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ResNet-UAN-AUD:基于深度学习的水声上行非正交多址通信系统活动用户检测方法
被引量：
1
1
作者
王建平
陈光岚
+1 位作者
冯启高
马建伟
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期985-996,共12页
水下声学网络(Underwater Acoustic Networks,UAN)是探测未知水域的重要技术手段。非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)是一种新颖的移动通信技术,支持时域、频域、空域/编域的非正交分配,可有效地提高网络容量和用户接入...
水下声学网络(Underwater Acoustic Networks,UAN)是探测未知水域的重要技术手段。非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)是一种新颖的移动通信技术,支持时域、频域、空域/编域的非正交分配,可有效地提高网络容量和用户接入数,为性能和电量受限的UAN提供创新解决方案。活动用户检测(Active User Detection,AUD)是NOMA通信系统的基础支撑,对于NOMA系统消除信号干扰和提高接收性能至关重要。ResNet是基于残差模块跳跃连接的神经网络,解决了深度学习的梯度消失和网络退化问题。提出了一种基于深度学习的水声上行NOMA通信系统AUD检测方案。首先,构建水声上行NOMA通信系统基本模型;其次,实施NOMA活动用户检测问题的数学表征;接着,开发基于ResNet网络的水声NOMA系统活动节点检测方法(ResNet-UAN-AUD);最后,执行仿真实验。结果表明,ResNet-UAN-AUD的检测性能接近基于长短期记忆网络的活动用户检测(LSTM-UAN-AUD)方案,而复杂度略高于基于卷积神经网络的活动用户检测(CNN-UAN-AUD)技术,实现了次优目标,适合水声上行NOMA系统使用。
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关键词
水声网络
深度学习
残差神经网络(ResNet)
活动用户检测
上行NOMA通信系统
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职称材料
NOMA系统基于改进的近似消息传递算法的联合信道估计与多用户检测
被引量：
1
2
作者
邹卿
何雪云
孙林慧
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第5期870-877,共8页
针对免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统,多用户传输场景的上行信道估计(Channel Estimation,CE)与活动用户检测(Active User Detection,AUD)问题可被建模为压缩感知重建问题。本文提出了一种改进的近似消...
针对免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统,多用户传输场景的上行信道估计(Channel Estimation,CE)与活动用户检测(Active User Detection,AUD)问题可被建模为压缩感知重建问题。本文提出了一种改进的近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法——阈值自适应-加约束重加权-近似消息传递(Threshold Adaptive Constrained Reweighted Approximate Message Passing,TA-CR-AMP)算法来联合解决CE和AUD问题。该算法在合适的迭代终止准则下,对AMP算法加入更新稀疏信号稀疏结构的操作,在此基础上对算法引入加约束的重加权,并令阈值自适应变化。仿真结果表明,与AMP算法相比,本文提出的算法以较低的复杂度获得了更加优越的信道估计和活跃用户检测性能。另外,本算法获得了与更加复杂的期望最大-贝叶斯AMP(Expectation Maximization Bayesian Approximate Message Passing,EM-B-AMP)算法相近的性能。
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关键词
非正交多址接入
信道估计
活动用户检测
近似消息传递算法
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职称材料
题名
ResNet-UAN-AUD:基于深度学习的水声上行非正交多址通信系统活动用户检测方法
被引量：
1
1
作者
王建平
陈光岚
冯启高
马建伟
机构
河南科技学院信息工程学院
河南科技大学信息工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期985-996,共12页
基金
河南省科技计划项目(232102111128,222102320181,222102110011)
河南省高等学校青年骨干教师计划项目(2019GGJS172)
+3 种基金
河南省高等学校重点科研计划项目(23B520003)
2021年度国家级大学生创新训练项目重点支持领域项目(202110467001)
2021年度新乡市重大专项(21ZD003)
河南省重点研发专项(241111211800)。
文摘
水下声学网络(Underwater Acoustic Networks,UAN)是探测未知水域的重要技术手段。非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)是一种新颖的移动通信技术,支持时域、频域、空域/编域的非正交分配,可有效地提高网络容量和用户接入数,为性能和电量受限的UAN提供创新解决方案。活动用户检测(Active User Detection,AUD)是NOMA通信系统的基础支撑,对于NOMA系统消除信号干扰和提高接收性能至关重要。ResNet是基于残差模块跳跃连接的神经网络,解决了深度学习的梯度消失和网络退化问题。提出了一种基于深度学习的水声上行NOMA通信系统AUD检测方案。首先,构建水声上行NOMA通信系统基本模型;其次,实施NOMA活动用户检测问题的数学表征;接着,开发基于ResNet网络的水声NOMA系统活动节点检测方法(ResNet-UAN-AUD);最后,执行仿真实验。结果表明,ResNet-UAN-AUD的检测性能接近基于长短期记忆网络的活动用户检测(LSTM-UAN-AUD)方案,而复杂度略高于基于卷积神经网络的活动用户检测(CNN-UAN-AUD)技术,实现了次优目标,适合水声上行NOMA系统使用。
关键词
水声网络
深度学习
残差神经网络(ResNet)
活动用户检测
上行NOMA通信系统
Keywords
underwater acoustic network
deep learning
residual neural network(ResNet)
active user detection
uplink NOMA commu-nication system
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
NOMA系统基于改进的近似消息传递算法的联合信道估计与多用户检测
被引量：
1
2
作者
邹卿
何雪云
孙林慧
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第5期870-877,共8页
基金
国家自然科学基金(61501248,61901227)
江苏省高等学校自然科学研究项目(19KJB510049)。
文摘
针对免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统,多用户传输场景的上行信道估计(Channel Estimation,CE)与活动用户检测(Active User Detection,AUD)问题可被建模为压缩感知重建问题。本文提出了一种改进的近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法——阈值自适应-加约束重加权-近似消息传递(Threshold Adaptive Constrained Reweighted Approximate Message Passing,TA-CR-AMP)算法来联合解决CE和AUD问题。该算法在合适的迭代终止准则下,对AMP算法加入更新稀疏信号稀疏结构的操作,在此基础上对算法引入加约束的重加权,并令阈值自适应变化。仿真结果表明,与AMP算法相比,本文提出的算法以较低的复杂度获得了更加优越的信道估计和活跃用户检测性能。另外,本算法获得了与更加复杂的期望最大-贝叶斯AMP(Expectation Maximization Bayesian Approximate Message Passing,EM-B-AMP)算法相近的性能。
关键词
非正交多址接入
信道估计
活动用户检测
近似消息传递算法
Keywords
non-orthogonal multiple access
channel estimation
active user detection
approximate message passing
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ResNet-UAN-AUD:基于深度学习的水声上行非正交多址通信系统活动用户检测方法
王建平
陈光岚
冯启高
马建伟
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
NOMA系统基于改进的近似消息传递算法的联合信道估计与多用户检测
邹卿
何雪云
孙林慧
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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