CN111726146A - 无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法和系统，应用于目标客户端，目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，目标通信系统为无中心非正交通信系统，包括：获取携带符号信息的目标通信信号；基于针板先验模型，确定目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率；基于每个用户节点的活跃先验概率和目标通信信号，初始化迭代参数；基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，对符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。本发明缓解了现有技术中存在的在低信噪比下会放大噪声的影响，以及在活跃用户集误判的情况下检测性能会显著降低的技术问题。

Description

无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法和系统

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其是涉及一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法和系统。

背景技术

无中心系统是不基于固定设施的自组织网络，这类网络的各个节点通过相互协调分配资源进行通信，不依赖于中心节点，任意节点的加入或退出不会对通信网络造成影响，可以快速部署并组网。非正交系统中多用户共享相同的时频空资源。多个用户的数据通过非正交码扩展后相互叠加，再通过空间编码扩展到不同发射天线，接收机存在严重的用户数据干扰。符号检测算法是比较成熟的接收机算法，可以将不同用户的数据与干扰信号分离。为了进一步提升符号检测能力，降低系统设备的解调门限，系统用户的稀疏活跃性被用于检测算法当中。但存在的问题是，无中心网络不像蜂窝网等有中心基站进行调度，无法事先感知系统用户是否活跃。现有活跃检测算法不仅需要假设已知当前系统的活跃用户个数，并且存在着在低信噪比下会放大噪声的影响，以及在活跃用户集误判的情况下检测性能会显著降低的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法和系统，以缓解了现有技术中存在的在低信噪比下会放大噪声的影响，以及在活跃用户集误判的情况下检测性能会显著降低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法，应用于目标客户端，所述目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，所述目标通信系统为无中心非正交通信系统，所述方法包括：获取携带符号信息的目标通信信号；所述目标通信信号为至少一个所述用户节点的客户端发射的通信信号的总和；基于针板先验模型，确定所述目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率；基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数；所述迭代参数包括符号先验均值；基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。

进一步地，基于针板先验模型，确定所述目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率，包括：所述每个用户节点的活跃先验概率的数学形式为：p₀(x_k)＝(1-λ_k)δ(x_k)+λ_kf(x_k)，p₀(x_k)表示第k个用户节点x_k的活跃先验概率的分布，λ_k∈(0,1)表示第k个用户节点处于活跃状态的概率，f(x_k)＝N_C(x_k；μ₀,τ₀)表示处于活跃状态的用户节点x_k的高斯分布函数，μ₀为所述高斯分布函数的均值，τ₀为所述高斯分布函数的方差。

进一步地，基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数，包括：基于每个用户节点的活跃先验概率，初始化所述符号先验均值：

表示第一次迭代时的符号先验均值，A表示映射星座图。

进一步地，所述初始化迭代参数还包括：每个用户节点处于活跃状态的概率，噪声信号的方差，所述高斯分布函数的方差和所述高斯分布函数的均值；基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数，包括：初始化每个用户节点处于活跃状态的概率：

表示第一次迭代时第k个用户节点处于活跃状态的概率；初始化噪声信号的方差：

σ²⁽⁰⁾表示第一次迭代时的噪声信号的方差，y表示所述目标通信信号，SNR⁰表示第一次迭代时的信噪比，K表示所述目标通信系统中的用户节点的总数；初始化所述高斯分布函数的方差：

表示第一次迭代时的高斯分布函数的方差，A表示映射星座图；初始化所述高斯分布函数的均值：

表示第一次迭代时的高斯分布函数的均值。

进一步地，基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述符号先验均值进行迭代计算，包括：基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，更新目标函数节点的方差和所述目标函数节点的均值，得到更新之后的目标函数节点；所述目标函数节点表示所述目标通信信号与目标符号向量之间的观测约束，所述目标符号向量为所述目标通信系统的用户节点发送的比特数据通过映射到所述映射星座图得到的符号所组成的向量；更新目标变量节点的方差和所述目标变量节点的均值，得到更新之后的目标变量节点；所述目标变量节点为所述目标符号向量；基于所述更新之后的目标函数节点和所述更新之后的目标变量节点，更新所述迭代参数。

进一步地，所述方法还包括：基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述每个用户节点处于活跃状态的概率进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标概率集；基于所述目标概率集，确定所述目标通信信号中处于活跃状态的用户节点的集合。

第二方面，本发明实施例还提供了一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测系统，应用于目标客户端，所述目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，所述目标通信系统为无中心非正交通信系统，所述系统包括：接收模块，确定模块，初始化模块和迭代模块，其中，所述接收模块，用于获取携带符号信息的目标通信信号；所述目标通信信号为至少一个所述用户节点的客户端发射的通信信号的总和；所述确定模块，用于基于针板先验模型，确定所述目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率；所述初始化模块，用于基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数；所述迭代参数包括符号先验均值；所述迭代模块，用于基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。

进一步地，所述迭代模块，还用于：基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对每个用户节点处于活跃状态的概率进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标概率集；基于所述目标概率集，确定所述目标通信信号中处于活跃状态的用户节点的集合。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述第一方面所述方法。

本发明针对无中心非正交通信系统，提出一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法和系统，本发明提供的方法是一种基于近似消息传递算法的符号检测方法，在符号检测过程中引入表达用户活跃状态的针板先验模型确定用户节点的活跃先验概率，本发明不依赖通信系统对活跃用户的先验信息，在系统过载因子较高或低信噪比的情况下，可以显著提升符号检测性能，缓解了现有技术中存在的在低信噪比下会放大噪声的影响，以及在活跃用户集误判的情况下检测性能会显著降低的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种多天线非正交系统的因子图表示；

图3为本发明实施例提供的一种2发2收多天线系统中不同过载因子下NMSE性能对比示意图；

图4为本发明实施例提供的一种2发4收多天线系统中不同过载因子下NMSE性能对比示意图；

图5为本发明实施例提供的一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

图1是根据本发明实施例提供的一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法的流程图，该方法应用于目标客户端，目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，目标通信系统为无中心非正交通信系统。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

步骤S102，获取携带符号信息的目标通信信号；目标通信信号为至少一个用户节点的客户端发射的通信信号的总和。

步骤S104，基于针板先验模型，确定目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率。

步骤S106，基于每个用户节点的活跃先验概率和目标通信信号，初始化迭代参数；迭代参数包括符号先验均值。

步骤S108，基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，对符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。

可选地，在迭代计算过程中，通过机器学习的方式更新迭代参数。

可选地，预设结束条件包括：达到预设迭代次数。

本发明实施例提供了一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法，在符号检测过程中引入表达用户活跃状态的针板先验模型确定用户节点的活跃先验概率，不依赖通信系统对活跃用户的先验信息，在过载因子较高或低信噪比情况下，可以显著提升符号检测性能，缓解了现有技术中存在的在低信噪比下会放大噪声的影响，以及在活跃用户集误判的情况下检测性能会显著降低的技术问题。

可选地，在一个有K个独立的用户节点的宽带自组织网络中，每个用户发射天线数为N_T，接收天线数为N_R，目标通信系统的可用正交子载波数为M，用户节点非正交接入到网络。第k个用户节点的比特数据b_k通过星座图映射得到符号x_k，表示为

表示符号映射关系，

表示映射星座图。将x_k调制到长度为M的扩展稀疏结构序列g_k＝[g_1k,…,g_Mk]上。g_Mk表示扩频序列g_k的第m个分量。再通过空间编码序列

扩展到N_T根发射天线上得到发送符号

考虑系统过载K>M的情况。在某一时刻t，系统中有J个处于活跃状态的用户节点正在进行通信业务，而其他用户并未传输数据，可等效于传输数据为0。之后，来自所有处于活跃状态的用户节点的信号被叠加在N个正交OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)子载波上传输，目标客户端的接收机接收的是所有用户不同天线传输数据的和。

则在目标客户端的第n_R根天线、第m个子载波上的频域接收信号可以表示为：

其中，

表示均值为零且方差为σ²的加性高斯白噪声，而

表示第k个用户节点的第n_T根发射天线到正交子载波m的第n_R根接收天线的频域信道增益。可以将接收机已知的

等价为

进而频域接收信号(即目标通信信号)可以表示为：

进一步地，将频域接收信号y的矢量表达为：y＝Hx+ω。

其中，

是一个N_RM×1的列向量。x＝[x₁,…,x_K]^T表示目标符号向量，

H表示一个大小为N_RM×K的观测矩阵，其中的第n_Rm行第k列的元素为

N(m)表示稀疏扩展序列在子载波m上具有非零元素的用户集合N(m)＝{g_mk≠0]。

图2是根据本发明实施例提供的一种多天线非正交系统的因子图表示。如图2所示，目标函数节点

表示目标通信信号

与目标符号向量x之间的观测约束。

可选地，如图2所示，每个用户节点的活跃先验概率的数学形式为：p₀(x_k)＝(1-λ_k)δ(x_k)+λ_kf(x_k)，p₀(x_k)表示第k个用户节点x_k的活跃先验概率的分布，λ_k∈(0,1)表示第k个用户节点处于活跃状态的概率，即x_k是非零的概率，又称为用户活跃系数。f(x_k)＝N_C(k_k；μ₀,τ₀)表示处于活跃状态的用户节点x_k的高斯分布函数，μ₀为高斯分布函数的均值，τ₀为高斯分布函数的方差。需要学习的未知参数集是θ_k＝{μ₀,τ₀,λ_k,σ²}，将在每一次迭代中学习并更新。在目标函数节点

和目标变量节点x_k之间传递消息的一个周期被视为一次迭代。

可选地，初始化迭代参数还包括：每个用户节点处于活跃状态的概率，噪声信号的方差，高斯分布函数的方差和高斯分布函数的均值。步骤S106中的初始化迭代参数过程，包括如下步骤：

首先初始化迭代次数i＝1。

然后，基于每个用户节点的活跃先验概率，

初始化目标变量节点的符号先验均值：

表示第一次迭代时的符号先验均值，A表示映射星座图；和初始化目标变量节点的符号方差：

表示第一次迭代时的符号方差。

初始化每个用户节点处于活跃状态的概率：

表示第一次迭代时第k个用户节点处于活跃状态的概率。

初始化噪声信号的方差：

σ²⁽⁰⁾表示第一次迭代时的噪声信号的方差，y表示目标通信信号，SNR⁰表示第一次迭代时的信噪比，K表示目标通信系统中的用户节点的总数。

初始化高斯分布函数的方差：

表示第一次迭代时的高斯分布函数的方差，A表示映射星座图。

初始化高斯分布函数的均值：

表示第一次迭代时的高斯分布函数的均值。

可选地，步骤S108包括如下步骤：

步骤S1081，基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，更新目标函数节点的方差和目标函数节点的均值，得到更新之后的目标函数节点；目标函数节点表示目标通信信号与目标符号向量之间的观测约束，目标符号向量为目标通信系统的用户节点发送的比特数据通过映射到映射星座图得到的符号所组成的向量。

步骤S1082，更新目标变量节点的方差和目标变量节点的均值，得到更新之后的目标变量节点；目标变量节点为目标符号向量。

步骤S1083，基于更新之后的目标函数节点和更新之后的目标变量节点，更新迭代参数。

具体地，对于

更新目标函数节点的方差和均值：

可选地，步骤S1082还包括如下步骤：

步骤S1，对

更新中间变量：

其中，S(k)，表示用户k扩展到的非零子载波集，即S(k)＝{g_mk≠0}。

步骤S2，对

更新自定义变量：

步骤S3，更新目标变量节点方差和均值：

最后对

更新迭代参数：

其中，G(k)＝{k-1,k+1}表示第k个用户节点的活跃性与第k-1个用户节点和第k+1个用户节点的活跃性相关。

可选地，本发明实施例提供的方法还包括：基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，对每个用户节点处于活跃状态的概率进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标概率集；基于目标概率集，确定目标通信信号中处于活跃状态的用户节点的集合。

在本发明实施例中，通过在因子图概率模型的推导中引入表达用户活跃状态的针板先验概率作为用户节点的先验信息，然后通过近似消息传递算法进行迭代计算，可以得到目标通信系统中处于活跃状态的用户节点，以及在此基础之上得到符号检测结果，本发明不依赖系统对活跃用户的先验信息，可以通过多次迭代近似实现最小后验概率性能，简单易实现。

本发明实施例提供的方法，在过载因子较高或低信噪比情况下，可以显著提升符号检测性能。在过载因子较小的情况下，该方法可以达到已知系统活跃用户信息的最小二乘(Oracle-LS)方法的重构性能界限。

实施例二：

下面距离说明本发明提供的一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法的仿真检测结果。

假设多天线的无中心网络有K＝100个独立的用户节点，每个用户节点发射天线数为N_T，接收天线数为N_R，用户节点非正交接入网络。目标通信系统带宽被分为M个子载波。K/M的比率定义为过载因子。有J＝20个活跃用户节点正在传输数据，将活跃用户节点随机分组，组的大小和位置也随机。对于所有仿真结果，观测矩阵H的元素服从独立高斯分布，用户节点比特数据采用BPSK调制。归一化均方误差(NMSE)性能，进行一系列实验，以比较所提方法与广义近似消息传递(GAMP)方法，正交匹配追踪(OMP)方法和Oracle-LS方法。AMP算法和GAMP算法的最大迭代次数设置为I_MAX＝200。NMSE定义如下：

仿真结果如图3和图4所示。其中，图3为根据本发明实施例提供的一种2发2收多天线系统中不同过载因子下NMSE性能对比示意图，图4为根据本发明实施例提供的一种2发4收多天线系统中不同过载因子下NMSE性能对比示意图。

实施例三：

图5是根据本发明实施例提供的一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测系统的示意图，该系统应用于目标客户端，目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，目标通信系统为无中心非正交通信系统。如图5所示，该系统包括：接收模块10，确定模块20，初始化模块30和迭代模块40。

具体地，接收模块10，用于获取携带符号信息的目标通信信号；目标通信信号为至少一个用户节点的客户端发射的通信信号的总和。

确定模块20，用于基于针板先验模型，确定目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率。

初始化模块30，用于基于每个用户节点的活跃先验概率和目标通信信号，初始化迭代参数；迭代参数包括符号先验均值。

迭代模块40，用于基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，对符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。

本发明实施例提供了一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测系统，在符号检测过程中引入表达用户活跃状态的针板先验模型确定用户节点的活跃先验概率，不依赖通信系统对活跃用户的先验信息，在过载因子较高或低信噪比情况下，可以显著提升符号检测性能，缓解了现有技术中存在的在低信噪比下会放大噪声的影响，以及在活跃用户集误判的情况下检测性能会显著降低的技术问题。

可选地，迭代模块40，还用于：

基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，更新目标函数节点的方差和目标函数节点的均值，得到更新之后的目标函数节点；目标函数节点表示目标通信信号与目标符号向量之间的观测约束，目标符号向量为目标通信系统的用户节点发送的比特数据通过映射到映射星座图得到的符号所组成的向量；更新目标变量节点的方差和目标变量节点的均值，得到更新之后的目标变量节点；目标变量节点为目标符号向量；基于更新之后的目标函数节点和更新之后的目标变量节点，更新迭代参数。

可选地，迭代模块40，还用于：

基于目标通信信号与迭代参数之间的迭代关系，对每个用户节点处于活跃状态的概率进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标概率集；基于目标概率集，确定目标通信信号中处于活跃状态的用户节点的集合。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例一中的方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行上述实施例一中的方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测方法，应用于目标客户端，所述目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，所述目标通信系统为无中心非正交通信系统，其特征在于，所述方法包括：

获取携带符号信息的目标通信信号；所述目标通信信号为至少一个所述用户节点的客户端发射的通信信号的总和；

基于针板先验模型，确定所述目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率；

基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数；所述迭代参数包括符号先验均值；

基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于针板先验模型，确定所述目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率，包括：

所述每个用户节点的活跃先验概率的数学形式为：p₀(x_k)＝(1-λ_k)δ(x_k)+λ_kf(x_k)，p₀(x_k)表示第k个用户节点x_k的活跃先验概率的分布，λ_k∈(0,1)表示第k个用户节点处于活跃状态的概率，f(x_k)＝N_C(x_k；μ₀,τ₀)表示处于活跃状态的用户节点x_k的高斯分布函数，μ₀为所述高斯分布函数的均值，τ₀为所述高斯分布函数的方差。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数，包括：

基于每个用户节点的活跃先验概率，初始化所述符号先验均值：

表示第一次迭代时的符号先验均值，A表示映射星座图。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始化迭代参数还包括：每个用户节点处于活跃状态的概率，噪声信号的方差，所述高斯分布函数的方差和所述高斯分布函数的均值；基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数，包括：

初始化每个用户节点处于活跃状态的概率：

表示第一次迭代时第k个用户节点处于活跃状态的概率；

初始化噪声信号的方差：

σ²⁽⁰⁾表示第一次迭代时的噪声信号的方差，y表示所述目标通信信号，SNR⁰表示第一次迭代时的信噪比，K表示所述目标通信系统中的用户节点的总数；

初始化所述高斯分布函数的方差：

表示第一次迭代时的高斯分布函数的方差，A表示映射星座图；

初始化所述高斯分布函数的均值：

表示第一次迭代时的高斯分布函数的均值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述符号先验均值进行迭代计算，包括：

基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，更新目标函数节点的方差和所述目标函数节点的均值，得到更新之后的目标函数节点；所述目标函数节点表示所述目标通信信号与目标符号向量之间的观测约束，所述目标符号向量为所述目标通信系统的用户节点发送的比特数据通过映射到所述映射星座图得到的符号所组成的向量；

更新目标变量节点的方差和所述目标变量节点的均值，得到更新之后的目标变量节点；所述目标变量节点为所述目标符号向量；

基于所述更新之后的目标函数节点和所述更新之后的目标变量节点，更新所述迭代参数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述每个用户节点处于活跃状态的概率进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标概率集；

基于所述目标概率集，确定所述目标通信信号中处于活跃状态的用户节点的集合。

7.一种无中心非正交系统联合活跃用户的符号检测系统，应用于目标客户端，所述目标客户端为目标通信系统的用户节点的客户端，所述目标通信系统为无中心非正交通信系统，其特征在于，所述系统包括：接收模块，确定模块，初始化模块和迭代模块，其中，

所述接收模块，用于获取携带符号信息的目标通信信号；所述目标通信信号为至少一个所述用户节点的客户端发射的通信信号的总和；

所述确定模块，用于基于针板先验模型，确定所述目标通信系统中的每个用户节点的活跃先验概率；

所述初始化模块，用于基于每个用户节点的活跃先验概率和所述目标通信信号，初始化迭代参数；所述迭代参数包括符号先验均值；

所述迭代模块，用于基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对所述符号先验均值进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标符号均值。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述迭代模块，还用于：

基于所述目标通信信号与所述迭代参数之间的迭代关系，对每个用户节点处于活跃状态的概率进行迭代计算，直到满足预设结束条件，得到目标概率集；

基于所述目标概率集，确定所述目标通信信号中处于活跃状态的用户节点的集合。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。

10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1-6任一项所述方法。

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