Covariance-Based Activity Detection in Massive MIMO Systems: Scaling Law and Efficient Algorithms

作者：丁晓东，曾燎原发布时间：2024-11-17浏览次数：11

报告人：刘亚锋副研究员中国科学院数学与系统科学研究院

报告时间：2024年11月18日（周一） 14:00–15:00

报告地点：屏峰校区理C220

报告摘要：In this talk, we address the activity detection problem in single-cell and multi-cell massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In these systems, active devices transmit their signature sequences to one or more base stations (BSs), and the BSs then detect the active devices based on the received signals. We will present some recent results of the covariance-based approach for activity detection in massive MIMO systems.

报告人简介：

刘亚锋，现为中国科学院数学与系统科学研究院副研究员。主要研究兴趣是最优化理论与算法及其在信号处理和无线通信等领域中的应用。曾获2011年国际通信大会“最佳论文奖”，2018年数学与系统科学研究院“陈景润未来之星”，2018年中国运筹学会“青年科技奖”，2020年IEEE通信学会亚太地区“杰出青年学者奖”，2022年中国工业与应用数学学会“青年科技奖”等。他指导或者合作指导的研究生曾获2022年IEEE ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)和2015年IEEE WiOpt (International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc, and Wireless Networks) 的“最佳学生论文奖”。他目前或曾担任《IEEE Transactions on Signal Processing》、《IEEE Transactions on Wireless Communications》、《IEEE Signal Processing Letters》、《Journal of Global Optimization》和《计算数学》期刊的编委以及《IEEE Journal on Selected Areas in Communications》期刊“无线通信网络中的优化理论与算法”专刊的客座编委。他是IEEE信号处理学会SPCOM（Signal Processing for Communications and Networking）的技术委员会成员。他的工作获得国家自然科学基金委青年基金、面上项目和优秀青年基金的资助。