[发明专利]基于时间相关性随机标识的5G mMTC多用户识别方法

说明书

本发明涉及一种基于时间相关性随机标识的5G mMTC多用户识别方法，包括以下步骤：步骤S1:构建基于压缩感知的免授权NOMA系统模型；步骤S2:基于随机标识分配的策略，改进基于压缩感知的免授权NOMA系统模型，得到基于随机标识的免授权NOMA系统模型；步骤S3:考虑用户活跃状态存在的时间相关性，采用正交匹配追踪算法求解基于压缩感知的免授权NOMA系统模型，完成多用户识别。本发明有效降低检测时延。

技术领域

本发明涉及电力设备检测领域，具体涉及一种基于时间相关性随机标识的5GmMTC多用户识别方法。

背景技术

由于数据传输技术的限制，电力系统中仅配备了少量的感知终端对设备和系统的运行进行监测，遗漏了很多值得监测的物理、化学、气象状态及用电信息等数据。在电力物联网中通过使用更多的感知设备，可以对电力设备运行状态、电网中的能量流动等进行更加深入的了解，并有助于实现用电环节(分布式电源、充电桩、居民用户等)的信息采集、能效管理、智能电器等双向交互服务。电力物联网中大规模设备连接的一个主要挑战是如何为大量设备实现高效的随机访问。在传统的基于授权的正交多址(OMA)中，有待传输数据的用户首先向基站发送请求(BS)。在接收到来自BS的许可之后，用户基于BS的调度来发送其数据。尽管OMA具有较高的开销成本，但它只能支持有限的用户，因此会导致较大的延迟。基于这一考虑，无授权非正交多址(NOMA)已被广泛研究，以实现更高的频谱效率。使用NOMA机制的用户共享相同的频谱，并且可以通过先进的收发器设计来处理多址干扰。除此之外，免授权NOMA的时延和系统开销更小。然而，NOMA中不可避免的一个问题是，由于活跃用户直接传输数据而无需获得BS的授权，BS很难识别活跃用户。因此，需要检测用户的活跃状态。

mMTC的一个关键特征是设备活动通常是零星的，也就是说，在任何给定时间只有一小部分潜在设备处于活跃状态。基于这种固有的稀疏性，压缩感知(CS)技术已被广泛用于处理免授权NOMA系统中的多用户检测。利用由偶发性传输引起的稀疏性，BS可以基于接收到的信号采用CS恢复算法检测活跃设备的集合。虽然优于传统的非CS方法，但上述文献中给每一个设备分配一个固定标识，导致待检测设备数量增大时，算法复杂度指数级上升，设备检测时延也随之增大。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于时间相关性随机标识的5G mMTC多用户识别方法，有效降低检测时延。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于时间相关性随机标识的5G mMTC多用户识别方法，包括以下步骤：

步骤S1:构建基于压缩感知的免授权NOMA系统模型；

步骤S2:基于随机标识分配的策略，改进基于压缩感知的免授权NOMA系统模型，得到基于随机标识的免授权NOMA系统模型；

步骤S3:考虑用户活跃状态存在的时间相关性，采用正交匹配追踪算法求解基于压缩感知的免授权NOMA系统模型，完成多用户识别。

进一步的，所述步骤S1具体为：

设K个用户向基站发送数据，其中在给定时间内，只有若干用户处于活动状态，而其他用户处于非活动状态；设基站和用户都只有一根天线；经过信道编码和调制之后，用户k传输数据符号x_k,非活跃用户相当于传输了0；待传输的数据符号x_k调制到一个长为N的标识序列；随后，活跃用户传输自己的信号至基站；

基站接收到的混合信号表示为