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Finite-Field Unsourced Multiple Access
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AI
DOI：10.1109/TCOMM.2025.3628746.png)
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摘要
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如第六代（6G）网络所设想的那样，未来万物互联网中用户和/或机器的连接密度预计将急剧增长。然而，由于更高的干扰水平、有限的符号表示空间和可用的频谱资源，大多数当前的未溯源多址接入方案在活跃用户数量增加时性能会迅速下降。为了解决这些问题，本文提出了一种广义有限域未溯源多址接入（FFUMA），采用显式或隐式导频。每个用户消息的前几个信息比特用于选择扩频模式，剩余信息比特在有限域上进行编码和扩频。对于显式导频传输，前几个比特映射到低相关性或压缩感知导频，然后通过信道传输。在接收端，提出了一种包含导频检测和有限域数据解码的两阶段算法。对于隐式导频传输，前几个比特并非物理传输，但一旦正确识别扩频模式，它们实际上已被送达接收端。我们建立了盲检测活跃有限域扩频模式的算法，并提出了在有限域上联合迭代数据检测和解码的方法。文中提供了所提出的有限域UMA的错误分析，包括错误事件分解和外来信息转移（EXIT）分析，以评估性能。仿真结果表明，所提出的FFUMA在误码率和能效方面具有优势。
Keyword:
Unsourced multiple access
finite field
pattern recognition
iterative detection and decoding
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
引用论文
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