Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-Aided Active Device Detection in Energy-Harvesting Symbiotic Radio Networks

論文の概要: Quantum-Aided Active Device Detection in Energy-Harvesting Symbiotic Radio Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26565v1
Date: Tue, 22 Sep 2026 15:17:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-24 01:05:39.722567
Title: Quantum-Aided Active Device Detection in Energy-Harvesting Symbiotic Radio Networks
Title（参考訳）: 省エネルギー共生無線ネットワークにおける量子支援能動デバイス検出
Abstract要約: アップリンクSRにおける重要な課題はアクティブデバイス検出(ADD)であり、これは復号化の信頼性、干渉管理、システムスループットに直接影響を及ぼす。我々は,IoTデバイスが周囲のアップリンク信号と後方散乱情報からエネルギーを収集する,エネルギーハーベストなコードドメイン非直交多重アクセス(NOMA)-SRシステムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.256104400217631
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Massive connectivity in next-generation networks demands energy- and spectrum-efficient solutions for large-scale Internet of Things (IoT) deployments. Symbiotic radio (SR) enables passive IoT devices to communicate by backscattering existing cellular transmissions. A key challenge in uplink SR is active device detection (ADD), which directly affects decoding reliability, interference management, and system throughput. We propose an energy-harvesting code-domain non-orthogonal multiple access (NOMA)-SR system in which IoT devices harvest energy from ambient uplink signals and backscatter information using low-density spreading (LDS) codes. To reduce the complexity of ADD, Grover's quantum search algorithm is employed, providing a quadratic reduction in oracle-query complexity over exhaustive maximum-likelihood (ML) search. Numerical results show that the proposed approach closely approaches ML performance while substantially reducing the number of search iterations, demonstrating its potential for scalable ambient IoT systems.
Abstract（参考訳）: 次世代ネットワークにおける大規模な接続は、大規模なIoT(Internet of Things)デプロイメントのためのエネルギー効率とスペクトル効率のソリューションを必要とする。共生無線(SR)は、既存のセル・トランスミッションを後方散乱することで、受動的IoTデバイスとの通信を可能にする。アップリンクSRにおける重要な課題はアクティブデバイス検出(ADD)であり、これは復号化の信頼性、干渉管理、システムスループットに直接影響を及ぼす。我々は、低密度拡散(LDS)符号を用いて、周囲のアップリンク信号と後方散乱情報からIoTデバイスにエネルギーを回収する、エネルギーハーベストなコードドメイン非直交多重アクセス(NOMA)-SRシステムを提案する。 ADDの複雑さを低減するために、Groverの量子探索アルゴリズムが採用され、徹底的な最大形探索(ML)によるオラクル・クエリの複雑さを2次的に低減する。数値解析の結果,提案手法はML性能に近づき,探索回数を大幅に削減し,スケーラブルな環境IoTシステムの可能性を示した。

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