摘要
随着5G移动通信技术的快速发展，多址接入技术作为5G的关键技术之一，其信号检测技术也面临着巨大挑战。
传统的信号检测技术在多用户、多天线、高阶调制等复杂场景下性能受限，而盲检测技术作为一种无需先验信息即可进行信号检测的技术，近年来受到了广泛关注。
本文首先介绍了5G多址接入技术和信号盲检测技术的基本概念，并回顾了信号盲检测技术的发展历程；接着重点概述了面向多址接入的5G信号盲检测技术的研究现状，包括传统盲检测算法、基于机器学习的盲检测算法以及深度学习在信号盲检测中的应用等，并对不同算法的优缺点进行了比较分析；然后，本文探讨了面向多址接入场景下5G信号盲检测技术所面临的挑战，并展望了其未来发展趋势；最后，对全文进行了总结。
关键词：5G；多址接入；信号盲检测；机器学习；深度学习
第五代移动通信技术(5G)作为新一代移动通信系统，旨在满足日益增长的移动数据流量需求，并提供更高的数据速率、更低的延迟和更可靠的连接。
为了实现这些目标，5G引入了许多新的技术，其中多址接入技术是关键技术之一。
多址接入技术允许多个用户共享相同的物理信道资源，从而提高频谱效率。
常见的5G多址接入技术包括非正交多址接入(NOMA)、稀疏码多址接入(SCMA)和多用户共享接入(MUSA)等。
信号检测是无线通信系统中的一个重要环节，其目的是从接收到的信号中恢复出发送的原始信号。
传统的信号检测技术，例如最小均方误差(MMSE)和迫零(ZF)检测，需要已知信道状态信息(CSI)才能进行检测。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
