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大规模免调度传输中活跃用户检测与信道估计的关键技术与创新策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着移动通信技术的飞速发展，从1G的模拟语音通信到如今5G乃至未来6G的高速率、低时延、大连接通信，人们对通信系统的性能要求不断提高。特别是在5G时代，大规模多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）技术作为提升系统容量和频谱效率的关键技术，被广泛应用于基站建设和网络优化。大规模MIMO技术通过在基站配置大量天线，能够同时服务多个用户，显著提高了频谱效率和数据传输速率，为满足日益增长的移动数据业务需求提供了有力支持。

在大规模MIMO系统中，免调度传输（Grant-FreeTransmission）作为一种新型的多址接入方式，逐渐受到关注。传统的调度传输方式需要基站为每个用户分配资源并进行调度，信令开销较大，且在用户数量众多时，调度复杂度会显著增加。免调度传输允许用户在无需基站调度的情况下自主接入信道，大大减少了信令开销，提高了系统的接入效率和灵活性，尤其适用于物联网（InternetofThings，IoT）等海量连接场景。在智能工厂中，大量的传感器和设备需要实时传输数据，免调度传输能够快速响应这些设备的接入请求，实现数据的高效传输。

然而，免调度传输也带来了新的挑战，其中活跃用户检测（ActiveUserDetection）与信道估计（ChannelEstimation）是两个关键问题。在免调度传输中，由于多个用户同时自主接入，基站需要准确检测出哪些用户是活跃的，即正在传输数据的用户，这就是活跃用户检测的任务。同时，为了正确解调用户发送的数据，基站还需要对每个活跃用户的信道状态进行估计，因为无线信道会受到多径衰落、多普勒效应等因素的影响，信道状态会不断变化，准确的信道估计对于保证通信质量至关重要。如果基站无法准确检测活跃用户，可能会导致数据接收错误或丢失；而不准确的信道估计则会使解调后的信号质量下降，影响数据传输的可靠性和速率。

在实际应用中，活跃用户检测与信道估计的准确性直接关系到通信系统的性能。在车联网中，车辆需要实时与基站进行通信，以获取路况信息、实现自动驾驶等功能。如果基站不能准确检测活跃车辆用户并估计其信道状态，就可能导致车辆接收不到及时的信息，从而影响行车安全。在智能医疗领域，远程医疗设备需要将患者的生理数据实时传输给医生，准确的活跃用户检测和信道估计能够保证数据的稳定传输，为医生的诊断提供可靠依据。因此，研究大规模免调度传输中的活跃用户检测与信道估计方法具有重要的理论意义和实际应用价值，对于推动5G及未来通信技术的发展、满足各种新兴应用场景的需求具有关键作用。

1.2国内外研究现状

在活跃用户检测与信道估计方法的研究上，国内外学者取得了一系列有价值的成果，同时也存在一些尚待解决的问题。

国外方面，早在大规模免调度传输概念兴起之初，贝尔实验室的研究人员便率先针对其应用场景，展开了活跃用户检测与信道估计相关理论的探索。他们创新性地提出基于匹配追踪算法的初步检测方案，利用信号稀疏性原理，在多用户复杂信号环境下，通过迭代匹配，逐步识别出活跃用户信号。这一开创性的研究为后续工作奠定了重要理论基础，启发众多科研团队在此方向深入挖掘。在信道估计领域，欧洲的科研团队聚焦于基于最小均方误差（MMSE）准则的估计算法优化。他们通过对无线信道特性的深入剖析，引入先验信息，构建更精准的信道模型，有效提升了MMSE算法在复杂信道环境下的估计精度，在实验室模拟场景中取得了较好的性能表现。

国内的研究同样成果丰硕。高校和科研机构紧密合作，积极探索适合我国通信发展需求的技术路径。例如，清华大学的研究团队提出一种基于深度学习的活跃用户检测与信道估计联合方案。该方案利用神经网络强大的非线性拟合能力，对接收信号进行特征提取和模式识别，不仅能够准确检测活跃用户，还能实现信道状态的高效估计，在实际测试场景中展现出比传统方法更优的性能。此外，国内学者还针对免调度传输中的导频污染问题，提出了基于干扰对齐和资源分配优化的解决方案，通过合理分配导频资源和优化传输功率，有效降低了导频之间的干扰，提高了活跃用户检测与信道估计的准确性。

然而，当前研究仍存在诸多不足。一方面，现有算法在低信噪比和高用户密度场景下，性能急剧下降。随着物联网设备数量的爆发式增长，未来通信系统将面临更为复杂的多用户干扰和恶劣的信道环境，现有的检测与估计方法难以满足可靠性和准确性要求。另一方面，大多数研究集中在理想信道模型假设下，与实际无线信道的时变、多径衰落等复杂特性存在差距。实际信道中，信号不仅会受到多径效应导致的信号衰落和畸变，还会受到移动终端高速移动带来的多普勒频移影响，使得信道状态瞬