on algorithm performance. Simulations conducted adhere to 3GPP standards, ensuring accurate channel modeling, and employ a deep learning approach to boost the detection capabilities of mMTC GF-RA devices. The results are compelling: the algorithm achieves an exceptional 99\% accuracy rate, confirming its efficacy in real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 現代の無線ネットワークは幅広い接続要求を確実にサポートし、多様なシナリオにまたがる様々なユーザニーズを包含する必要がある。
マシンタイプ通信(mMTC)はこれらのネットワークにおいて重要な役割を担っている。
従来の許諾ベースのランダムアクセス(GB-RA)プロトコルは、制約のある直交プリアンブルリソースのために制限に直面している。
これに対し、GF-RAプロトコルの採用は有望な解決策となる。
本稿では,非直交プリアンブル設計を考慮した場合のアクティビティ検出問題に対する教師付き機械学習モデルの適用について検討する。
本稿では,GF-RAプロトコルの下で動作しているセルフリーのMultiple-Input Multiple-Output (CF-mMIMO) ネットワーク上でのユーザアクティビティ検出に特化して設計されたデータ駆動アルゴリズムを提案する。
さらに,本研究では, 動作検出の精度を簡易化・向上し, 入力摂動に対するアルゴリズムのレジリエンスを評価し, 浮動小数点変換がアルゴリズム性能に与える影響について検討する。
シミュレーションは3GPP標準に準拠し、正確なチャネルモデリングを保証し、mMTC GF-RAデバイスの検出能力を向上するためにディープラーニングアプローチを採用した。
アルゴリズムは99\%の精度を達成し、実世界のアプリケーションでその有効性を確認する。
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