在面向卫星物联网的免授权随机接入(Grant-free Random Access,GFRA)系统中,受大规模连接和设备随机激活的影响,前导碰撞成为用户接入性能提升的主要制约因素。鉴于此,借助正交与非正交序列在前导检测和冲突抑制方面的各自优势,提出一...在面向卫星物联网的免授权随机接入(Grant-free Random Access,GFRA)系统中,受大规模连接和设备随机激活的影响,前导碰撞成为用户接入性能提升的主要制约因素。鉴于此,借助正交与非正交序列在前导检测和冲突抑制方面的各自优势,提出一种基于混合ZC(Zadoff-Chu)序列的大容量前导设计和检测方法。该方法利用正交ZC序列与其循环移位映射的不同根ZC序列级联来构建前导序列,并采用一种基于假设检验的两阶段干扰消除活跃用户检测算法,以确保大规模接入场景下的高精度用户识别。此外,对所提前导结构进行扩展,将相位旋转因子与多段非正交序列相结合,在不增加峰均比的前提下进一步扩大前导集容量。所提方法较现有复合和正交前导方法具有显著改善的多用户识别性能,在相同活跃用户下,成功检测概率最大提升约30.3%。展开更多
文摘在面向卫星物联网的免授权随机接入(Grant-free Random Access,GFRA)系统中,受大规模连接和设备随机激活的影响,前导碰撞成为用户接入性能提升的主要制约因素。鉴于此,借助正交与非正交序列在前导检测和冲突抑制方面的各自优势,提出一种基于混合ZC(Zadoff-Chu)序列的大容量前导设计和检测方法。该方法利用正交ZC序列与其循环移位映射的不同根ZC序列级联来构建前导序列,并采用一种基于假设检验的两阶段干扰消除活跃用户检测算法,以确保大规模接入场景下的高精度用户识别。此外,对所提前导结构进行扩展,将相位旋转因子与多段非正交序列相结合,在不增加峰均比的前提下进一步扩大前导集容量。所提方法较现有复合和正交前导方法具有显著改善的多用户识别性能,在相同活跃用户下,成功检测概率最大提升约30.3%。
