深度探究3GPP里的NOMA技术
协作NOMA系统的物理层安全性能分析
摘要摘要第五代移动通信(5G)系统在超高数据速率、低时延、低能耗和超高连接性方面对移动通信系统提出了更高要求。
为了应对5G时代移动通信数据量的爆炸式增长，相比传统正交多址技术，非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)技术因其高带宽效率、高公平性和大容量显示出巨大的优越性，成为5G 通信中非常有前景的多址接入方式。
协作NOMA通信系统可以提供额外的分集增益，进一步增强系统性能。
物理层安全(Physical Layer Security, PLS)无需密钥，以信息论为基础，利用无线信道的时变性实现安全通信。
协作NOMA和PLS迅速成为5G通信研究的交叉热点。
本文具体研究工作概括如下：1. 针对多中继下行NOMA系统的安全性能进行建模与分析。
首先研究Rayleigh信道下多中继NOMA系统的物理层安全，提出最优单中继选择策略并与传统多中继转发策略做性能对比。
考虑NOMA系统中两用户不同的安全服务质量需求和两用户安全容量的相关性，推导出两种方案对应的安全中断概率(Secrecy Outage Probability, SOP)的准确解和近似解的解析表达式。
结果表明固定功率分配策略下所有中继选择(Relay Selection, RS)策略的安全分集阶数(Secrecy Diversity Order, SDO)均为零。
2. 进一步研究Nakagami-m信道下多中继NOMA系统的物理层安全性能，提出两种新的RS策略，即两步中继选择策略和最优双中继策略，推导出不同RS策略的准确和渐近SOP的解析表达式，得出了不同RS策略下协作NOMA系统的SDO和安全分集增益，以蒙特卡洛仿真验证了结论的正确性，分析了多个参数对系统性能的影响。
本文通过对协作NOMA系统物理层安全性能的建模与分析，设计了三种中继选择策略并与传统多中继转发策略做性能对比，得出了多个不同系统参数对安全性能的影响，分析了大信噪比情景下系统的SOP，为下行协作NOMA系统的设计和组网提供了必要的理论参考。
python noma通信代码
Python是一种高级编程语言，它的灵活性和功能丰富性使得它在通信领域得到了广泛的应用。
NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种无正交多址技术，它可以提高通信系统的频谱效率和容量。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编写NOMA通信代码，以及该代码的实现和功能。
本文内容如下：一、Python简介1. Python概述Python是一种跨评台的高级编程语言，它简单易学、功能强大，并且具有丰富的第三方库和资源。
它被广泛应用于数据分析、科学计算、人工智能、Web开发等领域。
二、NOMA通信技术介绍1. NOMA技术概述NOMA是一种多址接入技术，它允许多个用户在同一时间和频率资源上进行通信，从而提高了频谱效率和系统容量。
NOMA技术通过对用户数据进行干扰处理来实现多址接入。
2. NOMA通信系统结构NOMA通信系统由用户、基站和信道组成。
在NOMA系统中，基站可以同时为多个用户分配相同的时间和频率资源，并通过信道编码和干扰处理来实现用户数据的传输。
三、使用Python实现NOMA通信代码1. Python编程环境准备在使用Python编写NOMA通信代码之前，我们需要安装Python解释器和相关的第三方库，如NumPy、SciPy等。
2. NOMA通信代码实现我们将使用Python编写一个简单的NOMA通信系统模拟代码，用于模拟用户数据的传输和基站的干扰处理。
代码中涉及到的主要功能包括用户数据生成、信道编码、干扰处理等。
四、NOMA通信代码功能讲解1. 用户数据生成在NOMA通信系统中，用户数据需要经过生成和编码处理，以便在信道上进行传输。
我们将使用Python编写用户数据生成的函数，生成不同用户的数据流。
2. 信道编码在NOMA通信系统中，信道编码是保证用户数据可靠传输的关键环节。
我们将使用Python编写信道编码的函数，对用户数据进行编码和纠错处理。
3. 干扰处理在NOMA通信系统中，干扰处理是保证多用户同时传输的关键环节。
非正交多址技术
非正交多址技术非正交多址技术（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）是一种新型的多址技术，它采用功率调制的方式，将多个用户的发射信号合并到一起，通过空时分集和带宽分配的方法在用户机上进行分离，使多个用户可以使用同一个信道、共用同一段时间和频段，从而实现性能增加，功效提高。
1. 工作原理NOMA的工作原理主要是通过功率调制来实现不同用户的信号合成，基于发送用的的功率差异，把归一化的比特序列按不同的功率值发送，接收端则可以根据收到的信号利用空时分集技术将不同用户间的信号分离出来，最终实现多址的传输。
2. 优势（1）提高系统容量：由于NOMA采用了空时分集技术，可以把不同用户的信号合成到一起发出，利用较小的带宽容量，可以提供大量的用户容量，大大提高系统的容量效率。
（2）功效提高：较其他多址技术，NOMA能够提高不同用户之间无线信道下的功效，由于采用了功率调制，可以对多个用户的发射功率进行更精细的调节，最终提高信道的功效。
（3）较好的业务可扩展性：NOMA可以进行动态的分配方法，根据业务的不同，可以调节用户间的信号聚合程度，以实现发射功率的优化，从而实现不同业务的扩展。
3. 缺点（1）复杂的接收结构：要实现NOMA多址传输，接收端需要建立较复杂的结构，其中需要采用SIC技术，用以实现比较精确的空时分集，而这部分增加了接收端的复杂度。
（2）受功率差异制约：NOMA的信号分离依赖于不同用户的发射功率差异，如果这个发射功率差距太小，则不存在足够的发射功率差异，从而不能有效的实现信号分离，这也有可能影响系统的效率。
4. 应用NOMA可以应用于移动通信、宽带接入等，可以有效地提高不同用户之间的连接容量，降低用户之间的无线信道功效，有效地满足无线信道容量和功效之间双重要求。
目前，NOMA已经应用在5G移动通信系统，未来也会用于更多的现代通信系统，以满足动态变化的应用环境。
面向5G的非正交多址接入技术(NOMA)浅析
Integrated network architecture；Cell division；Cell handover；POI；Leak cable
Hale Waihona Puke 0 前言2013 年 5 月，韩国三星电子宣布，率先开发出了首 个 5G 核心技术支撑的移动无线传输网络，在实验室实 现了 1 Gbit/s 的无线数据传输速率，是目前 LTE 最高下 行速率的 10 倍。一年后，瑞典爱立信宣布，其研发的 5G 无线技术部分在测试中，实验室理想状态下的传输 速率高达 5 Gbit/s，这意味着爱立信的 5G 无线传输速 率是目前 LTE 最高下行速率的 50 倍，标志着无线传输 速率再创新高。显然，这些研究工作仅限于 5G 系统中 无线传输的一部分，整个 5G 系统包括的技术特点和网 络架构还远非如此。也就是说，迄今为止还没有一个
本文分析了 5G 系统中 NOMA 的工作原理，尤其是 NOMA 技 术 中 的 关 键 检 测 技 术 —— 串 行 干 扰 消 除 （SIC）技术，分析了 NOMA 技术在发射端和接收端存在 的困难，指出其实现难度，为了解 5G 提供有益的帮助。
1 非正交多址技术 NOMA
NOMA 的基本思想是在发送端采用分配用户发射 功率的非正交发送，主动引入干扰信息，在接收端通过 SIC 接收机消除干扰，实现正确解调。NOMA 技术在时 域仍然可以用 OFDM 符号为最小单位，符号间插入 CP 防止符号间干扰；在频域仍然可以用子信道为最小单 位，各子信道间采用 OFDM 技术，保持子信道间互为正 交、互不干扰；每个子信道和 OFDM 符号对应的功率不 再只给一个用户，而是由多个用户共享，但这种同一子 信道和 OFDM 符号上的不同用户的信号功率是非正交 的，因而产生共享信道的多址干扰（MAI），为了克服干 扰，NOMA 在接收端采用了串行干扰消除技术进行多 用户干扰检测和删除，以保证系统的正常通信。
5G：非正交多址技术(NOMA)的性能优势
5G：非正交多址技术（NOMA）的性能优势移动通信技术发展到今天，频谱资源也变得越来越紧张了。
同时，为了满足飞速增长的移动业务需求，人们已经开始在寻找既能满足用户体验需求又能提高频谱效率的新的移动通信技术。
在这种背景下，人们提出了非正交多址技术（NOMA）。
非正交多址技术（NOMA）的基本思想是在发送端采用非正交发送，主动引入干扰信息，在接收端通过串行干扰删除（SIC）接收机实现正确解调。
虽然，采用SIC技术的接收机复杂度有一定的提高，但是可以很好地提高频谱效率。
用提高接收机的复杂度来换取频谱效率，这就是NOMA技术的本质。
NOMA的子信道传输依然采用正交频分复用（OFDM）技术，子信道之间是正交的，互不干扰，但是一个子信道上不再只分配给一个用户，而是多个用户共享。
同一子信道上不同用户之间是非正交传输，这样就会产生用户间干扰问题，这也就是在接收端要采用SIC技术进行多用户检测的目的。
在发送端，对同一子信道上的不同用户采用功率复用技术进行发送，不同的用户的信号功率按照相关的算法进行分配，这样到达接收端每个用户的信号功率都不一样。
SIC接收机再根据不同户用信号功率大小按照一定的顺序进行干扰消除，实现正确解调，同时也达到了区分用户的目的，如图1所示。
图1：下行链路中的NOMA技术原理总的来说，NOMA主要有3个技术特点：1、接收端采用串行干扰删除（SIC）技术。
NOMA在接收端采用SIC技术来消除干扰，可以很好地提高接收机的性能。
串行干扰消除技术的基本思想是采用逐级消除干扰策略，在接收信号中对用户逐个进行判决，进行幅度恢复后，将该用户信号产生的多址干扰从接收信号中减去，并对剩下的用户再次进行判决，如此循环操作，直至消除所有的多址干扰。
与正交传输相比，采用SIC技术的NOMA的接收机比较复杂，而NOMA技术的关键就是能否设计出复杂的SIC接收机。
随着未来几年芯片处理能力的提升，相信这一问题将会得到解决。
《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》范文
《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的快速发展，设备间通信（Device-to-Device，D2D）已经成为第五代移动网络（5G）和未来移动网络的重要组成部分。
在众多通信技术中，非正交多址（NOMA）和D2D通信的结合，能够显著提高系统频谱效率和容量。
然而，如何有效地进行资源分配，成为了实现这一目标的关键问题。
本文将探讨基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法的研究。
二、NOMA-D2D通信系统概述NOMA是一种多址接入技术，其核心思想是在发送端采用非正交信号进行调制，而在接收端采用串行干扰消除（SIC）技术来区分不同用户的数据。
D2D通信则允许设备之间直接进行通信，无需通过基站中继，从而提高了频谱效率和通信质量。
将NOMA 和D2D相结合，可以更有效地利用频谱资源，提高系统容量。
三、资源分配算法的重要性与挑战在NOMA-D2D通信系统中，资源分配算法起着至关重要的作用。
它需要合理分配无线资源（如时间、频率和功率），以满足不同设备的需求，同时最大化系统性能。
然而，由于设备数量和复杂度的增加，传统的资源分配算法往往难以应对。
因此，研究有效的资源分配算法是当前的研究热点和挑战。
四、基于模仿学习的NOMA-D2D资源分配算法针对上述挑战，本文提出了一种基于模仿学习的NOMA-D2D资源分配算法。
该算法通过模仿专家系统的决策过程，学习优化资源分配策略。
具体而言，算法利用深度学习技术，构建一个能够学习专家决策的神经网络模型。
通过训练，该模型能够根据设备的实时状态和需求，自动做出最优的资源分配决策。
五、分支界定法的引入与优化为了进一步提高算法的性能，本文还引入了分支界定法。
分支界定法是一种用于求解最优化问题的算法，它通过将问题分解为子问题，并逐步求解子问题的最优解来找到原问题的最优解。
在资源分配问题中，我们可以将问题分解为多个子问题，每个子问题对应一种可能的资源分配方案。
面向全双工协作通信的NOMA技术研究
面向全双工协作通信的NOMA技术研究面向全双工协作通信的NOMA技术研究NOMA是一种非正交多址接入技术，近年来受到了广泛的关注和研究。
在传统的无线通信系统中，多个用户需要使用不同的频谱资源同时进行通信，这样就会导致频带资源利用率的下降。
而NOMA技术通过将不同用户的信号在相同的频率上进行叠加传输，从而实现多用户共享频谱资源的目的。
特别是在全双工协作通信中，NOMA技术具备很大的潜力，可以提高频谱效率和系统容量。
本文将重点介绍面向全双工协作通信的NOMA技术的研究进展和应用。
全双工协作通信是指在无线通信系统中，发送和接收信号可以同时进行。
与传统的半双工通信相比，全双工通信具有更高的频谱效率和更低的时延。
然而，全双工通信中存在信号的自干扰问题，即发送信号会对接收信号产生干扰。
为了解决这一问题，NOMA技术可以用于全双工通信系统中，通过同时传输多个用户的信号，并采用先进的信号处理算法进行分离和解码。
在全双工协作通信的NOMA系统中，多个用户可以同时发送和接收信号，在同时时隙中进行通信，因此可以充分利用频谱资源。
与传统的多址接入技术相比，NOMA技术通过使用功率分配和多重访问技术，将多个用户的信号在同一频率上进行叠加传输，从而显著提高频谱效率。
此外，NOMA技术还可以利用用户间的信道状态信息进行资源优化和分配，从而进一步提高系统性能。
在全双工协作通信的NOMA系统中，信号的解码和分离是一个重要的问题。
由于发送和接收信号在同一频率上同时传输，接收端需要通过解码算法来分离不同用户的信号。
MUD（multi-user detection）是一种常用的信号分离和解码算法，可以在接收端对接收到的混叠信号进行分离和解码。
通过结合MUD算法和NOMA技术，可以实现高效的信号分离和解码，进一步提高系统容量和频谱效率。
除了信号处理方面的研究，全双工协作通信的NOMA系统还需要考虑功率控制、资源分配和多路径干扰等问题。
在NOMA系统中，不同用户的功率控制对系统性能有较大影响。
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_userstx_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SNR = 10^(SNR_dB/10); 线性信噪比noise_power = 1 / (SNR * 2); 噪声功率noise = sqrt(noise_power) * (randn(1, num_symbols) + 1i * randn(1, num_symbols));接收信号received_signal = composite_signal + noise;检测和解码decoded_symbols = zeros(num_users, num_symbols);for i = 1:num_usersdecoded_symbols(i, :) = received_signal .* conj(h(i)) / (abs(h(i))^2);end显示结果disp('发送的数据符号:');disp(user_symbols);disp('接收到的数据符号:');disp(decoded_symbols);\。
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深度探究3GPP里的NOMA技术
提到NOMA技术，就是non-orthogonal multiple-access的简称，技术Geek 们一定不陌生：作为一大探究热点正在5GNR方面如火如荼的展开着，优点有二：
1．上行的链路级的流量以及支持过载的能力增强了；
2．在给定系统中断的情况下的包到达率增强了。
NOMA技术主要针对的是上行的非正交多接入，至少对mMTC的场景是这样的。
为了对抗非正交传输之间的干扰，发送端会采用一些扩频机制（线性或非线性，有或无稀疏）和交织技术常常被使用以提升性能。
关于3GPP里面关于NOMA主要聚焦于以下几点，我总结了一下，有兴趣的同学参见38.812。