一种基于LSTM的混合随机接入方法技术

本发明专利技术涉及一种基于LSTM的混合随机接入方法，包括：mMTC用户在前导码池中随机选择前导码序列生成前导码；对前导码进行圆周卷积筛选得到时间提前量值无冲突mMTC用户并发送随机接入响应信息；使用LSTM模型对活跃URLLC用户的数量进行预测，根据预测的数量设置多用户检测算法的参数并对URLLC用户发送导频信号；mMTC用户根据随机接入响应信息获取传输功率传输数据，URLLC用户根据导频信号获取多用户检测算法的参数传输数据；对mMTC用户和URLLC用户的上行链路解码。本发明专利技术的方法预测了适当大小的信道资源块满足URLLC用户的接入需求，同时使mMTC用户分散在不同的信道资源中，并采用功率域复用技术提高信道资源能够承载的用户数，从而提高了mMTC用户的接入成功率。从而提高了mMTC用户的接入成功率。从而提高了mMTC用户的接入成功率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTM的混合随机接入方法


[0001]本专利技术属于机器通信
，具体涉及一种基于LSTM的混合随机接入方法。

技术介绍

[0002]在6G机器类通信中，具有URLLC、mMTC两种应用场景。
[0003]mMTC，即海量物联网通信或大规模物联网业务，5G低功耗、大连接和低时延高可靠的特性很好地适应了面向物联网的业务，可以重点解决传统移动通信无法很好支持地物联网及垂直行业应用。低功耗大连接场景主要面向智慧城市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用场景，具有小数据包、低功耗、海量连接等特点。这类终端分布范围广、数量众多，不仅要求网络具备超千亿连接的支持能力，满足100万/km2连接数密度指标要求，而且还要保证终端的超低功耗和超低成本。
[0004]而URLLC，如名称所述，有两个基本特点，即高可靠和低时延性能，可以广泛应用于如AR/VR、工业控制系统、交通和运输(如无人驾驶)、智能电网和智能家居的管理、交互式的远程医疗诊断等。
[0005]实际应用中有mMTC和URLLC设备同时存在于网络中的情况，因此随机接入方案应同时考虑到两种类型通信设备的不同需求。在当前6G网络下MTC的应用场景中，多个设备选择相同的子信道来发送上行信息时，基站无法有效解码出设备信息，大大限制了成功接入的用户数量。同时，mMTC用户海量设备的接入请求会占据大量信道资源，导致基站无法满足URLLC用户的高可靠性需求。
[0006]因此需要一种接入方法，能够满足6G网络中服务质量多样化的需求，即保障URLLC用户的高可靠性需求，又能够信道资源有限的条件下尽量提高mMTC用户的接入成功率。

技术实现思路

[0007]基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本专利技术的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题之一或多个，换言之，本专利技术的目的之一是提供满足前述需求之一或多个的一种基于LSTM的混合随机接入方法。
[0008]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0009]一种基于LSTM的混合随机接入方法，方法包括如下步骤：
[0010]S1、每个mMTC用户在前导码池中随机选择前导码序列，并添加自身的循环前缀，生成前导码；
[0011]S2、对每个mMTC用户的前导码进行圆周卷积，筛选得到没有时间提前量值冲突的无冲突mMTC用户，对无冲突mMTC用户发送随机接入响应信息；
[0012]S3、使用LSTM模型对活跃URLLC用户的数量进行预测，根据活跃URLLC用户的数量设置多用户检测算法的参数，根据多用户检测算法的参数对活跃URLLC用户发送导频信号；
[0013]S4、每个mMTC用户根据随机接入响应信息获取传输功率，传输上行链路信息；
[0014]每个URLLC用户根据导频信号获取多用户检测算法的参数，根据多用户检测算法
的参数传输上行链路信息；
[0015]S5、对mMTC用户和URLLC用户的上行链路解码。
[0016]作为优选方案，步骤S4中，每个mMTC用户根据自身选择的前导码确定对应的随机接入响应信息，判断对应的随机接入响应信息中的时间提前量值是否与自身匹配，若匹配，则根据最高功率等级获取传输功率，若不匹配，则根据随机一个功率等级获取传输功率；然后根据传输功率传输上行链路信息。
[0017]作为优选方案，多用户检测算法的参数具体包括：资源块、调制方案和编码方案。
[0018]作为优选方案，步骤S5具体为：
[0019]使用SIC算法解码mMTC用户的上行链路信息；
[0020]使用多用户检测算法解码URLLC用户的上行链路信息。
[0021]作为优选方案，LSTM模型根据过往同时段的URLLC用户数据进行预测。
[0022]作为优选方案，LSTM模型包括依次连接的第一LSTM层、注意力层、第二LSTM层和全连接层，输入为总URLLC用户的数量。
[0023]作为优选方案，步骤S4中mMTC用户使用LDPC编码传输上行链路信息。
[0024]本专利技术与现有技术相比，有益效果是：
[0025]本专利技术的方法采用了LSTM模型准确地估计活跃URLLC用户数量，以适当大小的信道资源块满足URLLC用户的接入需求，同时使无时间提前量值冲突的mMTC用户根据其前导码和时间提前量值分散在不同的信道资源中，并采用功率域复用技术提高信道资源能够承载的用户数，从而提高了mMTC用户的接入成功率。
附图说明
[0026]图1是本专利技术实施例的一种基于LSTM的混合随机接入方法的流程图。
具体实施方式
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
[0028]实施例：本实施例提供一种基于LSTM的混合随机接入方法，其流程图如图1所示，在每个随机接入时隙进行如下步骤的接入：
[0029]S1、每个mMTC用户在前导码池中随机选择前导码序列，前导码池为前导码池中的前导码φ
t
是Zadoff
‑
Chu序列，序列长度是L
p
，前导码数量是τ
p
。mMTC用户选择前导码序列后在前导码序列上添加自身的循环前缀，生成前导码，前导码是是UE在PRACH信道中发送的实际内容，由循环前缀和前导码序列组成。
[0030]S2、基站接收到前导码信号，前导码信号具体为：
[0031][0032]其中，表示前导码传输功率，b(k)表示用户k选择的前导码索引值，β
k
和g
k
分别
表示大尺度衰落系数和小尺度衰落系数，N表示加性复高斯白噪声矩阵。
[0033]基站根据每个mMTC用户的前导码信号对该用户的前导码进行圆周卷积，得到每个mMTC用户的时间提前量值，计算时间提前量值的圆周卷积使用如下公式进行：
[0034][0035]其中L
p
表示序列长度，C
t，i
表示在第i个环形区域选择同一个前导码序列φ
t
的用户集合，g
m
表示小尺度衰落系数。
[0036]用户的时间提前量值是用粒度量化用户往返传播延迟后的指标值，处于同一个环形区域内的用户时间提前量值相同，如果相同时间提前量值的用户选择的前导码也相同，则这些用户存在时间提前量值冲突。
[0037]计算得到全部mMTC用户的时间提前量值以后，对时间提前量值进行重复筛选，找到其中没有时间提前量值冲突的无冲突mMTC用户，然后对无冲突mMTC用户发送随机接入响应信息(Random Access Response,RAR)。进一步的，随机接入响应信息主要包括前导码、时间提前量值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM的混合随机接入方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、每个mMTC用户在前导码池中随机选择前导码序列，并添加自身的循环前缀，生成前导码；S2、对每个所述mMTC用户的前导码进行圆周卷积，筛选得到没有时间提前量值冲突的无冲突mMTC用户，对所述无冲突mMTC用户发送随机接入响应信息；S3、使用LSTM模型对活跃URLLC用户的数量进行预测，根据所述活跃URLLC用户的数量设置多用户检测算法的参数，根据所述多用户检测算法的参数对活跃URLLC用户发送导频信号；S4、每个所述mMTC用户根据所述随机接入响应信息获取传输功率，传输上行链路信息；每个所述URLLC用户根据所述导频信号获取所述多用户检测算法的参数，根据所述多用户检测算法的参数传输上行链路信息；S5、对所述mMTC用户和所述URLLC用户的上行链路解码。2.如权利要求1所述的一种基于LSTM的混合随机接入方法，其特征在于，所述步骤S4中，每个所述mMTC用户根据自身选择的前导码确定对应的随机接入响应信息，判断所述对应的随机接入响应信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩会梅，余浩，卢为党，黄国兴，张昱，彭宏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：