With the stringent requirements introduced by the new sixth-generation (6G) internet-of-things (IoT) use cases, traditional approaches to multiple access control have started to show their limitations. A new wave of grant-free (GF) approaches have been therefore proposed as a viable alternative. However, a definitive solution is still to be accomplished. In our work, we propose a new semi-GF coordinated random access (RA) protocol, denoted as partial-information multiple access (PIMA), to reduce packet loss and latency, particularly in the presence of sporadic activations. We consider a machine-type communications (MTC) scenario, wherein devices need to transmit data packets in the uplink to a base station (BS). When using PIMA, the BS can acquire partial information on the instantaneous traffic conditions and, using compute-over-the-air techniques, estimate the number of devices with packets waiting for transmission in their queue. Based on this knowledge, the BS assigns to each device a single slot for transmission. However, since each slot may still be assigned to multiple users, collisions may occur. Both the total number of allocated slots and the user assignments are optimized, based on the estimated number of active users, to reduce collisions and improve the efficiency of the multiple access scheme. To prove the validity of our solution, we compare PIMA to time-division multiple-access (TDMA) and slotted ALOHA (SALOHA) schemes, the ideal solutions for orthogonal multiple access (OMA) in the time domain in the case of low and high traffic conditions, respectively. We show that PIMA is able not only to adapt to different traffic conditions and to provide fewer packet drops regardless of the intensity of packet generations, but also able to merge the advantages of both TDMA and SALOHA schemes, thus providing performance improvements in terms of packet loss probability and latency.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员