Jan, 2018

机器类型通信快速上行授权：挑战与机遇

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TL;DR探究了采用快速上行授权以支持大规模机器类型通信的挑战和机会，提出了一个两阶段的方法，包括交通预测和优化调度。通过使用提出的解决方案，快速上行授权有潜力使蜂窝网络支持大规模机器类型通信，并有效减少信令开销和克服传统的随机接入方案的延迟和拥塞挑战。
发现论文，激发创造
  • 超密集蜂窝物联网中的大规模机器型通信：现有问题和机器学习辅助解决方案

    本文针对 mMTC 场景中海量 MTC 设备的 QoS 保障、RAN 拥塞等问题展开研究，综述了现有解决方案并提出了新的解决方向，其中包括利用机器学习技术解决 mMTC 中的 QoS 问题。

    Aug, 2018

  • 面向大规模机器型蜂窝通信

    介绍了机器通信技术 (MTC) 引入的新要求和挑战，重点研究了 4.5G 和 5G 网络的潜力来满足 MTC 设备的需求，并探讨了使这个新的蜂窝通信订户类别实现其最大潜力的可行的经济模型。

    Dec, 2015

  • 5G 中的大规模机器型通信：物理层和 MAC 层解决方案

    介绍了 METIS 项目中为了解决物联网设备大规模联网和无线覆盖等问题开发的物理和媒介访问控制层解决方案。

    Jun, 2016

  • 通过无线设备对设备（D2D）链路进行低速机器类型通信

    本文论述了利用设备到设备通信解决无线蜂窝网络中大量低速、低功率设备接入和偏远设备断开的问题，并提出了两种网络协助的设备到设备方案，以实现低速、低功率设备的联网并提高宽带服务的速度。

    May, 2013

  • 物联网无授权非正交多用户接入：一项调研

    本文全面讨论了来自免授权连接角度的非正交多址接入 (NOMA) 的最新进展，探讨了相关的实际挑战和未来方向。

    Oct, 2019

  • 智慧城市中大规模机器通信的 LTE/LTE-A 随机接入

    本篇论文旨在回顾控制 LTE/LTE-A 网络中的大规模机器类型通信 (Massive Machine-Type Communications，MTC) 设备的随机接入的现状和最新提案，提出一种碰撞解决方案的随机接入模型来解决泊松分布访问竞争问题，并相比于标准的基于分时 Aloha 协议的模型，在整体访问成功率和功率效率上取得了显著改进。

    Aug, 2016

  • 大规模机器类通信中的 RACH 流量预测

    通过使用机器学习网络，本文针对多信道随机接入网络中的突发流量，提出了一种轻量级灵活的框架，并通过在线预测算法实时更新网络状态，实现了对突发流量的准确预测，提高了长期预测精度达到 52%。

    May, 2024

  • 5G 网络中支持可扩展的大规模物联网通信的实现

    本文介绍了 5G 多业务空中接口下的 massive Machine Type Communications (mMTC) 服务，重点讨论了使用不同的物理技术和介质访问技术来解决 mMTC 中访问尝试数量巨大的问题，并在共同的评估框架下讨论了这些解决方案的协议性能。

    Apr, 2018

  • 触觉互联网中大规模机器型设备的上行传输设计

    本文研究如何设计用于触觉互联的大规模机器类型设备的上行传输，在此场景下需要实现超短延迟和超高可靠性。为了表征传输可靠性限制，采用了基于有限块长信道编码所实现速率的两态传输模型。优化子信道数量、子信道带宽和设备门限，以最小化系统的总带宽。数值结果表明，经过优化的策略所需的带宽可接受，即使是对于普遍的蜂窝系统。 此外，我们表明，通过增加基站的天线数，可以省去频率多样性，从而减少所需带宽。

    Oct, 2016

  • 基于深度学习的无授权随机接入下的无蜂窝大规模 MIMO 用户活动检测方法

    本文利用监督式机器学习模型来解决非正交前导序列设计条件下的用户活动检测问题，并介绍了一个针对 GF-RA 协议下的无线电波多输入多输出（CF-mMIMO）网络的数据驱动算法和新颖的聚类策略，模拟实验结果显示算法在真实场景中具有 99% 的准确率。

    Jun, 2024