[论文解读] Massive Access for Future Wireless Communication Systems

Yongpeng Wu, Xiqi Gao+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2019

IoT Networks and Protocols参考文献 35被引用 6

一句话总结

本文对未来无线网络的多址接入技术进行了根本性重新思考，提出将大规模接入作为支持数百万台设备的机器中心通信的关键使能技术。通过有限块长信息论、压缩感知和物理层安全技术，解决了短包传输、低复杂度检测和能效等挑战，为太赫兹后网络建立了新的系统设计原则。

ABSTRACT

Multiple access technology played an important role in wireless communication in the last decades: it increases the capacity of the channel and allows different users to access the system simultaneously. However, the conventional multiple access technology, as originally designed for current human-centric wireless networks, is not scalable for future machine-centric wireless networks. Massive access (studied in the literature under such names as massive-device multiple access, unsourced massive random access, massive connectivity, massive machine-type communication, and many-access channels) exhibits a clean break with current networks by potentially supporting millions of devices in each cellular network. The tremendous growth in the number of connected devices requires a fundamental rethinking of the conventional multiple access technologies in favor of new schemes suited for massive random access. Among the many new challenges arising in this setting, the most relevant are: the fundamental limits of communication from a massive number of bursty devices transmitting simultaneously with short packets, the design of low complexity and energy-efficient massive access coding and communication schemes, efficient methods for the detection of a relatively small number of active users among a large number of potential user devices with sporadic transmission pattern, and the integration of massive access with massive MIMO and other important wireless communication technologies. This paper presents an overview of the concept of massive access wireless communication and of the contemporary research on this important topic.

研究动机与目标

• 解决传统多址接入在支持数百万台设备的未来机器中心网络中的可扩展性限制。
• 克服大规模随机接入中的根本性挑战，包括突发性流量、短数据包和低时延要求。
• 开发适用于大规模连接且最小化协调的低复杂度、高能效通信方案。
• 将大规模接入与大规模MIMO和物理层安全等先进技术集成。
• 利用有限块长信息论和压缩感知，建立新的理论极限和系统设计原则。

提出的方法

• 应用有限块长信息论建模短包通信并推导新的性能极限。
• 利用压缩感知技术，高效检测大量潜在设备中少数活跃用户。
• 在接收端和发射端存在非完美信道状态信息（CSI）的条件下，提出鲁棒的信号处理算法。
• 设计适用于大规模MIMO环境中大规模接入的低复杂度、线性或近似线性检测方案。
• 集成物理层安全机制，利用信道随机性在不依赖传统加密的情况下确保机密性。
• 开发非贝叶斯用户识别方法和适用于突发性、随机性传输的异步检测方案。

实验结果

研究问题

• RQ1 在短包和突发性流量条件下，大规模接入系统的通信基本极限是什么？
• RQ2 当数百万台设备中仅有极少数处于活跃状态时，如何实现低复杂度、高能效的检测？
• RQ3 非完美CSI对系统性能有何影响，如何通过鲁棒设计加以缓解？
• RQ4 如何利用有限块长信息论推导新的性能边界并设计高效通信方案？
• RQ5 物理层安全在支持低复杂度、低能耗设备的大规模接入网络中能发挥何种作用？

主要发现

• 有限块长效应显著改变了大规模接入中的传输策略，要求基于非渐近信息论推导新的性能极限。
• 基于压缩感知的检测方法能够高效识别大量潜在设备中的少数活跃用户。
• 在非完美CSI条件下的鲁棒信号处理对实际实现至关重要，由此引出新的优化问题和算法设计。
• 低复杂度线性检测方案在大规模接入信号的实时处理中是可行且必要的。
• 物理层安全为大规模接入网络中的保密通信提供了有前景的解决方案，尤其适用于计算能力有限的设备。
• 能效和成本约束要求采用与经典香农设计根本不同的新架构和信号处理算法。