【MIMO通信】基于聚类的活动检测算法无蜂窝大规模MIMO附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着 5G 技术的广泛应用和 6G 技术的探索推进，无蜂窝大规模多输入多输出（MIMO）通信系统凭借其独特的架构和性能优势，成为通信领域的研究热点。在无蜂窝大规模 MIMO 系统中，准确的活动检测对于优化资源分配、提升系统性能至关重要。本文聚焦于基于聚类的活动检测算法，深入研究其在无蜂窝大规模 MIMO 系统中的应用，旨在为系统高效运行提供更优的解决方案。

一、无蜂窝大规模 MIMO 系统概述

1.1 系统架构特点

无蜂窝大规模 MIMO 系统摒弃了传统蜂窝网络中基站与小区的固定划分模式，通过在较大区域内密集部署大量分布式接入点（APs），并与众多用户设备（UEs）进行通信。这些接入点通过高速回程链路相互连接，实现对用户信号的联合处理。该架构能够有效克服传统蜂窝网络中的边缘效应，提升信号覆盖的均匀性和系统容量，为用户提供更稳定、高速的通信服务。

1.2 活动检测的重要性

在无蜂窝大规模 MIMO 系统中，由于用户数量众多且通信状态动态变化，准确检测用户的活动状态（即是否处于通信状态）是实现高效资源分配和信号处理的前提。若无法准确检测用户活动，可能导致资源浪费、干扰增加，严重影响系统性能。例如，对未活动用户进行不必要的信号处理，会消耗系统资源；而遗漏活动用户，则可能导致通信质量下降。因此，研究高效的活动检测算法具有重要意义。

二、基于聚类的活动检测算法原理

2.1 聚类算法选择与应用

聚类算法旨在将相似的数据对象划分为不同的簇。在无蜂窝大规模 MIMO 的活动检测场景中，可选用 K - 均值聚类、密度峰值聚类（DPC）等算法。以 K - 均值聚类为例，其通过迭代计算数据点到聚类中心的距离，不断更新聚类中心位置，将用户的信号特征（如接收信号强度、信道状态信息等）进行聚类。相似信号特征的用户被划分到同一簇中，从而实现对用户群体的初步分类。通过聚类，可将具有相似通信行为或信道条件的用户归为一类，为后续的活动检测提供更具针对性的分析基础。

2.2 基于聚类的活动检测逻辑

在完成用户聚类后，针对每个簇分别进行活动检测。由于同一簇内用户具有相似的信号特征，可利用这些特征构建相应的检测模型。例如，通过分析簇内用户信号的统计特性（如均值、方差等），设定合理的阈值。当某个用户的信号特征超过该阈值时，判定其为活动用户；反之，则认为其处于非活动状态。同时，考虑到无蜂窝大规模 MIMO 系统中信号的时变性，可采用动态更新聚类结果和检测阈值的方式，提高检测算法对环境变化的适应性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

K=size(dist,2);

BETAA = zeros(M,K);

for m=1:M

for k=1:K

betadB = -30.5 - 36.7*log10(dist(m,k)*1000) + 4*randn(1,1);

BETAA(m,k)=10^(betadB/10);

end

🔗 参考文献

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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