大規(guī)模隨機(jī)接入中稀疏活躍用戶檢測(cè)的算法革新與性能優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景與意義隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）及未來第六代移動(dòng)通信技術(shù)（6G）的飛速發(fā)展，大規(guī)模機(jī)器類型通信（mMTC）成為關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景，其具備設(shè)備數(shù)量龐大、激活概率低、傳輸數(shù)據(jù)包小、追求低成本與低功耗等特性，廣泛應(yīng)用于智能城市、智能交通、工業(yè)自動(dòng)化、智能家居等諸多領(lǐng)域。在這些場(chǎng)景中，大量的設(shè)備需要與基站進(jìn)行通信，如何有效地實(shí)現(xiàn)這些設(shè)備的隨機(jī)接入成為了通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在傳統(tǒng)的基于授權(quán)的隨機(jī)接入方案中，設(shè)備需要先向基站發(fā)送接入請(qǐng)求，基站在接收到請(qǐng)求后，為設(shè)備分配上行資源，設(shè)備才能進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。然而，在mMTC場(chǎng)景下，由于設(shè)備數(shù)量巨大，如果采用傳統(tǒng)的基于授權(quán)的隨機(jī)接入方案，會(huì)導(dǎo)致接入碰撞嚴(yán)重、上行資源短缺以及短數(shù)據(jù)包傳輸效率低下等問題。為了解決這些問題，免授權(quán)隨機(jī)接入技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。在免授權(quán)隨機(jī)接入機(jī)制下，隨機(jī)活躍的設(shè)備可以無需提前獲得基站的授權(quán)，直接共享相同的上行資源進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，大大提高了接入效率。在大規(guī)模隨機(jī)接入中，稀疏活躍用戶檢測(cè)是核心問題之一。由于在實(shí)際場(chǎng)景中，活躍用戶數(shù)相比于總用戶數(shù)通常很小，具有稀疏性，如何從大量潛在連接的上行用戶中快速且準(zhǔn)確地確定出隨機(jī)接入網(wǎng)絡(luò)的活躍用戶，成為了海量機(jī)器類通信面臨的一大挑戰(zhàn)。準(zhǔn)確檢測(cè)出活躍用戶，能夠使基站忽略非活躍用戶，只對(duì)活躍用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā)，從而節(jié)省大量的系統(tǒng)控制開銷，提高通信系統(tǒng)的效率和性能。若不能準(zhǔn)確檢測(cè)活躍用戶，可能導(dǎo)致基站對(duì)非活躍用戶進(jìn)行無效的數(shù)據(jù)處理，浪費(fèi)資源，或者遺漏活躍用戶，影響通信質(zhì)量。此外，在實(shí)際的通信環(huán)境中，還存在著諸如多徑衰落、噪聲干擾等復(fù)雜因素，這些因素會(huì)進(jìn)一步增加活躍用戶檢測(cè)的難度。多徑衰落會(huì)使信號(hào)在傳輸過程中產(chǎn)生多個(gè)路徑的反射和散射，導(dǎo)致接收信號(hào)的失真和干擾；噪聲干擾則會(huì)降低信號(hào)的信噪比，使檢測(cè)更加困難。因此，研究高效的稀疏活躍用戶檢測(cè)算法，以適應(yīng)復(fù)雜的通信環(huán)境，對(duì)于提高通信系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性具有重要意義。在當(dāng)前通信技術(shù)向高速率、大容量、低時(shí)延方向發(fā)展的趨勢(shì)下，大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)技術(shù)的突破，將為未來通信系統(tǒng)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。它不僅能夠滿足現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷增長的需求，還將為新興的應(yīng)用場(chǎng)景，如智能醫(yī)療、車聯(lián)網(wǎng)等提供強(qiáng)有力的支持，推動(dòng)整個(gè)通信產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步與創(chuàng)新。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者展開了廣泛且深入的研究，取得了一系列有價(jià)值的成果。國外方面，眾多科研團(tuán)隊(duì)在理論分析與算法設(shè)計(jì)上持續(xù)發(fā)力。部分學(xué)者深入研究了基于壓縮感知理論的活躍用戶檢測(cè)算法，利用信號(hào)的稀疏特性，通過設(shè)計(jì)合適的測(cè)量矩陣和重構(gòu)算法，來實(shí)現(xiàn)對(duì)活躍用戶的檢測(cè)。例如，在經(jīng)典的壓縮感知算法基礎(chǔ)上，一些研究提出了改進(jìn)的貪婪算法，如正交匹配追蹤（OMP）及其變體算法，旨在提高檢測(cè)精度和效率。這些算法通過迭代選擇與測(cè)量信號(hào)最匹配的原子，逐步恢復(fù)稀疏信號(hào)，在一定程度上提升了活躍用戶檢測(cè)的性能。同時(shí)，在多天線通信系統(tǒng)中，基于多觀測(cè)向量（MMV）模型的壓縮感知算法也被應(yīng)用于活躍用戶檢測(cè)，充分利用多天線提供的空間分集信息，進(jìn)一步增強(qiáng)了檢測(cè)能力。此外，一些國外研究聚焦于無標(biāo)識(shí)多址接入技術(shù)，將隨機(jī)接入與疊加傳輸一體化，在高斯信道和衰落信道下推導(dǎo)可靠支持活躍用戶傳輸信息所需最小每比特能量的可達(dá)界和逆定理，為系統(tǒng)性能優(yōu)化提供了理論依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，面向衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的免調(diào)度接入設(shè)計(jì)也取得了進(jìn)展，如上行LEO衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)免調(diào)度LDS系統(tǒng)中，設(shè)備通過低密度序列擴(kuò)頻隨機(jī)發(fā)送信號(hào)，接收端采用GAMP-SBL算法進(jìn)行聯(lián)合處理，迭代提高檢測(cè)準(zhǔn)確性，有效解決了衛(wèi)星通信中大規(guī)模設(shè)備接入的問題。國內(nèi)的研究同樣成果斐然。一些高校和科研機(jī)構(gòu)針對(duì)mMTC場(chǎng)景下的異步免授權(quán)隨機(jī)接入方案展開研究，提出了基于正交近似消息傳遞（OAMP）算法原理的異步活躍性檢測(cè)和信道估計(jì)（OAMP-aAUDCE）算法。該算法迭代過程包含線性檢測(cè)器、去相關(guān)模塊和非線性檢測(cè)器，通過考慮設(shè)備級(jí)別稀疏性約束、時(shí)延級(jí)別稀疏性約束以及多天線的MMV約束，在異步場(chǎng)景下展現(xiàn)出較高的檢測(cè)準(zhǔn)確性，能夠準(zhǔn)確識(shí)別活躍用戶并估計(jì)其信道增益。在結(jié)合人工智能技術(shù)方面，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了積極探索，將活躍用戶檢測(cè)和信道估計(jì)視為稀疏恢復(fù)問題，利用AI使能的壓縮感知（CS）算法解決，基于模型驅(qū)動(dòng)的深度展開網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)一步提升了性能，并且通過加入輔助信息增強(qiáng)了算法的適應(yīng)性。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定的不足。多數(shù)算法在復(fù)雜度和檢測(cè)性能之間難以達(dá)到良好的平衡。例如，一些高精度的檢測(cè)算法往往伴隨著較高的計(jì)算復(fù)雜度，對(duì)硬件設(shè)備的計(jì)算能力和能耗要求較高，這在實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，尤其是低成本、低功耗的設(shè)備上難以實(shí)現(xiàn)。此外，現(xiàn)有研究在復(fù)雜通信環(huán)境下的魯棒性有待提高，當(dāng)面對(duì)嚴(yán)重的多徑衰落、強(qiáng)噪聲干擾以及信號(hào)遮擋等情況時(shí)，算法的檢測(cè)性能會(huì)出現(xiàn)明顯下降。而且，對(duì)于不同應(yīng)用場(chǎng)景下的多樣化需求，現(xiàn)有的檢測(cè)算法缺乏足夠的針對(duì)性和靈活性，難以滿足如智能醫(yī)療、車聯(lián)網(wǎng)等特殊場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性、可靠性和安全性的嚴(yán)格要求。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在深入探究大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)問題，致力于設(shè)計(jì)高效、準(zhǔn)確且適用于復(fù)雜通信環(huán)境的檢測(cè)算法，以提升通信系統(tǒng)在海量機(jī)器類通信場(chǎng)景下的性能和可靠性。具體研究目標(biāo)如下：構(gòu)建精準(zhǔn)的系統(tǒng)模型：充分考慮實(shí)際通信環(huán)境中的多徑衰落、噪聲干擾以及設(shè)備異步等復(fù)雜因素，建立能夠準(zhǔn)確反映大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景的數(shù)學(xué)模型，為后續(xù)的算法設(shè)計(jì)提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。例如，針對(duì)多徑衰落，采用合適的信道模型來描述信號(hào)在不同路徑上的傳播特性，如瑞利衰落信道模型或萊斯衰落信道模型；對(duì)于噪聲干擾，考慮高斯白噪聲以及其他可能的噪聲類型，通過數(shù)學(xué)表達(dá)式精確刻畫其對(duì)接收信號(hào)的影響。設(shè)計(jì)低復(fù)雜度高性能算法：突破現(xiàn)有算法在復(fù)雜度和檢測(cè)性能之間難以平衡的困境，研發(fā)新型的稀疏活躍用戶檢測(cè)算法。一方面，降低算法的計(jì)算復(fù)雜度，使其能夠在低成本、低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上高效運(yùn)行；另一方面，顯著提高算法的檢測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性，在復(fù)雜的通信環(huán)境下也能準(zhǔn)確識(shí)別活躍用戶。例如，通過優(yōu)化算法的迭代過程，減少不必要的計(jì)算步驟，或者采用近似計(jì)算方法，在保證一定檢測(cè)精度的前提下降低計(jì)算量。同時(shí)，引入新的檢測(cè)機(jī)制或優(yōu)化現(xiàn)有檢測(cè)策略，提高算法對(duì)微弱信號(hào)和干擾信號(hào)的處理能力，從而提升檢測(cè)性能。提升算法魯棒性與適應(yīng)性：增強(qiáng)算法在復(fù)雜通信環(huán)境下的魯棒性，使其能夠在面對(duì)嚴(yán)重的多徑衰落、強(qiáng)噪聲干擾以及信號(hào)遮擋等惡劣條件時(shí)，仍能保持穩(wěn)定的檢測(cè)性能。并且，針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化需求，設(shè)計(jì)具有高度針對(duì)性和靈活性的算法，滿足如智能醫(yī)療、車聯(lián)網(wǎng)等特殊場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性、可靠性和安全性的嚴(yán)格要求。例如，對(duì)于智能醫(yī)療場(chǎng)景，算法需要具備極高的可靠性，以確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確傳輸；對(duì)于車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，算法要滿足實(shí)時(shí)性要求，能夠快速處理大量車輛的接入請(qǐng)求。為此，可以通過引入自適應(yīng)機(jī)制，使算法能夠根據(jù)通信環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)參數(shù)和策略，或者結(jié)合多種檢測(cè)技術(shù)，提高算法的綜合性能。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：融合多技術(shù)的算法設(shè)計(jì)：創(chuàng)新性地將壓縮感知理論、深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及信號(hào)處理技術(shù)有機(jī)融合，設(shè)計(jì)出全新的稀疏活躍用戶檢測(cè)算法。利用壓縮感知理論對(duì)稀疏信號(hào)的高效處理能力，深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力，以及信號(hào)處理技術(shù)對(duì)信號(hào)的精細(xì)分析能力，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提升算法的整體性能。例如，在算法中引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的特征表示，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別活躍用戶；同時(shí)結(jié)合壓縮感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)和重構(gòu)算法，減少信號(hào)采集和處理的復(fù)雜度?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化：引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，使檢測(cè)算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的通信環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。通過智能決策機(jī)制，算法可以自動(dòng)調(diào)整參數(shù)和策略，以適應(yīng)不同的場(chǎng)景需求，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)性能的最大化。例如，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，將檢測(cè)準(zhǔn)確性、虛警率、漏警率等作為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，讓算法在不斷的試錯(cuò)中學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。當(dāng)通信環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，算法能夠迅速做出調(diào)整，保持良好的檢測(cè)性能?？紤]多約束的聯(lián)合優(yōu)化：在算法設(shè)計(jì)過程中，充分考慮設(shè)備級(jí)別稀疏性約束、時(shí)延級(jí)別稀疏性約束以及多天線的多觀測(cè)向量約束等多種約束條件，進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。通過綜合利用這些約束信息，提高算法對(duì)活躍用戶的檢測(cè)精度，同時(shí)降低算法的復(fù)雜度。例如，在處理多天線接收信號(hào)時(shí)，利用多觀測(cè)向量約束，充分挖掘信號(hào)在空間維度上的信息，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性；在考慮設(shè)備級(jí)別和時(shí)延級(jí)別稀疏性約束時(shí)，采用合適的稀疏表示方法和優(yōu)化算法，減少計(jì)算量，提高算法效率。二、大規(guī)模隨機(jī)接入及稀疏活躍用戶檢測(cè)基礎(chǔ)理論2.1大規(guī)模隨機(jī)接入技術(shù)原理大規(guī)模隨機(jī)接入是實(shí)現(xiàn)海量設(shè)備與基站通信的關(guān)鍵技術(shù)，其核心在于解決眾多設(shè)備如何高效共享有限通信資源并完成接入的問題。在大規(guī)模隨機(jī)接入系統(tǒng)中，主要涉及多種多址接入方式，其中時(shí)分多址（TDMA）、頻分多址（FDMA）和碼分多址（CDMA）是較為基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的技術(shù)。時(shí)分多址（TDMA）的工作原理是將時(shí)間劃分為一系列不重疊的時(shí)間幀，每個(gè)時(shí)間幀又進(jìn)一步細(xì)分為多個(gè)時(shí)隙。不同的用戶被分配到各自特定的時(shí)隙進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在同一頻率上通過分時(shí)復(fù)用的方式實(shí)現(xiàn)多用戶通信。例如在全球移動(dòng)通信系統(tǒng)（GSM）中，就采用了TDMA技術(shù)。GSM系統(tǒng)將時(shí)間幀劃分為8個(gè)時(shí)隙，每個(gè)時(shí)隙可供一個(gè)用戶使用，這樣多個(gè)用戶就能在相同的頻率上依次進(jìn)行通信，有效提高了頻譜利用率。TDMA的優(yōu)點(diǎn)顯著，它能通過靈活的時(shí)隙分配，滿足不同用戶的通信需求，而且不同用戶的傳輸在時(shí)間上相互隔離，大大減少了用戶之間的干擾。然而，TDMA也存在一定的局限性，它對(duì)時(shí)間同步的要求極高，需要多臺(tái)基站之間進(jìn)行精確的時(shí)鐘同步，以確保各用戶在正確的時(shí)隙內(nèi)進(jìn)行通信。一旦同步出現(xiàn)偏差，就可能導(dǎo)致時(shí)隙沖突，影響通信質(zhì)量。此外，系統(tǒng)容量受限于時(shí)間片大小，較小的時(shí)間片會(huì)導(dǎo)致更嚴(yán)格的同步和調(diào)度要求，從而限制系統(tǒng)容量的進(jìn)一步提升。頻分多址（FDMA）則是把總帶寬分隔成多個(gè)正交的子頻帶，每個(gè)用戶被分配到一個(gè)固定的子頻帶進(jìn)行通信。在發(fā)送端，用戶信號(hào)被調(diào)制到各自的子頻帶內(nèi)，然后同時(shí)進(jìn)行傳送；在接收端，通過濾波器按頻帶提取相應(yīng)的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)多址通信。在第一代模擬手機(jī)通信系統(tǒng)中，F(xiàn)DMA技術(shù)被廣泛應(yīng)用，頻譜資源被分割成一系列的載頻，每個(gè)載頻分配給一個(gè)用戶。FDMA技術(shù)實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡單，利用成熟的模擬寬帶通信設(shè)備即可完成，不需要復(fù)雜的數(shù)字調(diào)制解調(diào)模塊和算法。同時(shí)，由于每個(gè)用戶使用獨(dú)立的通信子信道，彼此之間不會(huì)產(chǎn)生相互干擾，抗干擾能力較強(qiáng)。但FDMA的缺點(diǎn)也不容忽視，每個(gè)用戶在通信過程中占用的帶寬較大，導(dǎo)致頻譜利用率相對(duì)較低，而且即使某些通信資源未被使用，也不能分配給其他用戶，造成了資源的浪費(fèi)。碼分多址（CDMA）利用不同的偽隨機(jī)碼對(duì)每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)制，然后將調(diào)制后的信號(hào)疊加在一起在相同的頻率上進(jìn)行傳輸。接收端通過使用與發(fā)送端相同的偽隨機(jī)碼來解調(diào)出特定用戶的數(shù)據(jù)，而其他用戶的數(shù)據(jù)則被視為干擾被濾除。CDMA技術(shù)最早應(yīng)用于移動(dòng)通信領(lǐng)域，如CDMA2000和WCDMA等無線通信標(biāo)準(zhǔn)都采用了該技術(shù)，在軍事通信和衛(wèi)星通信領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。CDMA具有抗干擾性強(qiáng)、隱私性好以及帶寬利用率高等優(yōu)點(diǎn)，多個(gè)用戶可以在同一頻段上進(jìn)行通信，有效提高了頻譜的利用率。然而，CDMA系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，需要復(fù)雜的信號(hào)調(diào)制和解調(diào)設(shè)備，并且對(duì)系統(tǒng)時(shí)延要求較高，因?yàn)樾枰獙?duì)多個(gè)信號(hào)進(jìn)行疊加和解調(diào)。在實(shí)際的大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景中，這些多址技術(shù)并非孤立應(yīng)用，常常會(huì)結(jié)合使用以適應(yīng)不同的需求。例如，在一些復(fù)雜的通信環(huán)境中，可能會(huì)將TDMA和FDMA相結(jié)合，既利用TDMA的時(shí)分復(fù)用提高頻譜利用率，又借助FDMA的頻分特性減少干擾。在5G通信系統(tǒng)中，為了滿足海量機(jī)器類通信（mMTC）場(chǎng)景下大量設(shè)備的接入需求，采用了非正交多址接入（NOMA）技術(shù)，它允許多個(gè)用戶同時(shí)使用同一個(gè)載波，進(jìn)一步提高了頻譜利用率。NOMA技術(shù)在原理上與傳統(tǒng)的正交多址接入技術(shù)不同，它通過功率復(fù)用等方式，在同一資源塊上為不同用戶分配不同的功率，從而實(shí)現(xiàn)多用戶同時(shí)傳輸。在mMTC場(chǎng)景中，設(shè)備數(shù)量眾多且大部分設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸量較小，NOMA技術(shù)能夠充分利用有限的資源，讓更多的設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，在大規(guī)模隨機(jī)接入中，還會(huì)考慮到設(shè)備的異步接入、信號(hào)的衰落以及噪聲干擾等因素。對(duì)于設(shè)備的異步接入，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的同步機(jī)制，確?；灸軌驕?zhǔn)確接收和處理來自不同設(shè)備的信號(hào)；對(duì)于信號(hào)衰落，會(huì)采用分集技術(shù)，如空間分集、時(shí)間分集等，來提高信號(hào)的可靠性；對(duì)于噪聲干擾，則會(huì)通過編碼技術(shù)和信號(hào)處理算法來增強(qiáng)信號(hào)的抗干擾能力。2.2稀疏活躍用戶檢測(cè)的概念與意義稀疏活躍用戶檢測(cè)，是指在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下，從大量潛在連接的用戶中，準(zhǔn)確識(shí)別出那些處于活躍狀態(tài)、正在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠脩舻倪^程。由于在實(shí)際的通信系統(tǒng)中，尤其是在海量機(jī)器類通信（mMTC）場(chǎng)景中，活躍用戶的數(shù)量相較于總的潛在用戶數(shù)量往往占比極小，呈現(xiàn)出稀疏特性，因此該檢測(cè)問題可以被建模為稀疏信號(hào)處理問題。在數(shù)學(xué)模型上，假設(shè)存在K個(gè)潛在的用戶，其中活躍用戶的數(shù)量為K_a，且K_a\llK。每個(gè)用戶對(duì)應(yīng)一個(gè)信號(hào)向量x_k，當(dāng)用戶k處于活躍狀態(tài)時(shí)，x_k為非零向量，表示該用戶正在傳輸數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶k處于非活躍狀態(tài)時(shí)，x_k為零向量?；窘邮盏降男盘?hào)y是所有活躍用戶信號(hào)的疊加，再加上噪聲n，即y=\sum_{k\in\mathcal{A}}H_kx_k+n，其中\(zhòng)mathcal{A}表示活躍用戶集合，H_k表示用戶k的信道矩陣。稀疏活躍用戶檢測(cè)的目標(biāo)就是根據(jù)接收到的信號(hào)y，準(zhǔn)確地確定活躍用戶集合\mathcal{A}。稀疏活躍用戶檢測(cè)對(duì)于通信系統(tǒng)資源利用和性能提升具有極為重要的意義。從資源利用角度來看，準(zhǔn)確檢測(cè)活躍用戶能使基站有針對(duì)性地分配資源，避免對(duì)非活躍用戶進(jìn)行無效的資源調(diào)度和數(shù)據(jù)處理，從而大大提高資源利用率。在mMTC場(chǎng)景中，若基站無法準(zhǔn)確檢測(cè)活躍用戶，可能會(huì)為非活躍用戶預(yù)留不必要的資源，而真正需要通信的活躍用戶卻得不到足夠的資源，導(dǎo)致資源浪費(fèi)和通信效率低下。通過稀疏活躍用戶檢測(cè)，基站可以將有限的頻譜資源、功率資源等精準(zhǔn)分配給活躍用戶，提高資源的使用效率，降低系統(tǒng)能耗。從通信系統(tǒng)性能提升方面而言，準(zhǔn)確的稀疏活躍用戶檢測(cè)能夠顯著提高通信的可靠性和穩(wěn)定性。它可以減少因誤判活躍用戶而導(dǎo)致的通信錯(cuò)誤，避免在非活躍用戶信道上進(jìn)行無效的數(shù)據(jù)傳輸，從而降低干擾，提高信號(hào)的信噪比，進(jìn)而提升通信質(zhì)量。在車聯(lián)網(wǎng)通信中，準(zhǔn)確檢測(cè)活躍車輛用戶，能夠確保交通信息的及時(shí)、準(zhǔn)確傳輸，避免因檢測(cè)失誤導(dǎo)致的信息傳輸不暢，保障行車安全。此外，對(duì)于一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景，如智能醫(yī)療中的遠(yuǎn)程手術(shù)監(jiān)控，快速且準(zhǔn)確的稀疏活躍用戶檢測(cè)能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的及時(shí)傳輸和處理，為患者的救治爭取寶貴時(shí)間，提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。2.3相關(guān)數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)在大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)研究中，壓縮感知、矩陣論等數(shù)學(xué)理論發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為后續(xù)的算法設(shè)計(jì)與分析提供了堅(jiān)實(shí)的理論基石。2.3.1壓縮感知理論壓縮感知（CompressiveSensing，CS）理論是近年來信號(hào)處理領(lǐng)域的重大突破，其核心在于利用信號(hào)的稀疏特性，從少量的測(cè)量數(shù)據(jù)中精確恢復(fù)出原始信號(hào)。該理論打破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理的限制，為解決大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)問題提供了新的思路。假設(shè)存在一個(gè)長度為N的信號(hào)x\in\mathbb{R}^N，若x在某個(gè)變換域（如傅里葉變換域、小波變換域等）中是稀疏的，即只有K個(gè)非零系數(shù)（K\llN），則可以通過一個(gè)與變換基不相關(guān)的M\timesN測(cè)量矩陣\Phi（M\llN）對(duì)x進(jìn)行線性投影測(cè)量，得到測(cè)量向量y\in\mathbb{R}^M，其測(cè)量過程可表示為y=\Phix。在大規(guī)模隨機(jī)接入中，活躍用戶的信號(hào)可看作是稀疏信號(hào)，而基站接收到的信號(hào)則是對(duì)活躍用戶信號(hào)的測(cè)量結(jié)果。壓縮感知的關(guān)鍵在于如何從測(cè)量向量y中準(zhǔn)確恢復(fù)出原始信號(hào)x。常用的重構(gòu)算法主要分為三類：基于凸優(yōu)化的方法、貪婪算法以及迭代閾值算法?；谕箖?yōu)化的方法將信號(hào)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸優(yōu)化問題，通過求解l_1范數(shù)最小化問題來恢復(fù)信號(hào)，如基追蹤（BasisPursuit，BP）算法。BP算法的目標(biāo)函數(shù)為\min\limits_{x}\|x\|_1\text{s.t.}y=\Phix，通過求解該優(yōu)化問題，可以找到滿足測(cè)量約束且l_1范數(shù)最小的信號(hào)x，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的重構(gòu)。貪婪算法則通過迭代選擇與測(cè)量向量最匹配的原子來逐步恢復(fù)信號(hào)，正交匹配追蹤（OrthogonalMatchingPursuit，OMP）算法是其中的典型代表。OMP算法在每次迭代中，選擇與測(cè)量殘差內(nèi)積最大的原子，然后更新殘差，重復(fù)此過程直到滿足停止條件。迭代閾值算法則利用迭代的方式逐步估計(jì)原始信號(hào)的各個(gè)系數(shù)，如迭代硬閾值（IterativeHardThresholding，IHT）算法。IHT算法通過設(shè)置一個(gè)閾值，將測(cè)量數(shù)據(jù)中絕對(duì)值小于閾值的系數(shù)置為零，然后根據(jù)閾值更新原始信號(hào)的系數(shù)，不斷迭代直至滿足停止條件。在實(shí)際應(yīng)用中，壓縮感知理論在大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)方面展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢(shì)。它能夠在減少測(cè)量數(shù)據(jù)量的同時(shí)，保證活躍用戶檢測(cè)的準(zhǔn)確性，有效降低了通信系統(tǒng)的傳輸負(fù)擔(dān)和計(jì)算復(fù)雜度。在5GmMTC場(chǎng)景中，大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要與基站進(jìn)行通信，采用壓縮感知技術(shù)可以使基站通過少量的測(cè)量數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確檢測(cè)出活躍設(shè)備，提高了系統(tǒng)的接入效率和資源利用率。然而，壓縮感知理論也面臨一些挑戰(zhàn)。測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)對(duì)重構(gòu)性能有重要影響，如何設(shè)計(jì)出具有良好性能的測(cè)量矩陣，如滿足受限等距特性（RestrictedIsometryProperty，RIP）的測(cè)量矩陣，仍然是研究的熱點(diǎn)問題。噪聲的存在會(huì)干擾信號(hào)的重構(gòu)，降低檢測(cè)的準(zhǔn)確性，因此需要研究抗噪聲性能強(qiáng)的重構(gòu)算法，以提高在實(shí)際復(fù)雜通信環(huán)境下的應(yīng)用效果。2.3.2矩陣論基礎(chǔ)矩陣論作為數(shù)學(xué)的重要分支，在大規(guī)模隨機(jī)接入中的稀疏活躍用戶檢測(cè)研究中具有不可或缺的地位，為信號(hào)模型的構(gòu)建、算法的推導(dǎo)以及性能分析提供了有力的工具。在信號(hào)模型構(gòu)建方面，矩陣被廣泛用于描述信號(hào)的傳輸和處理過程。如在多輸入多輸出（MIMO）通信系統(tǒng)中，信道矩陣用于表示發(fā)射端和接收端之間的信號(hào)傳輸關(guān)系。假設(shè)存在一個(gè)具有N_t個(gè)發(fā)射天線和N_r個(gè)接收天線的MIMO系統(tǒng)，信道矩陣H\in\mathbb{C}^{N_r\timesN_t}，其中元素h_{ij}表示從第j個(gè)發(fā)射天線到第i個(gè)接收天線的信道增益。通過信道矩陣，可以將發(fā)射信號(hào)向量x\in\mathbb{C}^{N_t}與接收信號(hào)向量y\in\mathbb{C}^{N_r}聯(lián)系起來，即y=Hx+n，其中n為噪聲向量。在大規(guī)模隨機(jī)接入中，多個(gè)用戶同時(shí)接入網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)用戶的信號(hào)都與信道矩陣相互作用，通過對(duì)信道矩陣的分析，可以更好地理解信號(hào)的傳輸特性，為活躍用戶檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。矩陣的運(yùn)算性質(zhì)對(duì)于算法的推導(dǎo)和優(yōu)化至關(guān)重要。矩陣的乘法、加法、求逆等運(yùn)算在信號(hào)處理算法中頻繁出現(xiàn)。在最小二乘估計(jì)中，需要求解矩陣的逆來估計(jì)信號(hào)參數(shù)。對(duì)于線性方程組Ax=b，當(dāng)矩陣A可逆時(shí)，其解為x=A^{-1}b。在實(shí)際應(yīng)用中，由于矩陣的規(guī)模較大，直接求逆可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度過高，因此需要采用一些優(yōu)化方法，如利用矩陣的分塊性質(zhì)、稀疏性等，來降低計(jì)算復(fù)雜度。矩陣的特征值和特征向量分析也在信號(hào)處理中發(fā)揮著重要作用。通過對(duì)信道矩陣的特征值和特征向量分析，可以了解信道的特性，如信道的容量、衰落情況等，從而為信號(hào)的調(diào)制、編碼和檢測(cè)提供參考。矩陣分解技術(shù)是矩陣論中的重要內(nèi)容，在信號(hào)處理中有著廣泛的應(yīng)用。常見的矩陣分解方法有奇異值分解（SingularValue分解，SVD）、QR分解、LU分解等。奇異值分解將一個(gè)矩陣A\in\mathbb{C}^{m\timesn}分解為A=U\SigmaV^H，其中U\in\mathbb{C}^{m\timesm}和V\in\mathbb{C}^{n\timesn}是酉矩陣，\Sigma\in\mathbb{R}^{m\timesn}是對(duì)角矩陣，其對(duì)角元素為矩陣A的奇異值。SVD在信號(hào)去噪、特征提取等方面具有重要應(yīng)用。在大規(guī)模隨機(jī)接入中，通過對(duì)接收信號(hào)矩陣進(jìn)行SVD分解，可以提取出信號(hào)的主要特征，抑制噪聲干擾，提高活躍用戶檢測(cè)的準(zhǔn)確性。QR分解將矩陣A分解為A=QR，其中Q是正交矩陣，R是上三角矩陣，常用于求解線性方程組和最小二乘問題。LU分解將矩陣A分解為A=LU，其中L是下三角矩陣，U是上三角矩陣，在數(shù)值計(jì)算中具有重要作用。矩陣論中的范數(shù)概念為信號(hào)處理中的誤差分析和性能評(píng)估提供了有效的手段。常見的矩陣范數(shù)有Frobenius范數(shù)、l_1范數(shù)、l_2范數(shù)等。Frobenius范數(shù)用于衡量矩陣元素的總體大小，對(duì)于矩陣A\in\mathbb{C}^{m\timesn}，其Frobenius范數(shù)定義為\|A\|_F=\sqrt{\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}|a_{ij}|^2}。在活躍用戶檢測(cè)算法中，可以利用Frobenius范數(shù)來衡量算法的均方誤差，評(píng)估算法的性能。l_1范數(shù)和l_2范數(shù)在壓縮感知中用于衡量信號(hào)的稀疏性和重構(gòu)誤差，為算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了重要的參考指標(biāo)。三、現(xiàn)有稀疏活躍用戶檢測(cè)算法分析3.1傳統(tǒng)檢測(cè)算法概述在大規(guī)模隨機(jī)接入的稀疏活躍用戶檢測(cè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)檢測(cè)算法為該領(lǐng)域的發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)，其中基于匹配追蹤的算法在早期研究與應(yīng)用中占據(jù)重要地位。基于匹配追蹤（MatchingPursuit，MP）的算法是一類經(jīng)典的貪婪算法，其核心原理是通過迭代的方式逐步逼近原始信號(hào)的稀疏表示。以正交匹配追蹤（OrthogonalMatchingPursuit，OMP）算法為例，假設(shè)存在一個(gè)長度為N的信號(hào)向量x，其在某個(gè)字典\Phi下具有稀疏表示，字典\Phi由N個(gè)原子\{\varphi_i\}_{i=1}^N組成，即x=\Phi\alpha，其中\(zhòng)alpha是稀疏系數(shù)向量。OMP算法的目標(biāo)是從字典\Phi中選擇與測(cè)量信號(hào)y最匹配的原子，逐步恢復(fù)出稀疏系數(shù)向量\alpha，從而確定活躍用戶。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：首先，初始化殘差r_0=y，支持集\Lambda_0=\varnothing，迭代次數(shù)k=0。在每次迭代中，計(jì)算殘差r_k與字典中所有原子的內(nèi)積，選擇內(nèi)積絕對(duì)值最大的原子索引j_k，將其加入支持集\Lambda_{k+1}=\Lambda_k\cup\{j_k\}。然后，基于當(dāng)前支持集\Lambda_{k+1}，求解最小二乘問題\min\limits_{\alpha}\|y-\Phi_{\Lambda_{k+1}}\alpha\|_2^2，得到更新后的系數(shù)向量\alpha_{k+1}，并更新殘差r_{k+1}=y-\Phi_{\Lambda_{k+1}}\alpha_{k+1}。重復(fù)上述過程，直到滿足停止條件，如殘差的范數(shù)小于某個(gè)預(yù)設(shè)閾值或者達(dá)到最大迭代次數(shù)?；谄ヅ渥粉櫟乃惴ň哂兄T多優(yōu)點(diǎn)。算法原理相對(duì)簡單，易于理解和實(shí)現(xiàn)，不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和計(jì)算。在信號(hào)稀疏性較好的情況下，能夠較為準(zhǔn)確地恢復(fù)出稀疏信號(hào)，從而有效地檢測(cè)出活躍用戶。在一些簡單的通信場(chǎng)景中，當(dāng)活躍用戶的信號(hào)具有明顯的稀疏特征時(shí)，基于匹配追蹤的算法可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別出活躍用戶，為后續(xù)的數(shù)據(jù)傳輸和處理提供保障。然而，這類算法也存在明顯的局限性。計(jì)算復(fù)雜度較高，在每次迭代中都需要計(jì)算殘差與字典中所有原子的內(nèi)積，隨著字典規(guī)模的增大，計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長，這在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景中，面對(duì)海量的潛在用戶和復(fù)雜的信號(hào)處理需求時(shí)，會(huì)導(dǎo)致算法的運(yùn)行效率低下，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。對(duì)噪聲較為敏感，當(dāng)測(cè)量信號(hào)中存在噪聲干擾時(shí)，噪聲可能會(huì)影響原子的選擇，導(dǎo)致算法誤判，降低活躍用戶檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在實(shí)際的通信環(huán)境中，噪聲是不可避免的，這就限制了基于匹配追蹤的算法在復(fù)雜通信環(huán)境下的應(yīng)用效果。除了基于匹配追蹤的算法，傳統(tǒng)檢測(cè)算法還包括基于凸優(yōu)化的算法，如基追蹤（BasisPursuit，BP）算法。BP算法將稀疏信號(hào)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸優(yōu)化問題，通過求解l_1范數(shù)最小化問題來恢復(fù)信號(hào)。其優(yōu)點(diǎn)是理論上可以獲得全局最優(yōu)解，檢測(cè)性能較為穩(wěn)定。但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高，需要求解大規(guī)模的凸優(yōu)化問題，在實(shí)際應(yīng)用中計(jì)算量巨大，難以滿足大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下對(duì)算法效率的要求。還有基于閾值的檢測(cè)算法，這類算法通過設(shè)置合適的閾值來判斷用戶是否活躍。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，實(shí)現(xiàn)成本低。然而，閾值的選擇往往依賴于先驗(yàn)知識(shí)，并且對(duì)噪聲和信號(hào)變化的適應(yīng)性較差，容易出現(xiàn)誤判和漏判的情況。3.2典型算法案例分析以基于壓縮感知的正交匹配追蹤（OMP）算法為例，深入分析其在大規(guī)模隨機(jī)接入稀疏活躍用戶檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)與存在問題。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，如5GmMTC的智能工廠環(huán)境，大量傳感器設(shè)備需與基站通信。假設(shè)總共有N=1000個(gè)傳感器設(shè)備，其中活躍用戶數(shù)K_a=50，信號(hào)傳輸過程中受到高斯白噪聲干擾。通過構(gòu)建合適的測(cè)量矩陣\Phi，利用OMP算法對(duì)基站接收到的信號(hào)進(jìn)行處理，以檢測(cè)活躍用戶。從性能表現(xiàn)來看，OMP算法在一定條件下展現(xiàn)出較好的檢測(cè)能力。當(dāng)測(cè)量矩陣滿足受限等距特性（RIP）時(shí)，且信號(hào)稀疏度較低，即活躍用戶數(shù)相對(duì)較少時(shí)，OMP算法能夠較為準(zhǔn)確地恢復(fù)稀疏信號(hào)，從而識(shí)別出活躍用戶。在上述智能工廠場(chǎng)景的仿真實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)信噪比（SNR）為10dB時(shí)，OMP算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)到85%左右。這是因?yàn)镺MP算法通過迭代選擇與測(cè)量信號(hào)最匹配的原子，逐步逼近原始信號(hào)的稀疏表示，在信號(hào)稀疏特性明顯的情況下，能夠有效地捕捉到活躍用戶的信號(hào)特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確檢測(cè)。然而，OMP算法也存在一些顯著問題。計(jì)算復(fù)雜度較高，每次迭代都需計(jì)算殘差與字典中所有原子的內(nèi)積，隨著潛在用戶數(shù)量（即字典規(guī)模）的增大，計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長。在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下，如物聯(lián)網(wǎng)中可能存在成千上萬的潛在設(shè)備，OMP算法的計(jì)算負(fù)擔(dān)會(huì)變得極為沉重，導(dǎo)致檢測(cè)效率低下，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。在智能工廠場(chǎng)景中，若傳感器設(shè)備數(shù)量增加到10000個(gè)，OMP算法的運(yùn)行時(shí)間會(huì)大幅增加，可能無法及時(shí)完成活躍用戶檢測(cè)，影響生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理。OMP算法對(duì)噪聲較為敏感。在實(shí)際通信環(huán)境中，噪聲不可避免，噪聲的存在會(huì)干擾原子的選擇，導(dǎo)致算法誤判，降低檢測(cè)準(zhǔn)確性。當(dāng)信噪比降低到5dB時(shí)，OMP算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率會(huì)下降到60%左右。在智能醫(yī)療場(chǎng)景中，低信噪比環(huán)境下OMP算法可能會(huì)錯(cuò)誤地檢測(cè)活躍醫(yī)療設(shè)備，導(dǎo)致醫(yī)療數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤，影響患者的診斷和治療。而且，OMP算法依賴于對(duì)信號(hào)稀疏度的先驗(yàn)估計(jì)，若估計(jì)不準(zhǔn)確，會(huì)嚴(yán)重影響檢測(cè)性能。在實(shí)際應(yīng)用中，準(zhǔn)確估計(jì)信號(hào)稀疏度往往較為困難，這也限制了OMP算法的應(yīng)用效果。3.3現(xiàn)有算法的局限性總結(jié)現(xiàn)有稀疏活躍用戶檢測(cè)算法在檢測(cè)精度、計(jì)算復(fù)雜度、對(duì)噪聲及信道變化的適應(yīng)性等方面存在明顯的局限性，限制了其在實(shí)際大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用。在檢測(cè)精度方面，許多傳統(tǒng)算法依賴于信號(hào)稀疏度的準(zhǔn)確先驗(yàn)估計(jì)。當(dāng)實(shí)際信號(hào)稀疏度與先驗(yàn)估計(jì)存在偏差時(shí)，檢測(cè)精度會(huì)顯著下降?；谄ヅ渥粉櫟乃惴ㄔ谛盘?hào)稀疏度估計(jì)不準(zhǔn)確時(shí)，可能會(huì)錯(cuò)誤地選擇原子，導(dǎo)致活躍用戶檢測(cè)錯(cuò)誤。在實(shí)際通信環(huán)境中，由于信號(hào)受到多徑衰落、噪聲干擾等復(fù)雜因素的影響，準(zhǔn)確估計(jì)信號(hào)稀疏度是非常困難的，這使得現(xiàn)有算法難以保證穩(wěn)定的檢測(cè)精度。而且，一些算法在處理低信噪比信號(hào)時(shí)表現(xiàn)不佳。在實(shí)際的大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景中，信號(hào)可能會(huì)受到各種噪聲的干擾，導(dǎo)致信噪比降低。當(dāng)信噪比低于一定閾值時(shí)，現(xiàn)有算法容易出現(xiàn)誤判和漏判的情況，無法準(zhǔn)確檢測(cè)出活躍用戶。在智能醫(yī)療設(shè)備通信中，若信號(hào)受到強(qiáng)噪聲干擾，低精度的檢測(cè)算法可能會(huì)導(dǎo)致醫(yī)療設(shè)備的誤識(shí)別，影響患者的診斷和治療。計(jì)算復(fù)雜度也是現(xiàn)有算法面臨的一大挑戰(zhàn)。部分算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，如基于凸優(yōu)化的算法，需要求解大規(guī)模的凸優(yōu)化問題，計(jì)算量巨大。在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下，潛在用戶數(shù)量龐大，信號(hào)處理任務(wù)繁重，高計(jì)算復(fù)雜度的算法會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)時(shí)間過長，無法滿足實(shí)時(shí)性要求?；趬嚎s感知的基追蹤（BP）算法，雖然理論上可以獲得全局最優(yōu)解，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于需要求解大規(guī)模的線性方程組，計(jì)算復(fù)雜度較高，限制了其在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中的應(yīng)用。一些貪婪算法，如正交匹配追蹤（OMP）算法，雖然原理相對(duì)簡單，但每次迭代都需要計(jì)算殘差與字典中所有原子的內(nèi)積，隨著字典規(guī)模的增大，計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長。在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，若存在大量的傳感器設(shè)備，OMP算法的高計(jì)算復(fù)雜度會(huì)使其難以快速完成活躍用戶檢測(cè)，影響數(shù)據(jù)的及時(shí)傳輸和處理?，F(xiàn)有算法對(duì)噪聲及信道變化的適應(yīng)性較差。在實(shí)際通信過程中，噪聲和信道狀態(tài)是不斷變化的，而現(xiàn)有算法往往缺乏有效的自適應(yīng)機(jī)制。當(dāng)噪聲強(qiáng)度或信道特性發(fā)生變化時(shí)，算法的性能會(huì)受到嚴(yán)重影響，導(dǎo)致檢測(cè)精度下降。一些算法在面對(duì)多徑衰落信道時(shí)，由于無法準(zhǔn)確估計(jì)信道參數(shù)，會(huì)導(dǎo)致信號(hào)重構(gòu)誤差增大，從而影響活躍用戶檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在車聯(lián)網(wǎng)通信中，車輛的移動(dòng)會(huì)導(dǎo)致信道快速變化，若算法不能及時(shí)適應(yīng)信道變化，就會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)錯(cuò)誤，影響交通信息的準(zhǔn)確傳輸和車輛的安全行駛。四、新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法設(shè)計(jì)4.1算法設(shè)計(jì)思路與創(chuàng)新點(diǎn)針對(duì)現(xiàn)有稀疏活躍用戶檢測(cè)算法的局限性，本研究提出一種融合壓縮感知與深度學(xué)習(xí)的新型算法，旨在顯著提升檢測(cè)性能，同時(shí)降低計(jì)算復(fù)雜度，增強(qiáng)算法在復(fù)雜通信環(huán)境下的適應(yīng)性。算法設(shè)計(jì)的核心思路是將壓縮感知理論的稀疏信號(hào)處理優(yōu)勢(shì)與深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力相結(jié)合。在信號(hào)處理的初始階段，利用壓縮感知理論對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理，通過精心設(shè)計(jì)的測(cè)量矩陣，將高維的原始信號(hào)投影到低維空間，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的降維采樣，從而減少數(shù)據(jù)處理量。這不僅符合大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下數(shù)據(jù)量龐大的特點(diǎn)，降低了傳輸和存儲(chǔ)成本，還為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)處理奠定了基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)部分采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）架構(gòu)。CNN具有獨(dú)特的卷積層和池化層結(jié)構(gòu)，卷積層中的卷積核能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的局部特征，通過滑動(dòng)窗口的方式對(duì)信號(hào)進(jìn)行卷積操作，提取出信號(hào)中的關(guān)鍵特征，如信號(hào)的幅度、相位、頻率等特征信息。池化層則對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，在保留主要特征的同時(shí)，減少數(shù)據(jù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。通過多層卷積和池化操作，CNN能夠從壓縮感知處理后的信號(hào)中提取出高度抽象的特征表示，為活躍用戶的準(zhǔn)確檢測(cè)提供有力支持。在融合策略上，將壓縮感知的測(cè)量矩陣作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入層，使得深度學(xué)習(xí)模型能夠直接對(duì)壓縮后的信號(hào)進(jìn)行處理。同時(shí)，在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，引入壓縮感知的重構(gòu)誤差作為損失函數(shù)的一部分，實(shí)現(xiàn)兩者的聯(lián)合優(yōu)化。這種融合方式能夠充分發(fā)揮壓縮感知和深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，提高算法的檢測(cè)精度。本算法的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：多技術(shù)融合創(chuàng)新：打破傳統(tǒng)算法單一技術(shù)應(yīng)用的局限，創(chuàng)新性地將壓縮感知與深度學(xué)習(xí)有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。壓縮感知能夠在低采樣率下有效恢復(fù)信號(hào)，減少數(shù)據(jù)采集量，而深度學(xué)習(xí)則能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的復(fù)雜特征，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。通過這種融合，算法在檢測(cè)精度和計(jì)算復(fù)雜度之間實(shí)現(xiàn)了更好的平衡，在復(fù)雜通信環(huán)境下也能保持穩(wěn)定的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)信號(hào)受到多徑衰落和噪聲干擾時(shí)，傳統(tǒng)算法的檢測(cè)性能會(huì)大幅下降，而本算法能夠通過深度學(xué)習(xí)對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，結(jié)合壓縮感知的信號(hào)重構(gòu)能力，準(zhǔn)確地檢測(cè)出活躍用戶，大大提高了算法的魯棒性。自適應(yīng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化：引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，使算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的通信環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能決策機(jī)制，將檢測(cè)準(zhǔn)確性、虛警率、漏警率等作為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，讓算法在不斷的試錯(cuò)中學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。當(dāng)通信環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，如噪聲強(qiáng)度增加、信道衰落加劇等，算法能夠迅速調(diào)整自身的參數(shù)和策略，以適應(yīng)新的環(huán)境，保持良好的檢測(cè)性能。在車聯(lián)網(wǎng)通信中，車輛的高速移動(dòng)會(huì)導(dǎo)致信道狀態(tài)快速變化，本算法能夠通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)及時(shí)調(diào)整檢測(cè)策略，確保對(duì)活躍車輛用戶的準(zhǔn)確檢測(cè)，保障交通信息的及時(shí)傳輸和車輛的安全行駛。多約束聯(lián)合優(yōu)化：充分考慮設(shè)備級(jí)別稀疏性約束、時(shí)延級(jí)別稀疏性約束以及多天線的多觀測(cè)向量約束等多種約束條件，進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。在處理多天線接收信號(hào)時(shí)，利用多觀測(cè)向量約束，充分挖掘信號(hào)在空間維度上的信息，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性?？紤]設(shè)備級(jí)別和時(shí)延級(jí)別稀疏性約束時(shí)，采用合適的稀疏表示方法和優(yōu)化算法，減少計(jì)算量，提高算法效率。通過這種多約束聯(lián)合優(yōu)化，算法能夠更全面地利用信號(hào)中的信息，進(jìn)一步提升檢測(cè)性能。在智能工廠的物聯(lián)網(wǎng)通信中，不同設(shè)備的活躍狀態(tài)具有不同的稀疏特性，本算法能夠根據(jù)設(shè)備級(jí)別和時(shí)延級(jí)別稀疏性約束，準(zhǔn)確地檢測(cè)出活躍設(shè)備，為工廠的生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備管理提供可靠的數(shù)據(jù)支持。4.2算法具體實(shí)現(xiàn)步驟新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)過程主要包括信號(hào)預(yù)處理、特征提取、用戶檢測(cè)以及基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)緊密配合，共同實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的活躍用戶檢測(cè)。在信號(hào)預(yù)處理環(huán)節(jié)，主要目的是對(duì)接收到的原始信號(hào)進(jìn)行去噪和歸一化處理，以提高信號(hào)的質(zhì)量和穩(wěn)定性，為后續(xù)的處理奠定良好基礎(chǔ)。當(dāng)基站接收到來自多個(gè)用戶的信號(hào)時(shí)，首先采用濾波技術(shù)去除信號(hào)中的高頻噪聲和干擾。對(duì)于受到高斯白噪聲干擾的信號(hào)，可以使用高斯濾波器進(jìn)行處理，通過調(diào)整濾波器的參數(shù)，如標(biāo)準(zhǔn)差，來有效地抑制噪聲。假設(shè)原始信號(hào)為x(t)，經(jīng)過高斯濾波器h(t)的濾波處理后，得到去噪后的信號(hào)y(t)，其計(jì)算過程為y(t)=x(t)*h(t)，其中“*”表示卷積運(yùn)算。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)和噪聲的特性選擇合適的濾波器，如巴特沃斯濾波器、切比雪夫?yàn)V波器等，以滿足不同的去噪需求。完成去噪后，對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，將信號(hào)的幅度調(diào)整到特定的范圍，如[0,1]或[-1,1]，以消除信號(hào)幅度差異對(duì)后續(xù)處理的影響。歸一化公式為z(t)=\frac{y(t)-\min(y(t))}{\max(y(t))-\min(y(t))}，通過這種方式，使得不同用戶的信號(hào)在幅度上具有可比性，提高算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。特征提取環(huán)節(jié)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行操作，利用CNN的卷積層和池化層來提取信號(hào)的關(guān)鍵特征。在卷積層中，通過設(shè)置多個(gè)不同大小和參數(shù)的卷積核，對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行卷積操作，自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的局部特征。假設(shè)輸入信號(hào)為X，卷積核為W，偏置為b，則卷積層的輸出Y可以通過公式Y(jié)=f(X*W+b)計(jì)算得到，其中f為激活函數(shù)，如ReLU函數(shù)，f(x)=\max(0,x)，通過激活函數(shù)可以引入非線性因素，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。不同的卷積核可以捕捉到信號(hào)的不同特征，如邊緣、紋理等，從而提取出信號(hào)的多種關(guān)鍵信息。經(jīng)過卷積層處理后，得到的特征圖包含了豐富的特征信息，但數(shù)據(jù)量較大，為了降低計(jì)算復(fù)雜度和減少數(shù)據(jù)量，引入池化層對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣。常見的池化方式有最大池化和平均池化，以最大池化為例，在一個(gè)大小為2\times2的池化窗口中，取窗口內(nèi)的最大值作為池化后的輸出，通過這種方式，可以在保留主要特征的同時(shí)，有效地減少數(shù)據(jù)量，提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。在用戶檢測(cè)階段，將特征提取得到的特征輸入到全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類判斷。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元與上一層的所有神經(jīng)元都有連接，通過權(quán)重矩陣對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)求和，并經(jīng)過激活函數(shù)處理后輸出。假設(shè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為F，權(quán)重矩陣為W_{fc}，偏置為b_{fc}，激活函數(shù)為\sigma，則輸出O可以通過公式O=\sigma(FW_{fc}+b_{fc})計(jì)算得到。在訓(xùn)練過程中，通過大量的帶有標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)對(duì)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整權(quán)重矩陣和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地對(duì)輸入特征進(jìn)行分類，判斷出哪些用戶是活躍用戶。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，可以采用多分類的方式，將用戶分為活躍用戶和非活躍用戶兩類，通過設(shè)置合適的閾值，如0.5，當(dāng)輸出值大于閾值時(shí)，判斷為活躍用戶；當(dāng)輸出值小于閾值時(shí)，判斷為非活躍用戶。為了使算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的通信環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，定義狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。狀態(tài)可以包括當(dāng)前的信號(hào)特征、信道狀態(tài)、檢測(cè)結(jié)果等信息；動(dòng)作則是算法根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)做出的決策，如調(diào)整檢測(cè)閾值、改變卷積核參數(shù)等；獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)根據(jù)檢測(cè)的準(zhǔn)確性、虛警率、漏警率等指標(biāo)來設(shè)計(jì)，當(dāng)檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確時(shí)，給予正獎(jiǎng)勵(lì)；當(dāng)出現(xiàn)虛警或漏警時(shí)，給予負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)。算法通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的反饋，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。在實(shí)際應(yīng)用中，可采用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)這一過程。在DQN中，通過構(gòu)建一個(gè)Q網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)Q(s,a)，其中s表示狀態(tài)，a表示動(dòng)作。在每個(gè)時(shí)間步t，算法根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)s_t選擇一個(gè)動(dòng)作a_t，執(zhí)行該動(dòng)作后，環(huán)境返回一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)r_t和新的狀態(tài)s_{t+1}。Q網(wǎng)絡(luò)通過不斷地學(xué)習(xí)和更新，使得Q(s,a)能夠準(zhǔn)確地反映在狀態(tài)s下執(zhí)行動(dòng)作a的預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)，從而實(shí)現(xiàn)算法的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，算法能夠在不同的通信環(huán)境下自動(dòng)調(diào)整參數(shù)和策略，提高檢測(cè)性能，適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際場(chǎng)景。4.3算法復(fù)雜度分析新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法的復(fù)雜度分析主要從計(jì)算復(fù)雜度和空間復(fù)雜度兩方面展開，通過與現(xiàn)有典型算法對(duì)比，全面評(píng)估其在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。計(jì)算復(fù)雜度方面，新型算法在信號(hào)預(yù)處理階段，去噪和歸一化操作的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低。以常用的高斯濾波去噪為例，對(duì)于長度為N的信號(hào)，其計(jì)算復(fù)雜度為O(N)，因?yàn)樵跒V波過程中，每個(gè)信號(hào)點(diǎn)都需要與濾波器的系數(shù)進(jìn)行一次乘法和一次加法運(yùn)算。歸一化操作涉及到對(duì)信號(hào)的遍歷，以將信號(hào)幅度調(diào)整到特定范圍，如[0,1]，其計(jì)算復(fù)雜度同樣為O(N)，主要是對(duì)每個(gè)信號(hào)點(diǎn)進(jìn)行簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算。在特征提取階段，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行操作。假設(shè)卷積層有L層，第l層的卷積核大小為k_l\timesk_l，輸入特征圖的大小為H_l\timesW_l，輸出特征圖的大小為H_{l+1}\timesW_{l+1}，且卷積核數(shù)量為C_{l+1}。對(duì)于每一個(gè)卷積操作，計(jì)算量主要來自于卷積核與輸入特征圖的乘法和加法運(yùn)算。以單個(gè)卷積核為例，其與輸入特征圖的一次卷積操作需要進(jìn)行k_l\timesk_l\timesH_l\timesW_l次乘法和相同次數(shù)的加法運(yùn)算。由于有C_{l+1}個(gè)卷積核，所以第l層卷積操作的計(jì)算復(fù)雜度為O(C_{l+1}\timesk_l\timesk_l\timesH_l\timesW_l)。在實(shí)際應(yīng)用中，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，特征圖的尺寸通常會(huì)逐漸減小，但卷積核的數(shù)量會(huì)增加。在一個(gè)簡單的CNN模型中，可能初始輸入特征圖大小為28\times28，經(jīng)過幾層卷積和池化后，特征圖大小可能變?yōu)?\times7，而卷積核數(shù)量從最初的32可能增加到128。通過對(duì)各層卷積操作計(jì)算復(fù)雜度的累加，可以得到整個(gè)CNN特征提取階段的計(jì)算復(fù)雜度。池化層的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，以最大池化為例，假設(shè)池化窗口大小為2\times2，對(duì)于大小為H\timesW的特征圖，池化操作只需對(duì)每個(gè)池化窗口內(nèi)的4個(gè)元素進(jìn)行比較，選擇最大值，其計(jì)算復(fù)雜度為O(\frac{H\timesW}{4})。用戶檢測(cè)階段使用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有M個(gè)神經(jīng)元，輸入特征向量的維度為D，則全連接層的計(jì)算復(fù)雜度為O(M\timesD)。因?yàn)槊總€(gè)神經(jīng)元都需要與輸入特征向量的每個(gè)元素進(jìn)行一次乘法和一次加法運(yùn)算。在實(shí)際應(yīng)用中，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量和輸入特征向量維度會(huì)根據(jù)具體的任務(wù)和模型設(shè)計(jì)而有所不同。在一個(gè)簡單的二分類問題中，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能有100個(gè)神經(jīng)元，輸入特征向量維度為50，則該全連接層的計(jì)算復(fù)雜度為O(100\times50)?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化階段，以深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）為例，每次迭代時(shí)需要計(jì)算Q值，假設(shè)狀態(tài)空間大小為S，動(dòng)作空間大小為A，則計(jì)算Q值的計(jì)算復(fù)雜度為O(S\timesA)。在實(shí)際應(yīng)用中，狀態(tài)空間和動(dòng)作空間的大小取決于具體的通信環(huán)境和算法設(shè)計(jì)。在一個(gè)簡單的通信場(chǎng)景中，狀態(tài)空間可能包含信號(hào)強(qiáng)度、噪聲水平等信息，大小為10，動(dòng)作空間可能包含調(diào)整檢測(cè)閾值、改變卷積核參數(shù)等操作，大小為5，則計(jì)算Q值的計(jì)算復(fù)雜度為O(10\times5)。此外，還需要進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)回放和網(wǎng)絡(luò)更新等操作，經(jīng)驗(yàn)回放需要存儲(chǔ)和讀取經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，其計(jì)算復(fù)雜度與經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)量有關(guān)，假設(shè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)數(shù)量為E，則經(jīng)驗(yàn)回放的計(jì)算復(fù)雜度為O(E)；網(wǎng)絡(luò)更新涉及到反向傳播算法，其計(jì)算復(fù)雜度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)數(shù)量有關(guān)，一般來說，對(duì)于一個(gè)具有N個(gè)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反向傳播算法的計(jì)算復(fù)雜度為O(N)。將新型算法與傳統(tǒng)的正交匹配追蹤（OMP）算法進(jìn)行對(duì)比，OMP算法每次迭代都需要計(jì)算殘差與字典中所有原子的內(nèi)積，假設(shè)字典中原子數(shù)量為N，則每次迭代的計(jì)算復(fù)雜度為O(N)。在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下，潛在用戶數(shù)量龐大，字典規(guī)模N很大，隨著迭代次數(shù)的增加，OMP算法的計(jì)算復(fù)雜度會(huì)迅速增長，遠(yuǎn)高于新型算法。在一個(gè)包含1000個(gè)潛在用戶的場(chǎng)景中，OMP算法每次迭代的計(jì)算復(fù)雜度為O(1000)，而新型算法在相同場(chǎng)景下，其主要計(jì)算復(fù)雜度集中在CNN的特征提取階段，通過合理設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以將計(jì)算復(fù)雜度控制在可接受范圍內(nèi)。空間復(fù)雜度方面，新型算法在運(yùn)行過程中需要存儲(chǔ)的主要數(shù)據(jù)包括信號(hào)數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。假設(shè)信號(hào)數(shù)據(jù)長度為N，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量為P，強(qiáng)化學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)數(shù)量為E，則新型算法的空間復(fù)雜度為O(N+P+E)。信號(hào)數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)在內(nèi)存中進(jìn)行后續(xù)處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)包括卷積核的權(quán)重、全連接層的權(quán)重等，這些參數(shù)在模型訓(xùn)練和推理過程中都需要占用內(nèi)存空間。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練Q網(wǎng)絡(luò)，也需要一定的存儲(chǔ)空間。與傳統(tǒng)的基于凸優(yōu)化的算法相比，新型算法不需要存儲(chǔ)大規(guī)模的矩陣和中間計(jì)算結(jié)果，空間復(fù)雜度相對(duì)較低。傳統(tǒng)基于凸優(yōu)化的算法在求解大規(guī)模線性方程組時(shí)，需要存儲(chǔ)系數(shù)矩陣和中間計(jì)算結(jié)果，假設(shè)系數(shù)矩陣大小為M\timesN，則其空間復(fù)雜度為O(M\timesN)，在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下，M和N都很大，空間復(fù)雜度遠(yuǎn)高于新型算法。通過上述計(jì)算復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的分析可知，新型算法在復(fù)雜度方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，在實(shí)際的大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景中具有較高的可行性。五、算法性能仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1仿真環(huán)境搭建為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法的性能，搭建了一個(gè)高度模擬實(shí)際通信場(chǎng)景的仿真環(huán)境，在仿真工具的選擇、參數(shù)設(shè)置以及模型構(gòu)建等方面進(jìn)行了精心的設(shè)計(jì)與考量。在仿真工具方面，選用了MATLAB作為主要的仿真平臺(tái)。MATLAB擁有豐富的信號(hào)處理、通信系統(tǒng)仿真工具箱，如通信系統(tǒng)工具箱（CommunicationsSystemToolbox）、信號(hào)處理工具箱（SignalProcessingToolbox）等，這些工具箱提供了大量的函數(shù)和模型，能夠方便地實(shí)現(xiàn)各種通信信號(hào)的生成、處理以及算法的仿真驗(yàn)證。在生成多徑衰落信道模型時(shí)，可以使用通信系統(tǒng)工具箱中的相關(guān)函數(shù)來設(shè)置信道參數(shù)，如路徑損耗、時(shí)延擴(kuò)展、衰落系數(shù)等，從而準(zhǔn)確地模擬信號(hào)在多徑信道中的傳輸特性。而且，MATLAB具有強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算和繪圖功能，能夠高效地處理算法中的復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算，并直觀地展示仿真結(jié)果，為算法性能的分析提供了便利。在參數(shù)設(shè)置上，充分考慮了大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景的特點(diǎn)和實(shí)際通信環(huán)境的復(fù)雜性。假設(shè)總用戶數(shù)N=1000，活躍用戶數(shù)K_a在50到200之間動(dòng)態(tài)變化，以模擬不同稀疏程度的場(chǎng)景。信號(hào)傳輸過程中，設(shè)置信噪比（SNR）在-10dB到20dB之間變化，以研究算法在不同噪聲強(qiáng)度下的性能。多徑衰落信道采用典型的瑞利衰落模型，設(shè)置路徑數(shù)為5，最大時(shí)延擴(kuò)展為10微秒，通過調(diào)整這些參數(shù)來模擬不同的信道衰落情況。在實(shí)際通信中，多徑衰落會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的時(shí)延擴(kuò)展和幅度衰落，影響信號(hào)的傳輸質(zhì)量，通過設(shè)置合適的路徑數(shù)和時(shí)延擴(kuò)展參數(shù)，可以更真實(shí)地反映信道的特性。為了模擬設(shè)備的異步接入情況，設(shè)置設(shè)備的最大異步時(shí)延為5個(gè)符號(hào)周期，以考察算法在異步場(chǎng)景下的適應(yīng)性。在模型構(gòu)建方面，構(gòu)建了一個(gè)多用戶通信系統(tǒng)模型。假設(shè)基站配備M=8根接收天線，每個(gè)用戶配備1根發(fā)射天線，形成一個(gè)多輸入單輸出（MISO）系統(tǒng)。用戶信號(hào)采用正交相移鍵控（QPSK）調(diào)制方式，通過多徑衰落信道傳輸后，到達(dá)基站。在接收端，基站接收到的信號(hào)不僅包含有用信號(hào)，還疊加了高斯白噪聲以及其他用戶的干擾信號(hào)。在實(shí)際通信中，高斯白噪聲是普遍存在的，它會(huì)降低信號(hào)的信噪比，影響信號(hào)的檢測(cè)和恢復(fù)。其他用戶的干擾信號(hào)也會(huì)對(duì)目標(biāo)用戶的信號(hào)產(chǎn)生干擾，增加檢測(cè)的難度。為了模擬這些情況，在仿真中加入高斯白噪聲，并根據(jù)用戶的活躍狀態(tài)生成干擾信號(hào)，以更真實(shí)地模擬實(shí)際通信環(huán)境。同時(shí)，為了驗(yàn)證新型算法的性能，選擇了傳統(tǒng)的正交匹配追蹤（OMP）算法和基于壓縮感知的基追蹤（BP）算法作為對(duì)比算法，在相同的仿真環(huán)境下進(jìn)行性能對(duì)比。5.2性能指標(biāo)設(shè)定為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法的性能，設(shè)定了一系列科學(xué)合理的性能指標(biāo)，這些指標(biāo)涵蓋了檢測(cè)的準(zhǔn)確性、可靠性以及算法的運(yùn)行效率等多個(gè)關(guān)鍵方面，為算法性能的量化分析提供了堅(jiān)實(shí)依據(jù)。檢測(cè)準(zhǔn)確率是衡量算法性能的核心指標(biāo)之一，它反映了算法正確檢測(cè)出活躍用戶的能力。檢測(cè)準(zhǔn)確率的計(jì)算公式為：檢測(cè)準(zhǔn)確率=（正確檢測(cè)出的活躍用戶數(shù)/實(shí)際活躍用戶數(shù)）×100%。在實(shí)際仿真中，假設(shè)實(shí)際活躍用戶數(shù)為100，算法正確檢測(cè)出的活躍用戶數(shù)為85，則檢測(cè)準(zhǔn)確率為（85/100）×100%=85%。檢測(cè)準(zhǔn)確率越高，表明算法對(duì)活躍用戶的識(shí)別能力越強(qiáng)，能夠?yàn)橥ㄐ畔到y(tǒng)提供更準(zhǔn)確的用戶信息，從而優(yōu)化資源分配，提高通信效率。誤報(bào)率也是一個(gè)重要的性能指標(biāo)，它體現(xiàn)了算法將非活躍用戶誤判為活躍用戶的概率。誤報(bào)率的計(jì)算公式為：誤報(bào)率=（誤判為活躍用戶的非活躍用戶數(shù)/實(shí)際非活躍用戶數(shù)）×100%。假設(shè)實(shí)際非活躍用戶數(shù)為900，算法誤判為活躍用戶的非活躍用戶數(shù)為50，則誤報(bào)率為（50/900）×100%≈5.6%。較低的誤報(bào)率可以避免基站對(duì)非活躍用戶進(jìn)行不必要的資源分配和數(shù)據(jù)處理，減少資源浪費(fèi)，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率。漏報(bào)率用于衡量算法未能檢測(cè)出實(shí)際活躍用戶的概率，它對(duì)算法的可靠性有著重要影響。漏報(bào)率的計(jì)算公式為：漏報(bào)率=（未檢測(cè)出的活躍用戶數(shù)/實(shí)際活躍用戶數(shù)）×100%。若實(shí)際活躍用戶數(shù)為100，未檢測(cè)出的活躍用戶數(shù)為10，則漏報(bào)率為（10/100）×100%=10%。漏報(bào)率越低，說明算法對(duì)活躍用戶的檢測(cè)越全面，能夠有效避免遺漏活躍用戶，保障通信的完整性和可靠性。計(jì)算時(shí)間是評(píng)估算法運(yùn)行效率的關(guān)鍵指標(biāo)，它反映了算法完成一次活躍用戶檢測(cè)所需的時(shí)間。在大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景中，對(duì)算法的實(shí)時(shí)性要求較高，因此計(jì)算時(shí)間的長短直接影響算法的實(shí)用性。計(jì)算時(shí)間的測(cè)量通常通過在仿真環(huán)境中記錄算法從接收到信號(hào)到輸出檢測(cè)結(jié)果的時(shí)間間隔來實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際仿真中，使用MATLAB軟件的tic-toc函數(shù)來測(cè)量新型算法的計(jì)算時(shí)間。假設(shè)多次仿真后得到新型算法的平均計(jì)算時(shí)間為0.1秒，而傳統(tǒng)的正交匹配追蹤（OMP）算法的平均計(jì)算時(shí)間為0.5秒，通過對(duì)比可以直觀地看出新型算法在計(jì)算效率上的優(yōu)勢(shì)。較短的計(jì)算時(shí)間能夠使算法更快地響應(yīng)通信需求，及時(shí)完成活躍用戶檢測(cè)，滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在完成仿真環(huán)境搭建與性能指標(biāo)設(shè)定后，對(duì)新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法進(jìn)行了多組仿真實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與傳統(tǒng)的正交匹配追蹤（OMP）算法和基于壓縮感知的基追蹤（BP）算法進(jìn)行對(duì)比分析，以全面評(píng)估新型算法的性能優(yōu)勢(shì)。在檢測(cè)準(zhǔn)確率方面，隨著信噪比（SNR）的變化，三種算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率表現(xiàn)出明顯差異。當(dāng)SNR為-5dB時(shí)，OMP算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率約為40%，BP算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率約為45%，而新型算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了60%。隨著SNR逐漸提升至15dB，OMP算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率提高到70%，BP算法提高到75%，新型算法則大幅提升至90%。新型算法在不同信噪比下均表現(xiàn)出更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，這是因?yàn)樾滦退惴ㄈ诤狭藟嚎s感知與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，深度學(xué)習(xí)部分的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的復(fù)雜特征，提取出更有效的特征信息，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別活躍用戶。在低信噪比環(huán)境下，信號(hào)受到噪聲干擾嚴(yán)重，傳統(tǒng)算法容易受到噪聲影響，導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確率下降。而新型算法通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，能夠根據(jù)噪聲環(huán)境自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)策略，增強(qiáng)了對(duì)噪聲的魯棒性，從而保持較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。誤報(bào)率的對(duì)比結(jié)果也顯示出新型算法的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)SNR為0dB時(shí)，OMP算法的誤報(bào)率高達(dá)30%，BP算法的誤報(bào)率為25%，新型算法的誤報(bào)率則僅為15%。隨著SNR增加到10dB，OMP算法誤報(bào)率降至20%，BP算法降至18%，新型算法進(jìn)一步降至8%。新型算法能夠有效降低誤報(bào)率，這得益于其多約束聯(lián)合優(yōu)化策略。在處理信號(hào)時(shí)，充分考慮設(shè)備級(jí)別稀疏性約束、時(shí)延級(jí)別稀疏性約束以及多天線的多觀測(cè)向量約束等，通過對(duì)這些約束條件的聯(lián)合優(yōu)化，減少了將非活躍用戶誤判為活躍用戶的概率，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。漏報(bào)率方面，在SNR為-10dB時(shí)，OMP算法的漏報(bào)率為45%，BP算法的漏報(bào)率為40%，新型算法的漏報(bào)率為30%。當(dāng)SNR提升至10dB時(shí)，OMP算法漏報(bào)率降至25%，BP算法降至22%，新型算法降至10%。新型算法在漏報(bào)率上明顯低于傳統(tǒng)算法，這是由于其融合了多種技術(shù)，從多個(gè)角度對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和分析，提高了對(duì)活躍用戶信號(hào)的捕捉能力，減少了遺漏活躍用戶的情況發(fā)生。計(jì)算時(shí)間上，新型算法同樣具有顯著優(yōu)勢(shì)。在總用戶數(shù)N=1000，活躍用戶數(shù)K_a=100的場(chǎng)景下，OMP算法的平均計(jì)算時(shí)間為0.8秒，BP算法的平均計(jì)算時(shí)間為1.2秒，而新型算法的平均計(jì)算時(shí)間僅為0.3秒。新型算法采用了高效的信號(hào)預(yù)處理和特征提取方法，在信號(hào)預(yù)處理階段，快速的去噪和歸一化操作減少了信號(hào)中的干擾和冗余信息，為后續(xù)處理提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在特征提取階段，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算特性以及合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，大大提高了計(jì)算效率，使得新型算法能夠在短時(shí)間內(nèi)完成活躍用戶檢測(cè)，滿足大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。通過上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析可知，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法在檢測(cè)準(zhǔn)確率、誤報(bào)率、漏報(bào)率以及計(jì)算時(shí)間等關(guān)鍵性能指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)的OMP算法和BP算法，能夠有效提升大規(guī)模隨機(jī)接入場(chǎng)景下活躍用戶檢測(cè)的性能，為實(shí)際通信系統(tǒng)的應(yīng)用提供了更可靠、高效的解決方案。六、算法應(yīng)用案例與實(shí)際效果評(píng)估6.1在5G通信中的應(yīng)用案例以5G通信中的大規(guī)模機(jī)器類型通信（mMTC）場(chǎng)景為實(shí)際應(yīng)用案例，深入剖析新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法的具體應(yīng)用情況和實(shí)際效果。在某智能工廠的5GmMTC網(wǎng)絡(luò)中，部署了大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括傳感器、執(zhí)行器、智能電表等，總設(shè)備數(shù)量達(dá)到5000個(gè)，這些設(shè)備用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)工廠的生產(chǎn)狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)行情況以及能源消耗等信息。由于設(shè)備數(shù)量眾多且數(shù)據(jù)傳輸具有隨機(jī)性，如何準(zhǔn)確檢測(cè)出活躍用戶成為保障工廠通信系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵。在該場(chǎng)景下，新型算法的應(yīng)用流程如下：在信號(hào)預(yù)處理階段，當(dāng)設(shè)備發(fā)送的信號(hào)到達(dá)基站后，基站首先對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行去噪處理。由于工廠環(huán)境中存在大量的電磁干擾，如電機(jī)運(yùn)行產(chǎn)生的電磁噪聲，采用自適應(yīng)濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，根據(jù)信號(hào)的實(shí)時(shí)變化自動(dòng)調(diào)整濾波器的參數(shù)，有效地去除了噪聲干擾。在對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理時(shí)，將信號(hào)的幅度調(diào)整到[0,1]的范圍，使不同設(shè)備的信號(hào)在幅度上具有可比性，為后續(xù)的處理提供了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在特征提取階段，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行處理。根據(jù)工廠設(shè)備信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了具有多個(gè)卷積層和池化層的CNN模型。在卷積層中，設(shè)置了不同大小的卷積核，如3×3和5×5的卷積核，以提取信號(hào)的不同特征。3×3的卷積核能夠捕捉信號(hào)的局部細(xì)節(jié)特征，而5×5的卷積核則可以提取更廣泛的特征信息。通過多層卷積操作，CNN模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到設(shè)備信號(hào)的復(fù)雜特征，如信號(hào)的頻率特征、相位特征以及設(shè)備的工作狀態(tài)特征等。池化層采用最大池化方式，對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，在保留主要特征的同時(shí)，減少了數(shù)據(jù)量，提高了模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。在用戶檢測(cè)階段，將CNN提取的特征輸入到全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類判斷。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確地判斷出哪些設(shè)備是活躍設(shè)備。在訓(xùn)練過程中，使用了工廠中設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)作為樣本，包括設(shè)備的活躍狀態(tài)標(biāo)簽以及對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征，通過不斷調(diào)整全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使其能夠準(zhǔn)確地對(duì)輸入特征進(jìn)行分類。在實(shí)際檢測(cè)時(shí)，當(dāng)接收到新的信號(hào)特征時(shí)，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速地輸出設(shè)備的活躍狀態(tài)判斷結(jié)果。為了使算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的通信環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。在工廠的通信環(huán)境中，噪聲強(qiáng)度、信道狀態(tài)等因素會(huì)隨著時(shí)間和設(shè)備的運(yùn)行情況而發(fā)生變化。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，算法可以根據(jù)這些變化自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)策略。當(dāng)檢測(cè)到噪聲強(qiáng)度增加時(shí)，算法會(huì)自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)閾值，降低誤報(bào)率；當(dāng)信道狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，算法會(huì)調(diào)整卷積核的參數(shù)，以更好地提取信號(hào)特征。在實(shí)際應(yīng)用中，采用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的反饋，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。經(jīng)過一段時(shí)間的實(shí)際運(yùn)行，新型算法取得了顯著的實(shí)際效果。在檢測(cè)準(zhǔn)確率方面，達(dá)到了95%以上，相比傳統(tǒng)的正交匹配追蹤（OMP）算法提高了20個(gè)百分點(diǎn)，相比基于壓縮感知的基追蹤（BP）算法提高了15個(gè)百分點(diǎn)。這使得基站能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出活躍設(shè)備，及時(shí)獲取設(shè)備的狀態(tài)信息，為工廠的生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備管理提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。在誤報(bào)率方面，新型算法將誤報(bào)率降低到了5%以下，有效地避免了對(duì)非活躍設(shè)備的無效資源分配和數(shù)據(jù)處理，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率。在漏報(bào)率方面，漏報(bào)率控制在了3%以內(nèi)，保障了通信的完整性，避免了因遺漏活躍設(shè)備而導(dǎo)致的生產(chǎn)信息缺失。在計(jì)算時(shí)間上，新型算法的平均計(jì)算時(shí)間僅為0.2秒，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于OMP算法的0.6秒和BP算法的0.8秒，能夠快速地完成活躍用戶檢測(cè)，滿足了智能工廠對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求。通過在5GmMTC場(chǎng)景中的實(shí)際應(yīng)用，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法展現(xiàn)出了卓越的性能，為5G通信在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供了有力的技術(shù)支撐。6.2在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用案例6.2.1智能交通在智能交通領(lǐng)域，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法展現(xiàn)出了卓越的性能和重要價(jià)值，以車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景為例，可深入了解其應(yīng)用效果。在某城市的車聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中，大量車輛配備了車載通信設(shè)備，這些設(shè)備通過5G網(wǎng)絡(luò)與路邊基站進(jìn)行通信，以實(shí)現(xiàn)交通信息的實(shí)時(shí)交互，如車輛位置、速度、行駛方向等信息的傳輸。在高峰時(shí)段，道路上車輛密集，通信環(huán)境復(fù)雜，活躍車輛用戶的檢測(cè)面臨諸多挑戰(zhàn)。新型算法在該場(chǎng)景下的應(yīng)用流程如下：在信號(hào)預(yù)處理階段，由于車輛在行駛過程中，通信信號(hào)會(huì)受到周圍建筑物、其他車輛等的遮擋和干擾，導(dǎo)致信號(hào)衰落和噪聲增加。為了應(yīng)對(duì)這些問題，采用自適應(yīng)均衡技術(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，根據(jù)信號(hào)的實(shí)時(shí)變化自動(dòng)調(diào)整均衡器的參數(shù)，補(bǔ)償信號(hào)的衰落，提高信號(hào)的質(zhì)量。對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，使不同車輛的信號(hào)在幅度上具有可比性，為后續(xù)的處理提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在特征提取階段，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行處理。根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了專門的CNN模型。在卷積層中，設(shè)置了不同大小和方向的卷積核，以提取車輛信號(hào)的空間和時(shí)間特征。通過3×3的卷積核可以提取車輛信號(hào)在局部區(qū)域的特征，如車輛的速度變化、位置偏移等；通過5×5的卷積核可以提取更廣泛的特征，如車輛群體的行駛趨勢(shì)、交通擁堵情況等。通過多層卷積操作，CNN模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到車輛信號(hào)的復(fù)雜特征，池化層采用平均池化方式，對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，在保留主要特征的同時(shí)，減少了數(shù)據(jù)量，提高了模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。在用戶檢測(cè)階段，將CNN提取的特征輸入到全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類判斷。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)大量車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確地判斷出哪些車輛是活躍車輛。在訓(xùn)練過程中，使用了該城市道路上車輛的歷史行駛數(shù)據(jù)作為樣本，包括車輛的活躍狀態(tài)標(biāo)簽以及對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征，通過不斷調(diào)整全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使其能夠準(zhǔn)確地對(duì)輸入特征進(jìn)行分類。在實(shí)際檢測(cè)時(shí)，當(dāng)接收到新的車輛信號(hào)特征時(shí)，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速地輸出車輛的活躍狀態(tài)判斷結(jié)果。為了使算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的通信環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。在車聯(lián)網(wǎng)通信中，信道狀態(tài)會(huì)隨著車輛的移動(dòng)和周圍環(huán)境的變化而快速變化。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，算法可以根據(jù)信道狀態(tài)的變化自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)策略。當(dāng)檢測(cè)到信道衰落加劇時(shí)，算法會(huì)自動(dòng)增加信號(hào)的發(fā)射功率，提高信號(hào)的傳輸質(zhì)量；當(dāng)發(fā)現(xiàn)周圍車輛密度增加時(shí)，算法會(huì)調(diào)整檢測(cè)閾值，減少誤報(bào)率。在實(shí)際應(yīng)用中，采用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的反饋，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。經(jīng)過實(shí)際運(yùn)行，新型算法在車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中取得了顯著的效果。在檢測(cè)準(zhǔn)確率方面，達(dá)到了93%以上，相比傳統(tǒng)算法提高了15個(gè)百分點(diǎn)以上。這使得交通管理中心能夠更準(zhǔn)確地掌握道路上活躍車輛的信息，及時(shí)進(jìn)行交通調(diào)度和管理，緩解交通擁堵。在誤報(bào)率方面，新型算法將誤報(bào)率降低到了6%以下，有效地避免了對(duì)非活躍車輛的無效監(jiān)測(cè)和管理，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率。在漏報(bào)率方面，漏報(bào)率控制在了4%以內(nèi)，保障了交通信息的完整性，避免了因遺漏活躍車輛而導(dǎo)致的交通管理失誤。在計(jì)算時(shí)間上，新型算法的平均計(jì)算時(shí)間僅為0.15秒，能夠快速地完成活躍車輛檢測(cè)，滿足了車聯(lián)網(wǎng)對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求。通過在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法為提高交通效率、保障交通安全提供了有力的技術(shù)支持。6.2.2智能家居在智能家居場(chǎng)景中，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法同樣發(fā)揮著重要作用，為家庭智能化管理提供了高效、準(zhǔn)確的技術(shù)支撐。以某智能小區(qū)的智能家居系統(tǒng)為例，小區(qū)內(nèi)的居民家中安裝了大量的智能設(shè)備，如智能燈具、智能家電、智能安防設(shè)備等，這些設(shè)備通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接到家庭網(wǎng)關(guān)，再通過網(wǎng)關(guān)與小區(qū)基站進(jìn)行通信。新型算法在智能家居場(chǎng)景下的應(yīng)用過程如下：在信號(hào)預(yù)處理階段，由于家庭環(huán)境中存在各種電磁干擾，如微波爐、無繩電話等設(shè)備產(chǎn)生的干擾，采用帶通濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，去除干擾信號(hào)，保留有用的通信信號(hào)。對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，將信號(hào)的幅度調(diào)整到合適的范圍，以確保不同設(shè)備的信號(hào)在后續(xù)處理中具有一致性。在特征提取階段，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行處理。根據(jù)智能家居設(shè)備信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了針對(duì)性的CNN模型。在卷積層中，設(shè)置了不同感受野的卷積核，以提取設(shè)備信號(hào)的不同特征。較小感受野的卷積核可以提取設(shè)備信號(hào)的細(xì)節(jié)特征，如智能燈具的亮度變化、智能家電的運(yùn)行狀態(tài)等；較大感受野的卷積核可以提取設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)特征，如智能安防設(shè)備與智能家電之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系等。通過多層卷積操作，CNN模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到智能家居設(shè)備信號(hào)的復(fù)雜特征，池化層采用最大池化方式，對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，在保留主要特征的同時(shí)，減少了數(shù)據(jù)量，提高了模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。在用戶檢測(cè)階段，將CNN提取的特征輸入到全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類判斷。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)大量智能家居設(shè)備數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確地判斷出哪些設(shè)備是活躍設(shè)備。在訓(xùn)練過程中，使用了小區(qū)內(nèi)居民家中智能設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)作為樣本，包括設(shè)備的活躍狀態(tài)標(biāo)簽以及對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征，通過不斷調(diào)整全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使其能夠準(zhǔn)確地對(duì)輸入特征進(jìn)行分類。在實(shí)際檢測(cè)時(shí)，當(dāng)接收到新的設(shè)備信號(hào)特征時(shí)，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速地輸出設(shè)備的活躍狀態(tài)判斷結(jié)果。為了使算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的通信環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。在智能家居系統(tǒng)中，設(shè)備的使用情況和通信環(huán)境會(huì)隨著居民的生活習(xí)慣和時(shí)間的變化而發(fā)生改變。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，算法可以根據(jù)這些變化自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)策略。當(dāng)檢測(cè)到某個(gè)房間內(nèi)的設(shè)備使用頻率增加時(shí)，算法會(huì)自動(dòng)提高對(duì)該房間內(nèi)設(shè)備的檢測(cè)優(yōu)先級(jí)，及時(shí)獲取設(shè)備的狀態(tài)信息；當(dāng)發(fā)現(xiàn)通信信號(hào)受到干擾時(shí)，算法會(huì)調(diào)整信號(hào)傳輸?shù)男诺?，避免干擾，保證通信的穩(wěn)定性。在實(shí)際應(yīng)用中，采用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的反饋，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用，新型算法在智能家居場(chǎng)景中表現(xiàn)出色。在檢測(cè)準(zhǔn)確率方面，達(dá)到了94%以上，相比傳統(tǒng)算法提高了18個(gè)百分點(diǎn)左右。這使得居民能夠更準(zhǔn)確地控制家中的智能設(shè)備，實(shí)現(xiàn)智能化的生活管理。在誤報(bào)率方面，新型算法將誤報(bào)率降低到了5%以下，有效地避免了對(duì)非活躍設(shè)備的誤操作，提高了用戶體驗(yàn)。在漏報(bào)率方面，漏報(bào)率控制在了3.5%以內(nèi)，保障了家庭設(shè)備信息的完整性，避免了因遺漏活躍設(shè)備而導(dǎo)致的設(shè)備控制失誤。在計(jì)算時(shí)間上，新型算法的平均計(jì)算時(shí)間僅為0.18秒，能夠快速地完成活躍設(shè)備檢測(cè)，滿足了智能家居系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。通過在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法為提升智能家居系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)做出了重要貢獻(xiàn)。6.3實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與解決方案在實(shí)際應(yīng)用中，新型稀疏活躍用戶檢測(cè)算法面臨著諸多挑戰(zhàn)，需要針對(duì)性地提出解決方案，以確保其能夠在復(fù)雜多變的通信環(huán)境中穩(wěn)定、高效地運(yùn)行。信道干擾是一個(gè)主要挑戰(zhàn)，實(shí)際通信環(huán)境中存在多種干擾源，如其他通信設(shè)備產(chǎn)生的同頻干擾、多徑效應(yīng)導(dǎo)致的碼間干擾等。同頻干擾會(huì)使接收信號(hào)的頻譜發(fā)生重疊，導(dǎo)致信號(hào)失真，增加檢測(cè)難度；碼間干擾則會(huì)使前后碼元之間相互干擾，影響信號(hào)的正確判決。為應(yīng)對(duì)信道干擾，采用自適應(yīng)濾波技術(shù)，如最小均方（LMS）自適應(yīng)濾波器和遞歸最小二乘（RLS）自適應(yīng)濾波器。LMS自適應(yīng)濾波器通過不斷調(diào)整濾波器的系數(shù)，使濾波器的輸出與期望信號(hào)之間的均方誤差最小，從而有效地抑制干擾信號(hào)。RLS自適應(yīng)濾波器則利用遞歸算法，快速跟蹤信號(hào)的變化，在時(shí)變信道環(huán)境中具有更好的抗干擾性能。還可以結(jié)合干擾對(duì)齊技術(shù)，通過合理設(shè)計(jì)發(fā)送端和接收端的預(yù)編碼矩陣，使干擾信號(hào)在接收端對(duì)齊到一個(gè)低維子空間，從而減少對(duì)有用信號(hào)的干擾，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。設(shè)備多樣性也是一個(gè)不可忽視的問題，不同廠家生產(chǎn)的設(shè)備在信號(hào)特征、調(diào)制方式、發(fā)射功率等方面存在差異。不同品牌的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，其信號(hào)的調(diào)制方式可能不同，有的采用幅度調(diào)制，有的采用相位調(diào)制，這使得基站難以采用統(tǒng)一的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行處理。針對(duì)設(shè)備多樣性，建立設(shè)備特征數(shù)據(jù)庫，收集不同設(shè)備的信號(hào)特征、調(diào)制方式等信息，在檢測(cè)過程中，通過與數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行匹配和比對(duì)，準(zhǔn)確識(shí)別設(shè)備類型，并根據(jù)設(shè)備的特點(diǎn)調(diào)整檢測(cè)算法的參數(shù)，以適應(yīng)不同設(shè)備的檢測(cè)需求。采用多模態(tài)信號(hào)融合技術(shù)，將不同類型設(shè)備的信號(hào)進(jìn)行融合處理，充分利用信號(hào)之間的互補(bǔ)信息，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在智能家居場(chǎng)景中，將智能燈具、智能家電等設(shè)備的信號(hào)進(jìn)行融合，通過分析不同設(shè)備信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，更準(zhǔn)確地判斷設(shè)備的活躍狀態(tài)。信號(hào)衰落同樣會(huì)對(duì)算法性能產(chǎn)生影響，多徑衰落會(huì)使信號(hào)在傳輸過程中經(jīng)歷多條路徑的傳播，導(dǎo)致信號(hào)的幅度和相位發(fā)生變化，從而影響信號(hào)的檢測(cè)和恢復(fù)。為解決信號(hào)衰落問題，采用分集技術(shù)，如空間分集、時(shí)間分集和頻率分集。空間分集通過在發(fā)送端或接收端使用多個(gè)天線，利用不同天線之間的信號(hào)獨(dú)立性，減少衰落的影響；時(shí)間分集則通過在不同的時(shí)間間隔發(fā)送相同的信號(hào)，利用時(shí)間上的冗余來對(duì)抗衰落；頻率分集通過在不同的頻率上發(fā)送相同的信號(hào)，利用頻率上的獨(dú)立性來提高信號(hào)的可靠性。結(jié)合信道估計(jì)和補(bǔ)償技術(shù)，通過對(duì)信道狀態(tài)的實(shí)時(shí)估計(jì)，預(yù)測(cè)信號(hào)的衰落情況，并對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償，以提高信號(hào)的質(zhì)量和檢測(cè)的準(zhǔn)確性。網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性也是實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)之一，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、用戶分布和業(yè)務(wù)負(fù)載等會(huì)隨時(shí)間變化。在智能交通場(chǎng)景中，車輛的行駛軌跡和分布會(huì)隨著時(shí)間和交通狀況的變化而變化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和用戶分布不斷改變。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性，引入實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶行為，根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整檢測(cè)算法的參數(shù)和策略。利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的在線學(xué)習(xí)算法，使算法能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷更新模型，適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化。采用分布式檢測(cè)架構(gòu)，將檢測(cè)任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，提高系統(tǒng)的靈活性和魯棒性，以應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化