深度学习辅助上行免调度NOMA多用户检测方法

作者：陈扬钊; 袁伟娜^*

来源：浙江大学学报(工学版), 2022, 56(04): 816-822.

• 大规模机器通信
• 免调度传输
• 非正交多址接入
• 压缩感知
• 深度神经网络

针对上行免调度非正交多址接入（NOMA）场景中多用户检测的问题，通过结合传输数据的符号特征，提出基于深度神经网络（DNN）的联合活跃用户检测和数据检测框架.考虑更一般化的实际场景，即用户在每个时隙中随机活跃.将DNN求解结果作为改进的正交匹配追踪(OMP)算法先验输入，修正提升活跃用户检测和数据检测性能.仿真结果表明，提出的多用户检测方案比传统的贪婪追踪及动态压缩感知（DCS）多用户检测算法具有更好的用户活跃性及数据检测性能.

• 单位
  华东理工大学