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 blocklength (FBL) of multiuser reliability transmission problem. Each user is assigned a unique EP, and the collection of EPs assigned to the users possesses the unique sum-pattern mapping (USPM) structural property. We present methods for constructing symbol-wise EP codes with USPM structural property based on the prime field and extension field of prime field, respectively. Based on the orthogonal EP code constructed over GF($2^m$), we propose finite-field MA (FFMA) systems over a Gaussian multiple-access channel (GMAC), including both the sparse-form and diagonal-from structures. The proposed FFMA is then applied to network layer and forms network FFMA systems for pure digital networks, in which an EP is viewed as a virtual resource block (VRB). Simulation results show that the error performance of the proposed FFMA over a GMAC can approach the error performance as that of the single-user transmission.


翻译:在过去的几十年中,多种技术被开发并用于多址接入通信。随着6G新应用的出现,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,本文提出一种用于支持海量用户短包业务的元素对编码方案,该方案解决了多用户可靠性传输的有限块长问题。每个用户被分配一个唯一的元素对,而分配给用户的元素对集合具有唯一和模式映射结构特性。我们分别提出了基于素域及其扩域构建具有USPM结构特性的符号级EP码的方法。基于在GF($2^m$)上构建的正交EP码,我们提出了高斯多址接入信道上的有限域多址接入系统,包括稀疏形式和斜对角形式两种结构。所提出的FFMA随后被应用于网络层,形成面向纯数字网络的网络FFMA系统,其中EP被视为虚拟资源块。仿真结果表明,所提出的GMAC上FFMA系统的误码性能可逼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7月5日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14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
14+阅读 · 2020年9月1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
5+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
3+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
7+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
4+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
4+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
5+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7月5日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14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
14+阅读 · 2020年9月1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