本文提出了两种基于群组的深度神经网络主动用户检测方案，旨在减少大规模机器类型通信中的传输时延和信令开销。通过稀疏代码多址接入系统，在无状态信息条件下有效提高了活动设备的检测概率，仿真结果显示其性能优于传统方法。同时，研究探讨了压缩感知技术在设备检测和数据解码中的应用。

本文提出了一种基于深度神经网络的主动用户检测方案，能够准确检测活动用户，优于传统方法。同时，研究了毫米波非正交多址接入系统中的功率分配和波束成形优化，利用深度强化学习提升用户总速率。此外，DL-mAMPnet算法在大规模机器型通信中显著提升了检测性能。