物联网中随机接入关键技术研究

摘要

物联网(Internet of Things，IoT)应用的普及给人们的生产生活带来了极大的便利。作为IoT的关键技术，机器类通信(Machine Type Communication，MTC)技术可以实现设备间通信，并且无需人为干预就可以自主完成通信，为IoT发展提供了多样化的应用和服务，具有广泛的应用前景。然而IoT中MTC设备数量呈现爆发式增长、网络规模的一再扩大会给现有网络架构带来诸多问题，首当其冲的就是大量设备的随机接入问题。当大量MTC设备向基站发出接入请求时，由于网络资源有限，在设备接入过程中一定会发生前导码冲突碰撞，产生积压设备，造成网络接入成功率降低、时延增大，严重时甚至会造成网络瘫痪。　　为解决IoT中海量设备的随机接入问题，本文针对不同场景下随机接入相关关键技术提出了相应的改进机制。　　首先，在接入等级限制(Access Class Barring，ACB)机制的基础上提出了一种基于动态限制因子的ACB机制。在该机制中，首先由前导码连接状态估计网络当前负载情况，进一步推算出下一时隙的设备到达情况，再根据每个时隙接入数量最大化这一原则动态调整限制因子，通过减少设备的冲突碰撞达到提高接入成功率的目的，且该机制能进一步应用于分级场景下。仿真结果表明，与现有机制相比，在MTC设备一定的接入时延要求下，所提机制具有更高的接入成功率和更低的平均接入时延，且适用于更大的网络规模，是一种有效的接入控制机制。　　其次，针对IoT中设备接入的稀疏特性，本文深入研究了基于压缩感知的设备活跃检测机制。该机制在设备发起接入请求的过程中不对设备进行识别，而是将这一信息包含在发送信息中，通过最后正确解码的信息去识别设备，这样接入过程不再受前导码数量的约束，能够大幅提高接入成功概率。本文选取了套索(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO)算法和近似消息传递(Approximate Message Passing，AMP)算法进行对比，并对其性能进行理论分析。仿真结果显示，与传统接入机制相比，在接入成功率和平均接入时延两个指标上该机制性能更优，其中AMP算法比LASSO算法性能更好，仿真结果同时验证了理论分析的正确性。基于压缩感知的接入机制具有很大的潜能与研究价值。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 通信发展史

1.1.2 物联网中大规模通信面临的挑战

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要工作

第2章 相关技术及理论基础

2.1 随机接入技术

2.2 压缩感知理论

2.2.1 压缩感知基本原理

2.2.2 信号的稀疏表达

2.2.3 观测矩阵设计

2.2.4 信号的重构

2.3 本章小结

第3章 基于动态限制因子的ACB 机制

3.1 系统模型

3.2 ACB机制

3.3 DACB机制

3.3.1 DACB机制流程

3.3.2 负载估计及动态调整

3.3.3 分级 DACB机制

3.4 性能分析

3.5 仿真分析

3.6 本章小结

第4章 基于压缩感知的设备活跃检测机制

4.1 系统模型

4.1.1 基于 CS的接入模型

4.1.2 前导码序列和信道模型

4.2 基于 CS算法的设备活跃检测

4.2.1 基于 LASSO算法的 CS设备活跃检测

4.2.2 基于 AMP算法的 CS设备活跃检测

4.3.1 积压设备

4.3.2 接入成功率

4.3.3 平均接入时延

4.4 仿真分析

4.5 本章小节

总结与展望

致谢

参考文献

附录

攻读学位期间发表的论文及研究成果