In the past several decades, various techniques have been developed and used for multiple-access (MA) communications. With the new applications for 6G, it is desirable to find new resources, physical or virtual, to confront the fast development of MA communication systems. For binary source transmission, this paper proposes an element-pair (EP) coding scheme for supporting massive users with short packet traffic, which solves the finite block length of multiuser reliability transmission problem. Each user is assigned to a unique EP and the collection of EPs assigned to the users has the unique sum-pattern mapping (USPM) structural property. In this paper, we first present methods for constructing two specific types of EP codes with USPM structural property based on finite fields, and their encoding. Based on the EP-coding, we propose finite-field MA (FFMA) systems, in which an EP is viewed as a virtual resource for MA communications. The proposed FFMA is then applied to network layer and forms network FFMA systems for pure digital networks. Simulation results show that the error performance of the proposed FFMA over a Gaussian multiple-access channel can approach the error performance as that of the single-user transmission.


翻译:过去几十年中,人们开发并使用了多种技术用于多址接入通信。随着6G新应用的涌现,亟需寻找新的物理或虚拟资源,以应对多址接入通信系统的快速发展。针对二进制信源传输,本文提出了一种基于元素对(EP)的编码方案,用于支持大规模用户短分组传输,解决了多用户有限块长可靠传输问题。每个用户被分配唯一的EP,且分配给用户的EP集合具有唯一和模式映射(USPM)结构特性。本文首先给出了基于有限域构建具有USPM结构特性的两类特定EP码的方法及其编码过程。基于EP编码,我们提出了有限域多址接入(FFMA)系统,其中EP被视为多址接入通信的虚拟资源。随后将所提FFMA应用于网络层,形成用于纯数字网络的网络FFMA系统。仿真结果表明,在高斯多址接入信道上,所提FFMA的误码性能可接近单用户传输的误码性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月20日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月20日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月19日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月18日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月18日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
7+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
4+阅读 · 今天12:07
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
9+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
7+阅读 · 今天6:12
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月20日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月20日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月19日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月18日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月18日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员