noma功率分配方案

NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种非正交多址接入技术，它允许多个用户同时使用相同的时间频率资源进行通信。

在NOMA系统中，功率分配方案是非常重要的，它决定了每个用户分配到的功率大小。一般来说，NOMA的功率分配方案可以根据用户的信道质量、用户需求以及系统的性能要求等因素进行设计。

常见的NOMA功率分配方案有以下几种：

1. 等功率分配：将总功率平均分配给所有用户，每个用户获得相等的功率。这种方案适用于所有用户的信道质量相近，且用户需求相同的情况。

2. 功率分配比例：根据用户的信道质量，将总功率按照一定比例进行分配。通常，信道质量较好的用户分配更多的功率，而信道质量较差的用户分配较少的功率。这种方案适用于信道质量差异较大的情况。

3. 功率水平倒数（Inverse Power Allocation）：根据用户的信道质量，将总功率按照信道质量的倒数进行分配。即信道质量较好的用户分配较少的功率，而信道质量较差的用户分配较多的功率。这种方案可以提高较差信道质量用户的性能。

4. 定量最优功率分配：采用优化算法，根据用户的信道质量、

用户需求以及系统的性能要求等因素，得到满足最优条件的功率分配方案。这种方案可以最大化系统的整体性能。

需要注意的是，NOMA的功率分配方案并非唯一，具体的选择需要根据实际情况进行综合考虑。

MIMO功率分配算法,注水原理

1.1功率注水算法注水算法是根据某种准则，并根据信道状况对发送功率进行自适应分配，通常是信道状况好的时刻，多分配功率，信道差的时候，少分配功率，从而最大化传输速率。实现功率的“注水”分配，发送端必须知道CSI 。当接收端完全知道信道而发送端不知道信号时，发送天线阵列中的功率平均分配是合理的。当发送端知道信道，可以增加信道容量。考虑一个1?r 维的零均值循环对称复高斯信号向量s ~ ，r 为发送信道的秩。向量在传送之前被乘以矩阵V (H V U H ∑=)。在接收端，接受到的信号向量y 被乘以H U 。这个系统的有效输入输出关系式由下式给出： n s M E n U s V V U U M E n U s HV U M E y T s H H H T s H H T s ~~~~ ~+∑= +∑=+= s 其中y ~是1?r 维的变换的接受信号向量，n ~是协方差矩阵为r H I N n n 0}~~{=ξ的零均值循环对称复高斯1?r 变换噪声向量。向量s ~必须满足T H M s s =}~~{ξ已限制总的发送能量。可以看出 i i i T s i n s M E y ~~~+= λ，i=1,2,…,r MIMO 信道的容量是单个平行SISO 信道容量之和，由下式给出 ∑=+ =r i i T i s N M E C 1 2)1(log λγ 其中}{2 i i s ξγ=(i=1,2,…,r)反映了第i 个子信道的发送能量，且满足 T r i i M =∑=1 γ 。可以在子信道中分配可变的能量来最大化互信息。现在互信息最大化问题就变成了：

∑==+∑==r i i T i s M N M E C r i T i 1 ) 2)1(log max 1 λγ γ 最大化目标在变量),..,1(r i i =γ中是凹的，用拉格朗日法最大化。最佳能量分配政策 }0),max{(0 i s T opt i E N M λμγ- = ∑==r i T opt i M 1 γ 注水算法： Step1:迭代计数p=1,计算]1 1[111 0∑+-++-= p r i s T E N p r M λμ Step2:用μ计算i s T i E N M λμγ0 - =，i=1,2,…,r -p+1 Step3:若分配到最小增益的信道能量为负值,即设01=+-p r γ，p=p+1，转至Step1. 若任意i γ非负，即得到最佳注水功率分配策略。 1.2 发送端知道信道时的信道容量 % in this programe a highly scattered enviroment is considered. The % Capacity of a MIMO channel with nt transmit antenna and nr recieve % antenna is analyzed. The power in parallel channel (after % decomposition) is distributed as water-filling algorithm clear all close all clc nt_V = [1 2 3 2 4]; nr_V = [1 2 2 3 4]; N0 = 1e-4; B = 1; Iteration = 1e2; % must be grater than 1e2 SNR_V_db = [-10:3:20]; SNR_V = 10.^(SNR_V_db/10); color = ['b';'r';'g';'k';'m']; notation = ['-o';'->';'<-';'-^';'-s']; for(k = 1 : 5) nt = nt_V(k); nr = nr_V(k); for(i = 1 : length(SNR_V))

mimo 功率分配算法

mimo 功率分配算法（实用版）目录 1.MIMO 系统的概述 2.MIMO 功率分配算法的必要性 3.MIMO 功率分配算法的分类 4.各类 MIMO 功率分配算法的优缺点 5.MIMO 功率分配算法的发展趋势正文一、MIMO 系统的概述 MIMO（多输入多输出）系统是一种多天线系统，它由多个发送天线和接收天线组成。MIMO 系统能够通过空间复用技术来提高无线通信系统的频谱效率和信道容量，进而提高系统的可靠性和性能。在 MIMO 系统中，发送端将数据流通过多个天线发送到接收端，接收端通过多个天线接收信号并进行处理。二、MIMO 功率分配算法的必要性在 MIMO 系统中，合理的功率分配对于提高系统性能和信道容量至关重要。合理的功率分配可以降低系统间的干扰，提高信号质量，从而提高系统的可靠性和性能。MIMO 功率分配算法就是用于解决这个问题的一种技术手段。三、MIMO 功率分配算法的分类 MIMO 功率分配算法主要可以分为以下几类： 1.均匀功率分配算法：这种算法将总的发射功率平均分配到每个天线上，使得每个天线的发射功率相等。

2.最大信噪比分配算法：这种算法将发射功率分配到信噪比最大的天线上，以提高系统的信噪比，从而提高系统的性能。 3.机会公平分配算法：这种算法将发射功率分配到各个天线上，使得每个天线的发射功率与其天线增益成正比，从而实现机会公平。 4.波束赋形分配算法：这种算法通过调整天线阵列的波束指向，使得信号能够聚焦到接收端，从而提高系统的信道容量。四、各类 MIMO 功率分配算法的优缺点 1.均匀功率分配算法：优点是简单易实现，缺点是无法充分利用系统的信道特性，系统的性能较低。 2.最大信噪比分配算法：优点是能够充分利用系统的信道特性，提高系统的性能，缺点是可能导致部分天线发射功率过大，增加系统的功耗。 3.机会公平分配算法：优点是能够实现机会公平，缺点是无法充分利用系统的信道特性，系统的性能较低。 4.波束赋形分配算法：优点是能够充分利用系统的信道特性，提高系统的信道容量和性能，缺点是算法复杂度较高，实现难度大。五、MIMO 功率分配算法的发展趋势随着 MIMO 技术的发展，MIMO 功率分配算法也在不断发展和完善。未来的发展趋势主要体现在以下几个方面： 1.算法的复杂度降低：未来的 MIMO 功率分配算法将更加简单，易于实现。 2.算法的性能优化：未来的 MIMO 功率分配算法将更加注重系统的性能优化，提高系统的信道容量和性能。

基于SWIPT的车联网CR-NOMA系统资源配置优化研究

基于SWIPT的车联网CR-NOMA系统资源配置优化研究基于SWIPT的车联网CR-NOMA系统资源配置优化研究随着移动通信和信息技术的快速发展，车联网技术逐渐成为现代交通领域的重要组成部分。车联网通过将车辆、道路和交通管理机构等互联起来，实现车辆之间的信息交换和智能化的交通管理，提高交通流量的效率和道路安全性。然而，在车联网系统中，能源供应一直是一个重要的挑战。传统的无线通信技术需要大量的电能供应，而车辆本身的能源有限，无法满足高能耗的要求。为解决这一问题，基于无线功率传输（SWIPT）的车联网技术被提出，它能够利用无线信号的能量来供应车辆通信所需的能量。同时，非正交多址接入（NOMA）技术也被引入到车联网系统中，通过将多个用户复用一个频谱资源，提高系统的频谱效率。基于SWIPT的车联网CR-NOMA系统资源配置优化研究，意在进一步提高车联网系统的能源效率和频谱效率。首先，CR-NOMA系统的基本原理是将车联网的用户划分为多个群体，并为每个群体分配一个独特的功率分配因子。分配的不同功率使得不同车辆能够获得不同的通信性能。然后，在每个群体内部，利用SWIPT技术通过车辆之间的无线信号传输电能，供应车辆的能量需求。这种方式能够充分利用车辆之间的通信行为，并减少传统能源供应的依赖。接下来，为了优化CR-NOMA系统的资源配置，需要综合考虑车辆之间的能量传输、通信性能以及系统的能源效率。首先，需要设计一个合适的功率分配算法，使得不同车辆能够按照其能量需求和通信质量获得不同的功率分配。其次，需要考虑车辆之间的通信干扰情况，并通过合适的资源分配策略来最大化

系统的频谱效率。最后，为了提高系统的能源效率，可以考虑设计一个动态的功率控制算法，根据车辆的能量需求和通信质量实时调整功率分配。此外，为了验证优化的资源配置策略，可以通过仿真实验进行性能评估。通过仿真实验，可以评估CR-NOMA系统在不同车辆密度、不同通信距离和不同信噪比条件下的能源效率和频谱效率。通过对比分析不同资源配置策略的性能差异，可以找到最优的资源配置方案。综上所述，基于SWIPT的车联网CR-NOMA系统资源配置优化研究，是车联网技术发展中的关键问题之一。通过合理地分配功率、优化资源的利用和设计动态的功率控制算法，可以提高车联网系统的能源效率和频谱效率，为车联网的实际应用提供重要的支撑。将来，可以进一步深入研究CR-NOMA系统的性能优化问题，推动车联网技术的发展，实现更智能和高效的交通管理综合考虑车辆之间的能量传输、通信性能以及系统的能源效率是进行OMA系统的资源配置的关键。设计合适的功率分配算法，考虑车辆的能量需求和通信质量，可以实现不同车辆的功率分配。通过资源分配策略，最大化系统的频谱效率，考虑车辆之间的通信干扰情况。动态的功率控制算法可以根据车辆的能量需求和通信质量实时调整功率分配，提高系统的能源效率。通过仿真实验，可以评估不同资源配置策略的性能差异，找到最优的资源配置方案。基于SWIPT的车联网CR-NOMA系统资源配置优化研究可以提高车联网系统的能源效率和频谱效率，为实际应用提供支撑。深入研究CR-NOMA系统的性能优化问题，可以推动车联网技术的发展，实现更智能和高效的交通管理

noma 功率域

noma 功率域 Noma（Nominal Output Mode Analysis）是一种用于分析功率域的方法，它可以帮助我们更好地了解和评估电力系统的性能。在电力系统中，功率域是指在不同负载条件下，发电机可以提供的最大功率范围。通过对功率域的准确分析，可以有效地优化电力系统的运行和设计。在进行功率域分析时，我们首先需要了解电力系统的负载特性。负载特性是指在不同负载条件下，电力系统的电流、电压和功率之间的关系。通过对负载特性的分析，可以确定电力系统在不同负载条件下的工作状态，并计算出发电机可以提供的最大功率。在进行功率域分析时，我们需要考虑以下几个因素。首先是发电机的额定功率。额定功率是指发电机在标准工况下可以提供的最大功率。其次是负载的变化范围。负载的变化范围越大，发电机需要提供的功率范围也就越大。最后是电力系统的稳定性。在进行功率域分析时，我们需要确保电力系统在不同负载条件下仍然能够保持稳定运行。通过对功率域的分析，我们可以得到一条功率-负载曲线。功率-负载曲线可以帮助我们直观地了解电力系统在不同负载条件下的工作状态。在功率-负载曲线中，横轴表示负载，纵轴表示功率。曲线的形状和斜率可以告诉我们发电机在不同负载条件下的输出能力。通过对功率-负载曲线的分析，我们可以确定发电机的额定功率、最大

功率和过载能力。在实际应用中，功率域分析可以帮助我们进行电力系统的优化设计和运行管理。通过对功率域的分析，我们可以确定电力系统的合理负载范围，避免过载和欠载的情况发生。此外，通过对功率-负载曲线的分析，我们还可以评估电力系统的可靠性和稳定性。如果功率-负载曲线的斜率较小，说明电力系统的稳定性较好；如果斜率较大，说明电力系统的稳定性较差，需要进行相应的优化和改进。 Noma功率域分析是一种重要的方法，可以帮助我们更好地了解和评估电力系统的性能。通过对功率域的准确分析，我们可以为电力系统的优化设计和运行管理提供参考依据，提高电力系统的可靠性和稳定性。同时，我们还可以通过对功率-负载曲线的分析，评估发电机的输出能力和过载能力，为电力系统的设计和运行提供技术支持。

协作NOMA最优节点选择方案研究

协作NOMA最优节点选择方案探究随着无线通信技术的不息进步，网络容量的需求也在不息增加。然而，现有的无线通信网络往往无法满足用户对高速率和高容量的需求。因此，探究人员开始关注新型的多址接入技术，其中非正交多址接入（NOMA）因其高效性和低时延而备受关注。然而，在实际应用中，NOMA可能会面临节点选择方案的狐疑，如何选择最优节点成为了探究的关键问题。因此，本文旨在探究协作NOMA最优节点选择方案，提出一种解决方案以优化网络性能。一、协作NOMA的基本原理 1.1 非正交多址接入（NOMA） NOMA是一种多址接入技术，通过对多个用户信号进行叠加以实现共享频谱资源。在NOMA中，多个用户可以在同一时间和频率上进行通信，其中较弱的信号通过较强的信号进行干扰抑止，从而实现多个用户同时接入系统。这种多址接入方式提高了系统频谱效率并缩减了时延。 1.2 协作NOMA 协作NOMA是在NOMA的基础上引入协作通信的一种改进方式。在协作NOMA中，除了多个用户之间进行通信，还引入了协作节点，协作节点负责收集用户的信息并将其转发给基站，从而进一步提高系统的性能。

二、节点选择方案的必要性在协作NOMA中，节点选择是一个关键问题。节点选择的合理性直接影响系统的性能和整体网络容量。例如，若果选择不合适的节点进行通信，可能会导致较弱信号的干扰过大，从而降低系统的性能。三、协作NOMA最优节点选择方案为了解决协作NOMA中节点选择的问题，我们提出了一种基于信号干扰干系的最优节点选择方案。 3.1 信号干扰干系计算起首，我们需要计算各个节点之间的信号干扰干系。通过测量信号功率，我们可以得到每个节点的强弱程度。依据不同节点之间的干扰程度，我们可以确定每个节点的通信优先级。 3.2 节点选择策略在计算得到各个节点的通信优先级后，我们可以制定节点选择策略。详尽而言，我们将选择优先级较高的节点进行通信，从而减小较弱信号的干扰程度。同时，我们还需要思量节点之间的协作干系，选择合适的协作节点进行数据收集和转发。 3.3 性能评估为了评估我们提出的节点选择方案的性能，我们可以通过模拟和仿真试验进行验证。我们将比较不同节点选择策略下的系统性能指标，如吞吐量、误码率等。通过对比结果，我们可以评估节点选择方案的优劣，并优化参数以进一步提高系统性能。四、试验结果与谈论

noma叠加编码

noma叠加编码 NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）叠加编码是一种新型的无线通信技术，它将多位用户的信号通过时间域、频率域和功率域的叠加进行传输，以达到多用户共享无线资源的目的。该技术使用多个码字叠加在同一个载波上进行传输，因此需要在接收端进行信号解码，以正确识别每个用户的信号。本文将从NOMA的原理、优势、应用和挑战四个方面进行阐述。 NOMA实现多用户共享无线资源的原理是在FCMA （Fractional Carrier Multiple Access）的基础上，将多个码字按照不同的权重进行叠加，并在接收端通过功率分配进行区分，从而达到多用户共享无线资源的目的。在NOMA系统中，每个用户的码字被分配了一个不同的权重，这样不同的用户的信号在叠加后，就不会造成信号冲突和干扰。在接收端，通过高精度的功率检测和解调算法，将叠加后的信号进行解码和分离，以正确识别每个用户的信号。 NOMA与传统的OFDMA（Orthogonal Frequency Division Multiple Access）相比，具有更高的频谱效率和更好的系统容量。其具体优势包括：（1）更高的频谱效率——NOMA系统可以将多个码字叠加在同一个载波上进行传输，提高了频谱利用效率；（2）更好的系统容量——NOMA系统将多个用户的信号叠加在同一载波上进行传输，降低了频带资源的浪费，提高了系统容量；（3）更低的时延和更好的服务质量——NOMA系统通过时间、频率和功率的叠加，提高了系统的多用户接入能力，并降低了时延，从而提高了用户的服务质量。

NOMA技术的应用范围非常广泛，包括移动通信、物联网、卫星通信、机器人控制等领域。在移动通信领域中，NOMA 可用于提高频带利用率，降低网络拥塞和数据传输时延，从而提高用户的体验；在物联网领域中，NOMA可用于提高物联网的接入能力和网络覆盖范围，降低网络负荷，提高数据传输的准确性和可靠性；在卫星通信领域中，NOMA可用于提高卫星传输的数据速率和覆盖范围，从而提高卫星通信的可靠性和服务质量；在机器人控制领域中，NOMA可用于提高机器人通信的可靠性和网络延迟，从而确保机器人的准确操作和稳定运行。 NOMA技术的应用还面临一些挑战，包括信道估计和功率分配等问题。信道估计是NOMA系统中最关键的问题之一，其精度直接影响系统性能和服务质量。功率分配也是NOMA系统中需要解决的关键问题之一，功率分配必须合理分配给不同用户，以充分利用通信资源和提高系统容量。此外，安全性和隐私保护也是NOMA系统需要重视的问题之一，必须采取相应的加密和隐私保护措施，防止信息泄露和攻击。总之，NOMA是一种十分有前景的无线通信技术，具有更高的频谱效率、更好的系统容量、更低的时延和更好的服务质量等优势。在移动通信、物联网、卫星通信、机器人控制等领域都有广泛应用。NOMA的应用还面临一些挑战，需要进一步解决信道估计、功率分配、安全性和隐私保护等问题，以实现NOMA技术的商业化落地。

非正交多址接入(NOMA)含代码

NOMA原理介绍： NOMA代表"Non-Orthogonal Multiple Access"，是一种多址接入技术，旨在提高无线通信系统的频谱效率和连接性能。与传统的正交多址接入技术（如OFDMA）不同，NOMA允许多个用户在相同的时间和频率资源上传输数据，而不需要将资源划分为互不干扰的子通道。关键特点和原理包括： 1.非正交资源分配：NOMA允许多个用户共享相同的时间和频率资源，这些用户的信号可以在接收端以非正交的方式叠加。这意味着用户之间的信号可以重叠在一起，而不会引起严重的干扰。 2.功率分配：在NOMA中，不同用户被分配不同的功率水平，以确保弱用户的信号在强用户的信号之上。这种功率分配有助于提高系统性能，特别是在高信噪比条件下。 3.多用户检测：接收端使用多用户检测技术，例如迭代干扰取消（ICIC）或干扰消除等，来分离和解码不同用户的信号。这需要高度复杂的信号处理算法。 4.频谱效率：NOMA可以实现较高的频谱效率，因为多个用户可以共享相同的频谱资源，提高了频谱利用率。 NOMA的应用领域包括5G和更高一代移动通信标准，以满足日益增长的设备连接和高速数据传输需求。通过允许多个用户共享资源并使用非正交信号传输，NOMA有望提高通信系统的性能，并支持更多用户同时连接。然而，NOMA也需要复杂的信号处理和功率分配算法，以实现最佳性能。以下是实现NOMA原理的matlab代码：

定义系统参数 num_users = 2; 用户数量 num_symbols = 4; 符号数量 SNR_dB = 20; 信噪比（dB）生成随机数据符号 user_symbols = randi([0, 1], num_users, num_symbols); 创建信道 h = (randn(num_users, 1) + 1i * randn(num_users, 1)) / sqrt(2); 随机复数信道增益生成非正交信号 tx_signal = zeros(num_users, num_symbols); for i = 1:num_users tx_signal(i, :) = sqrt(10^(SNR_dB/10)) * user_symbols(i, :); 调整功率 end 合并信号 composite_signal = sum(tx_signal, 1); 添加噪声

noma原理

noma原理 Noma原理是一种用于无线通信的算法，它的全称是Non-orthogonal Multiple Access，意为非正交多路访问。Noma原理可以帮助提高无线通信的效率和容量，同时减少功耗等问题。下面将介绍Noma原理的几个重要特点和应用场景。一、特点 1. 非正交多址：Noma原理允许多个用户同时使用同一频率和时间资源，而不需要像传统的TDMA、FDMA、CDMA等技术一样进行频率和时间划分。 2. 超密集：Noma原理在使用相同频段的情况下，可以支持更多的用户接入，从而提高了网络的容量。 3. 非对等服务：Noma原理通过给不同的用户分配不同的功率和速率，以满足不同用户的需求，这种非对等服务模式可以应用于各种场景。 4. 算法复杂度低：Noma原理的处理复杂度较低，能够满足现有的无线通信系统的要求。二、应用场景

1. 5G通信：5G网络是一个高密度的网络，需要支持大量设备的同时接入，而Noma原理能够提高网络的容量和覆盖范围，因此能够对5G网络的建设起到积极的促进作用。 2. 物联网：物联网需要支持大量设备的同时接入，这正是Noma原理的强项，因此可以被广泛应用于物联网场景中。 3. 多用户信道：在有多个用户接入的情况下，Noma原理可以提高系统的容量和效率，以达到更好的性能。 4. 再生能源：再生能源的发电机组通常需要通过无线通讯系统进行监测和控制，而Noma原理能够提高通讯效率和容量，因此是再生能源监测的一个较好的选择。总之，Noma原理是一种新的无线通信技术，它能够提高网络的容量和效率，同时支持多种应用场景。虽然它还存在一些技术上的挑战，但随着无线通信技术的发展，Noma原理将会得到更加广泛的应用和推广。

noma叠加编码

noma叠加编码 Noma叠加编码是一种多用户无线通信技术，它的全称是Non-Orthogonal Multiple Access，中文名为非正交多址接入。Noma叠加编码可以提高无线通信系统的频谱效率和能量效率，并且能够更好地满足未来移动通信对高速、低延迟、低能耗等方面的需求。一、Noma叠加编码的原理 1.1 Noma叠加编码的基本思想 Noma叠加编码的基本思想是将多个用户的信息叠加在同一个时隙或者频段上，然后通过信道编码和解码技术将不同用户之间的信息进行区分。这种方式可以提高频谱利用率，同时也可以减少功耗。 1.2 Noma叠加编码的实现方法 Noma叠加编码的实现方法主要包括以下两个方面：（1）功率域分配：在同一个时隙或者频段上，不同用户发送的信息使用不同的功率进行调制，通过功率域分配来实现不同用户之间信息的区分。

（2）信道编解码：在接收端采用多元组解调技术对接收到的信号进行解调，并根据功率域分配来识别不同用户之间传输的信息。二、Noma叠加编码的优点 2.1 提高频谱利用率 Noma叠加编码可以将多个用户的信息叠加在同一个时隙或者频段上，从而提高了频谱利用率。这种方式可以让更多的用户同时使用同一个信道，从而减少了信道资源的浪费。 2.2 减少功耗 Noma叠加编码可以将多个用户的信息叠加在同一个时隙或者频段上，从而减少了发送和接收信号所需的功耗。这种方式可以让移动设备在发送和接收数据时更省电，从而延长设备的电池寿命。 2.3 提高系统容量 Noma叠加编码可以将多个用户的信息叠加在同一个时隙或者频段上，并通过信道编解码技术来实现不同用户之间信息的区分。这种方式可以提高系统容量，让更多的用户同时使用同一个信道。

基于CR-NOMA网络的功率分配策略及中断性能分析

基于CR-NOMA网络的功率分配策略及中断性能分析李成;郭道省;李明贵【摘要】非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)可以提高频谱效率,降低传输时延.另一种可以提高频谱效率的技术是认知无线电技术(Cognitive Radio,CR).针对CR-NOMA中继网络,推导得到系统和次级用户的中断概率闭合表达式.为了最小化系统中断概率,研究了功率分配问题,并分析了功率分配因子对系统性能的影响.最后,通过蒙特卡洛仿真验证了理论结果的正确性. 【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2019(038)008 【总页数】5页(P53-57) 【关键词】非正交多址接入;认知无线电;功率分配;中断概率【作者】李成;郭道省;李明贵【作者单位】陆军工程大学通信工程学院,江苏南京210001;陆军工程大学通信工程学院,江苏南京210001;63780部队,海南陵水572427 【正文语种】中文【中图分类】TN929.5 0 引言非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access，NOMA)通过引入功率域复用，允许多用户共享时频资源，从而可以提高频谱效率并增大网络接入点密度，是

未来无线通信的关键多址接入技术[1]。NOMA通过采用功率复用技术给不同用户的信号分配不同的功率，并在发射机处进行叠加编码。接收机采用串行干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)实现多用户信号的检测[2]。另一种可以改善频谱效率的技术是认知无线电(Cognitive Radio，CR)。特别地，本文考虑的是底层认知无线电(Underlay Cognitive Radio)场景，即在保证主用户的服务质量(Quality of Service，QoS)的情况下，允许次级用户访问主网络的频谱[3]。可以预见，将NOMA和CR这两种技术相结合可以显著提高系统性能,即CR-NOMA。 NOMA系统的功率分配问题已经得到了广泛的关注和研究。文献[4]研究了基于比例公平的用户配对及功率分配方案，以确保小区边缘用户的公平性。文献[5]针对NOMA中继网络，提出了一种能够最小化系统中断概率同时能够保证传输速率的功率分配方案。文献[6]考虑了NOMA网络下行链路蜂窝系统，结果表明功率分配因子的选取对系统的中断性能有着重要的影响，并且与OMA(Orthogonal Multiple Access)相比，NOMA能够获得更大的遍历容量。文献[7]研究了underlay CR-NOMA协作网络的中断性能，其中，考虑了非理想SIC对系统性能的影响。文献[8]基于相同的模型，研究了非理想信道状态信息对译码的影响，同时比较了NOMA网络和OMA网络的中断性能。本文针对下行链路underlay CR-NOMA中继网络进行研究。网络模型考虑了主网络对次级网络的干扰以及主网络的干扰温度约束(Interference Temperature Constraint,ITC)。从中断概率的角度出发，研究了功率分配问题，并分析了功率分配因子对系统中断性能的影响。 1 系统模型本文所考虑的下行链路CR-NOMA中继网络如图1所示。其中包含1个主网络用户PU，次级网络包含1个源端S，1个中继R和两个NOMA用户(D1,D2)。中继

noma调制解调 matlab

NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种新兴的调制解调技术，可以在同一时间和频率资源上为多个用户提供服务。NOMA 技术通过使用不同的功率分配策略，允许多个用户在同一子载波频段共享频谱资源，从而提高系统的频谱利用率和用户数量。MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，可以用于对NOMA技术进行建模和仿真，研究NOMA技术在不同参数下的性能表现。 1. NOMA技术简介 NOMA技术是一种新型的多址接入技术，与传统的正交多址接入（OMA）相对应。在OMA技术中，不同用户之间需要使用不同的频率或码分多址技术进行区分，而NOMA技术通过采用干涉消除和功率分配等技术，允许多个用户共享同一频率资源，从而提高了系统的频谱利用率和用户数量。 2. NOMA技术原理 NOMA技术的核心原理是将不同用户的数据通过不同的功率控制在同一个资源块中传输，然后通过多用户检测和干涉消除等技术将各用户的数据分离出来。在NOMA系统中，每个用户的数据流会被分配不同的功率级别，并且在接收端需要进行干涉消除等技术来分离用户的数据。通过优化功率分配策略和干涉消除算法，可以有效提高系统的性能和用户数量。 3. MATLAB在NOMA技术中的应用

MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，可以用于对NOMA 技术进行建模和仿真。在MATLAB中，可以利用其丰富的信号处理和通信系统工具箱，对NOMA技术的功率分配策略、多用户检测算法等进行建模和仿真。通过调用MATLAB中的函数和工具，可以快速搭建NOMA系统的仿真模型，并对不同参数下的性能进行分析和评估。 4. NOMA技术的挑战和发展趋势虽然NOMA技术在频谱利用率和用户数量方面具有明显的优势，但也面临着一些挑战。NOMA系统对于用户间干涉的抗干扰能力要求较高，需要设计复杂的干涉消除算法来处理。NOMA系统的功率分配和资源块分配等问题也需要进行优化和研究。未来，NOMA技术可能会在 5G及其之后的通信系统中得到广泛的应用，成为提高系统性能和用户体验的关键技术之一。 5. 结语 NOMA技术作为一种新兴的调制解调技术，具有重要的理论和应用价值。通过MATLAB等工具对NOMA技术进行建模和仿真研究，可以帮助我们更好地理解其原理和性能，并为其在实际通信系统中的应用提供理论支持和技术指导。随着通信技术的不断发展和演进，NOMA 技术有望成为未来通信系统中的重要组成部分，为用户提供更高效的通信服务。对于NOMA技术的进一步研究和发展来说，深入了解其在实际应用中的性能表现和优化策略非常重要。在MATLAB中，可以通过建立NOMA系统的仿真模型来评估系统在不同参数下的性能，并通

NOMA技术研究及其在5G场景中的应用分析

NOMA技术研究及其在5G场景中的应用分析唐超;王茜竹【摘要】面对频谱效率和系统容量等方面出现的新的需求,传统的多址方式已经不能满足,于是业内提出一种新的多址方式,即非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA).对NOMA技术的基本原理进行了阐述,并介绍了在NOMA链路中用到的关键技术,包括脏纸编码(dirty paper coding,DPC)、功率复用、串行干扰消除(serial interference cancelation,SIC),以及对其在5G(the fifth generation mobile communication network,5G)场景中的应用进行了分析,同时指出了NOMA技术应用存在的问题以及研究方向. 【期刊名称】《广东通信技术》【年(卷),期】2015(035)010 【总页数】6页(P59-64) 【关键词】非正交多址接入;脏纸编码;功率复用;串行干扰消除;5G 【作者】唐超;王茜竹【作者单位】重庆邮电大学信息与通信工程学院;重庆邮电大学信息与通信工程学院【正文语种】中文随着智能终端的普及移动新业务的发展，无线网络各个应用领域的需求呈爆炸性增长，需要对现有的商用网络进行全面升级，于是新一代移动通信系统5G成为全球移动通信领域研究的热点。5G定位于频谱效率更高、速率更快、容量更大的无线

网络，其中系统容量在2020年要提高1000倍/km2，频谱效率相比4G需要提升5～15 倍[1]。面对新一代无线网络的需求，传统的多址技术已经难以满足，尤其是在系统吞吐量、用户速率体验等方面。所以，业内提出在5G中采用新型多址接入技术，即非正交多址接入(NOMA)。NOMA可以很好地提高系统吞吐量和频谱效率，而且还可以成倍地提升系统设备接入量，在一些5G场景，比如上行密集场景和广覆盖多节点接入的场景中，采用功率复用的NOMA较传统的正交接入有明显的性能优势，更适合未来系统的部署。 1.1 NOMA技术 NOMA技术的基本思想[2]是在发送端采用非正交发送，主动引入干扰信息，在接收端通过干扰消除检测接收机实现正确解调。虽然，采用干扰消除检测技术的接收机复杂度有一定的提高，但是频谱效率和系统吞吐量等方面可以获得很大的提升。NOMA的信道传输依然采用正交频分复用（OFDM）或者离散傅里叶变换正交频分复用（DFT-S-OFDM）技术[3]，只是一个子频带上时域频域资源不再是只分配给一个用户，而是多个用户共享，以此来提高频谱效率和用户接入量。NOMA可以用于上行，也可以用于下行，图1为NOMA链路实现原理图。在NOMA系统中，发送端信道编码将采用基于Turbo码或者低密度奇偶校验码（low density parity check code，LDPC）的脏纸编码（dirty paper coding，DPC）技术，然后根据信道状态信息进行调制，在发送之前根据各个用户信道增益进行分配不同的功率来实现功率域的复用；接收端通过串行干扰消除根据功率大小顺序消除其他用户的干扰信号以完成信号检测。整个NOMA链路中应用到的关键技术有脏纸编码（DPC）、功率复用和串行干扰消除（serial interference cancellation，SIC）。 1.2 脏纸编码脏纸编码是一种信源联合编码技术，通过构建最佳信源编码和信道编码的联合编码

NOMA下行链路中用户匹配和功率分配算法

NOMA下行链路中用户匹配和功率分配算法杨路; 吴芳炜; 龙恳; 陈德建【期刊名称】《《计算机工程与设计》》【年(卷),期】2019(040)011 【总页数】7页(P3061-3066,3157) 【关键词】非正交多址; 加权二分图; 用户匹配; 比例公平; 功率分配【作者】杨路; 吴芳炜; 龙恳; 陈德建【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 【正文语种】中文【中图分类】TN929.5 0 引言非正交多址接入技术(non-orthogonal multiple access，NOMA)通过将多个用户叠加在同一资源块上传输，可以提升系统设备接入量，提高频谱效率[1,2]，而在实际的NOMA下行链路中，合理的用户匹配和功率分配算法影响着系统的和速率和用户间的公平性[3,4]。目前关于NOMA下行链路用户匹配的研究中，文献[5,6]介绍了一种随机用户配对方法，算法将小区中所有用户分为若干个用户数相等的集合，然后在每个用户集合中选出信道增益差异最大的用户进行配对。由于该算法中用户集合通过随机选择得到，不能保证总体系统性能较优。文献[7]通过设置限制条件对候选用户集进行筛选,减小用户集的范围,降低算法复杂度,但不能保证

每个用户的数据速率。文献[8]提出一种基于用户信道状态排序的用户匹配算法(channel state sorting-pairing algorithm，CSS-PA)，首先对所有用户信道状态信息按升序或者降序排列，然后按照折半配对的方式进行用户配对，算法的复杂度较低，也可以保证配对用户间具有一定的信道状态差异，但无法保证每次都可以使系统总吞吐量达到较优。当用户完成匹配后，发射端需要在配对用户间要进行功率分配。全搜索功率分配算法FSPA(full search power allocation)[9]通过对候选用户集遍历所有的功率分配方案，来达到最优的系统和速率，但算法的复杂度较高。分数阶功率分配法FTPA(fractional transmit power allocation)[10]和固定功率分配算法FPA(fixed power allocation)[11]都是通过系统定义的衰落因子对不同信道增益的用户进行功率分配，复杂度相对于FSPA较小，但衰落因子的选取受人为因素的影响较大，无法保证边缘用户的公平性。文献[12]介绍了一种Fair-NOMA功率分配方案，通过对比OMA下用户的数据速率，得到用户间功率分配因子的取值范围，来保障边缘用户的公平性。文献[13]介绍了一种基于比例公平的功率分配方法，通过最大化复用用户中公平性最差用户的比例公平因子，用KKT 最优约束条件求出问题的最优解，但是算法为了保障边缘用户的公平性而牺牲了一部分系统性能。上述用户匹配算法的研究，或者存在复杂度较高的问题，或者虽然一定程度上降低了复杂度，但是以牺牲系统总吞吐量性能为代价。而功率分配算法仍然不能在用户公平性和系统和数据速率之间达到平衡。对此，本文考虑将用户匹配问题转化为加权二分图的最优匹配问题来达到降低算法复杂度的目的；而使用比例公平算法，通过与相同条件下OMA系统用户数据速率的对比来保证边缘用户的数据速率。 1 系统模型如图1所示，单基站下行链路蜂窝系统中，包含K个用户，基站的发射功率为PT，基站和用户均为单天线，系统总带宽为WT，子带间带宽均匀分配，分为Nsc个

5G中NOMA是个啥

5G中NOMA是个啥在Rel-15中，NR的NOMA(Non-orthogonal Multiple Access)是非正交多址技术，目的是：●调制和符号级处理，包括扩频、重复、交织、新坐标映射等 ●编码比特级处理，包括交织和加扰等 ●符号到资源元素的映射，稀疏与否等 ●解调参考信号。不排除其他信号。下图总结了普通结构NOMA发射器处理，其中黑白块重用当前NR设计，而具有规范影响的新块以绿色突出显示。图1：NOMA普通结构发射机处理流程通常，NOMA发射器通过一些特定于用户的操作，将UE经过编码的二进制序列直接映射到多个可用传输资源，以帮助接收器以合理的复杂度分离叠加的多用户信号。由于NR已经支持特定于UE的加扰操作，可以将NOMA发射器描述为两个逻辑映射功能：bits-to-symbols 和symbols-to-REs.。 NOMA的Bits-to-Symbols 映射 NOMA中bit-to-symbol映射的主要目标是提供更大的信号维度，以便通过图1所示的UE/layer specific symbol-level spreading 在接收器端实现更灵活和高效的用户分离。为此，一种方法是将该步骤分为两步；①通过传统调制操作（例如QAM调制）将比特映射到单个复数符号，然后通过UE特定扩频序列重复调制符号以生成符号块，这也称为线性扩频。②是将输入比特流联合映射到符号块，这也称为联合映射、修改调制或联合调制和扩频。联合扩频更有优势，原因如下： 1）更好的距离特性和编码增益理论上，M-bit到M-symbol的映射可以用一个m x 2m表来表示，其中每列表示输入比特流索引中的符号序列。图2显示了两个符号上的16点联合映射示例。联合映射自然提供了更多的自由度来优化跨多个符号的星座，这由图3和4中所示的链路级仿真结果证明。在这个特定示例中，通过将输入二进制位的标签调整到每个RE的坐标点，联合映射可以优化整体距离（Euclidean/product）。

基于NOMA的D2D辅助中继系统性能分析与优化

基于NOMA的D2D辅助中继系统性能分析与优化迟琳曼;朱琦【摘要】本文针对两阶段NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)- D2D(Device-to-Device)辅助中继场景提出了一种功率优化算法,推导分析了各用户的中断概率.构建了以最大化系统各态历经容量为目标的优化问题,由于一、二两阶段通信用户的差异性,重点优化了对提升系统容量起决定作用的第一阶段功率分配因子,分析证明了原优化问题存在极值点,并利用凸函数性质获得了优化的功率分配因子,并且进一步推导分析了各个用户的中断概率.仿真结果表明,理论推导的中断概率值与仿真结果完全一致,证明了推导的正确性,本文提出的功率优化算法能显著提高系统容量,且降低了中断概率.例如当SNR为35 dB时,本文算法可以提高约17.6％的系统容量,而作为辅助中继用户的中断概率大约降低了81.3％. 【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2019(035)002 【总页数】8页(P258-265) 【关键词】NOMA;D2D通信;辅助中继系统;中断概率【作者】迟琳曼;朱琦【作者单位】南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003 【正文语种】中文【中图分类】TN92

1 引言随着近年来智能移动化设备的爆炸式增长以及人们对各种各样多媒体应用的需求不断增加,传统蜂窝网络受到了极大的挑战。NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术作为第五代移动通信的关键技术之一[1],它能够通过功率分配和串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)技术使得多个用户共享同一资源,如时间、频率等资源,从而使得系统的吞吐量和能量效率得到极大的提升[2-3]。如何协调用户之间的资源是应用NOMA技术系统中亟待解决的关键问题之一。文献[4]针对多用户复用同一信道资源的情况,提出了动态分数规划的方法来最大化系统能效。文献[5]给出了NOMA模式下最优用户的解码顺序,并证明了在用户QoS(Quality of Service)约束下系统速率最大化问题是凸的,保证了全局最优解的存在。文献[6]针对NOMA下行链路现有功率分配算法中存在的局部最优问题,提出了一种利用共轭梯度法的最优功率分配方案,可以收敛到全局最优解。文献[7]研究了多子带多用户情况下的资源分配情况,提出了多对多用户子带匹配方法和一种基于梯度辅助二分法的次优功率分配算法,有效提高了系统能效值。然而以上文献均是单一的应用NOMA技术进行的资源分配方式,未与其他先进技术相结合。 D2D(Device-to-Device)与辅助中继(Cooperative Relaying)技术是5G系统中的关键技术,已有学者开始研究NOMA技术与D2D和中继技术相结合的场景。文献[8]研究了在采用NOMA技术的“D2D组”场景中,每个D2D组中作为D2D发射端的用户可采用NOMA技术同时与另外两个D2D接收端进行通信,进一步增加了系统容量。文献[9]针对基于能量采集的译码转发中继蜂窝异构网络,提出了一种系统容量最大化的功率分配算法,与受限于中继和用户采集能量因果性的用户平均功率算法相比,可以显著提高系统平均容量。