En los sistemas de comunicación de máquinas de gran escala sin licencia (mMTC), el algoritmo de detección activa y estimación de canal (JADCE) basado en detección conjunta de canales débiles es crucial. Los algoritmos de percepción comprimida tradicionales se aplican a sistemas de comunicación no coherentes, donde la correlación entre dos mediciones es mínima. Sin embargo, los métodos existentes basados en JADCE esparso pueden no lograr el rendimiento óptimo en sistemas fuertemente coherentes, especialmente con poco portadoras OFDM. Para resolver este problema, el modelo JADCE se representa como un problema de recuperación de señal rara conjunta en un marco de vector de múltiples medidas (MMV) explotando la estructura rara en bloque del canal de ondas milimétricas en un sistema masivo de entrada múltiple y salida múltiple multiplexación por división de frecuencia ortogonal (MIMO-OFDM). Luego, se presenta una estrategia eficiente para JADCE basada en la optimización convexe. Para reducir la complejidad algorítmica, se introduce un operador proximal para implementar un algoritmo JADCE rápido basado en DC, que resuelve directamente el problema de optimización utilizando un método de multiplicador direccional alternativo (ADMM) de baja complejidad. Los resultados de los experimentos de simulación muestran que los dos algoritmos basados en DC que proponemos en este documento logran con éxito la detección activa y la estimación precisa del canal en comparación con los métodos existentes JADCE basados en la percepción comprimida.

Detección conjunta de usuarios activos y estimación del canal; Comunicaciones masivas de tipo máquina; Algoritmo de función de diferencia convexa; Método de multiplicador direccional alternativo