5G大规模连接下的CS-MUD技术：稀疏传输性能分析

"5G过载零星传输系统中的多用户检测技术性能分析" 本文主要探讨了5G通信环境下，针对机器通信（Machine-to-Machine Communication, M2M）的大规模连接和零星传输特点，如何采用有效的多用户检测（Multi-User Detection, MUD）技术来提高系统性能。在5G网络中，由于机器设备的大量接入，传统的正交接入方式已无法满足需求，因此转向了非正交扩频（Non-Orthogonal Spread Spectrum, NOSS）技术。这种技术允许多个用户在同一时间、同一频率上发送数据，提高了频谱效率，但同时也带来了用户间信号的相互干扰问题。 为解决这一问题，文中引用了基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）的多用户检测技术，即CS-MUD。压缩感知是一种理论，它允许在低于奈奎斯特定理所规定的采样率下重构信号，尤其适用于稀疏信号的处理。在5G的零星传输场景中，用户行为呈现出稀疏性，即大部分时间用户并不活跃，仅在特定时刻发送数据，这正好符合压缩感知的假设。 文章深入分析了CS-MUD技术在用户行为检测和数据恢复方面的性能。虽然非正交扩频码的互相关性会对接收端的用户行为和数据检测带来挑战，但通过仿真结果表明，CS-MUD依然能够在大规模连接用户下有效地支持稀疏传输。这一结论对于优化5G系统的性能，尤其是在资源有限的情况下，提高服务质量和用户体验具有重要意义。 此外，该研究得到了多项科研项目的资助，包括国家高技术研究发展计划（“863”计划）、北京市科学技术委员会项目以及陕西省基础研究基金项目，显示出该领域的研究受到广泛关注和支持。 关键词：机器通信，非正交扩频，压缩感知 该研究的贡献在于提供了对5G系统中非正交扩频和压缩感知结合应用的新见解，为未来5G网络的设计和优化提供了理论依据和技术参考。通过深入理解这些技术，可以进一步提升5G网络在大规模连接和零星传输环境下的效率和可靠性。