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第5代移动电话行动通信标准,也被人们简称为第5代移动通信技术,它是4G技术的延伸。机器类型通信(MTC)是未来5G通信系统的一个重要的大板块。相比人类驱动通信,MTC概括了机器实体的无人通信。研究学者们纷纷预测,在未来几年内无人通信板块会有巨大的增长,而这一点将会给现有的通信系统带来崭新的巨大挑战。在M2M通信技术中,为了有效地处理大量的数据节点,这些节点只能零星地传输低数据率的小数据包,因此需要在系统层上采用新方法。低控制信号的开销和增加的功率效率是主要的问题,特别是对于未来的通信网络来说,后者是非常重要的。减少开销的一种方法是避免在传输之前对数据节点的活动进行控制信号,例如移动跟踪和任务周期控制。另一种方法则是对活动用户的数据进行自动检测。于是,一个基本的新技术便产生了:基于压缩感知的多用户检测技术(CS-MUD)。本文从NOMA系统入手,对CS-MUD算法进行了研究以及优化,阐述了CS-MUD算法在5G中的适用性以及提高了CS-MUD算法的性能。本文研究内容如下:(1)对压缩感知理论进行一个详细的阐述,对其进行三个方面的探讨:信号的稀疏表示、观测矩阵的构造设计,以及恢复与重构算法,并且对目前压缩感知理论所应用的领域与应用现状进行介绍。(2)对传统的多用户检测技术进行探究,从传统多用户检测技术的特点与不足着手,剖析此中比较经典的算法。(3)研究了一种基于压缩感知的通信用户多址接入与估计算法,设计提出了码片ID序列。通过仿真,将本文提出的CS-MUD算法与传统多用户算法进行仿真对比,证明了CS-MUD算法的可用性,展现了CS-MUD的未来的运用潜力;分析基于压缩感知的多用户检测与信息估计方法的性能,在过载的情况下,用户信息的还原精度依然较高。该种方法能够有效地解决上行信道信息传输量大的问题,使得资源利用率得以增高等。(4)针对对于本文提出的算法不足,根据码片ID矩阵的设计以及对信号结果恢复的重要影响,对码片ID序列进行优化,并进行仿真分析,从中选取恢复表现与性能更好的码片ID序列,使得用户信息估计误差降低了1-5个百分点。