Dynamic Joint PHY-MAC Waveform Design for IoT Connectivity
Dynamic Joint PHY-MAC Waveform Design for IoT Connectivity
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用于物联网连接的动态联合 PHY-MAC 波形设计
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Pados
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Konstantinos Tountas;G. Sklivanitis;D. Pados
我们设想物联网（IoT）连接设备的密集网络部署，这些设备将数据报告给公共基站（BS）。这些设备利用基本整形脉冲的重复，占据设备可访问频谱的整个连续谱。我们提出了一个最佳的算法，自适应地设计稀疏的波形，以及放置的能量，最大化的信号与干扰加噪声比（SINR）在输出端的最大SINR线性滤波器在BS。此外，我们提出了一个计算效率次优波形设计算法相同的问题。仿真研究表明，所提出的波形设计达到上级的预检测SINR性能比传统的二进制，四进制，稀疏二进制/四进制波形设计，从而提供了一个有前途的PHY MAC方法，以保持在过载的网络设置的无线连接。
We envision dense network deployments of Internet-of-Things (IoT) connected devices that report data to a common base station (BS). The devices utilize repeats of a basic shaping pulse occupying the entire continuum of the device-accessible spectrum. We propose an optimal algorithm to adaptively design sparse waveforms with well-placed energy that maximize the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at the output of the maximum-SINR linear filter at the BS. Additionally, we propose a computationally efficient suboptimal waveform design algorithm for the same problem. Simulation studies show that the proposed waveform designs attain superior pre-detection SINR performance than conventional binary, quaternary, and sparse-binary/quaternary waveform designs, thus offering a promising PHY-MAC approach to maintain wireless connectivity in overloaded network setups.