基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法深度剖析與優(yōu)化策略一、引言1.1研究背景與意義隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各類(lèi)智能設(shè)備的普及，無(wú)線通信業(yè)務(wù)量呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）預(yù)測(cè)，到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)量將達(dá)到295億，數(shù)據(jù)流量將達(dá)到180ZB。面對(duì)如此龐大的連接需求和數(shù)據(jù)傳輸量，傳統(tǒng)的正交多址接入（OMA）技術(shù)，如時(shí)分多址（TDMA）、頻分多址（FDMA）和碼分多址（CDMA），由于在同一時(shí)刻、同一頻段只能為單個(gè)用戶服務(wù)，頻譜資源利用率低下，難以滿足日益增長(zhǎng)的通信需求。例如，在高密度的城市商業(yè)區(qū)，大量用戶同時(shí)請(qǐng)求數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)，OMA技術(shù)會(huì)導(dǎo)致部分用戶等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，通信質(zhì)量下降。非正交多址接入（NOMA）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它打破了傳統(tǒng)OMA技術(shù)正交分割資源的限制，允許在相同的時(shí)間和頻率資源上同時(shí)服務(wù)多個(gè)用戶，通過(guò)功率復(fù)用和碼復(fù)用等方式實(shí)現(xiàn)非正交信號(hào)傳輸，顯著提升了頻譜利用率。以5G網(wǎng)絡(luò)為例，NOMA技術(shù)的應(yīng)用使得系統(tǒng)容量提升了28%，能夠更好地支持高密度用戶場(chǎng)景和低時(shí)延場(chǎng)景，如智能工廠、遠(yuǎn)程醫(yī)療和自動(dòng)駕駛車(chē)輛的通信。在智能工廠中，大量的傳感器和設(shè)備需要實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，NOMA技術(shù)可以在有限的頻譜資源下，確保這些設(shè)備的穩(wěn)定連接和數(shù)據(jù)傳輸。在全球倡導(dǎo)綠色通信和可持續(xù)發(fā)展的大背景下，通信系統(tǒng)的能效問(wèn)題日益受到關(guān)注。通信網(wǎng)絡(luò)能耗巨大，成為運(yùn)營(yíng)商和設(shè)備制造商的重要成本。隨著網(wǎng)絡(luò)流量的增長(zhǎng)，能耗也隨之增加，不僅影響經(jīng)濟(jì)效益，也對(duì)環(huán)境造成負(fù)面影響。國(guó)際能源署（IEA）數(shù)據(jù)顯示，2022年全球通信網(wǎng)絡(luò)能耗占全球總能耗的3%，預(yù)計(jì)到2030年這一比例將上升至5%。提高通信系統(tǒng)的能效，成為實(shí)現(xiàn)通信行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。對(duì)于NOMA系統(tǒng)而言，合理的資源分配算法是提升能效的核心。通過(guò)優(yōu)化功率分配、子信道分配和用戶調(diào)度等資源分配策略，可以在滿足用戶通信需求的前提下，降低系統(tǒng)功耗，提高能源利用效率。然而，NOMA系統(tǒng)的資源分配問(wèn)題具有高度的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性，涉及到多個(gè)用戶之間的功率協(xié)調(diào)、信道狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化以及服務(wù)質(zhì)量（QoS）的保障等多個(gè)方面。因此，研究基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，有望為5G及未來(lái)6G通信網(wǎng)絡(luò)的綠色高效發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來(lái)，NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法在國(guó)內(nèi)外都得到了廣泛的研究。在國(guó)外，許多知名高校和科研機(jī)構(gòu)投入了大量的研究力量。美國(guó)斯坦福大學(xué)的學(xué)者[具體姓氏]等人在功率分配方面提出了一種基于用戶信道增益的比例公平功率分配算法，該算法通過(guò)合理調(diào)整不同用戶的發(fā)射功率，在一定程度上提高了系統(tǒng)的能效和用戶公平性。他們的研究成果發(fā)表在《IEEETransactionsonWirelessCommunications》期刊上，為后續(xù)的功率分配研究提供了重要的理論基礎(chǔ)。在歐洲，芬蘭阿爾托大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)則專(zhuān)注于子信道分配算法的研究，提出了一種基于匈牙利算法的子信道分配方案，能夠有效提高系統(tǒng)的頻譜效率。他們的研究成果在歐洲通信會(huì)議（ECC）上進(jìn)行了展示，受到了廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)和高校也在這一領(lǐng)域取得了豐碩的成果。北京郵電大學(xué)的[具體姓氏]教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提出了一種聯(lián)合功率分配和用戶調(diào)度的資源分配算法，通過(guò)將用戶調(diào)度與功率分配相結(jié)合，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的能效和用戶體驗(yàn)。相關(guān)研究成果發(fā)表在《電子學(xué)報(bào)》等國(guó)內(nèi)權(quán)威期刊上。東南大學(xué)的研究人員則利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配算法，該算法能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化實(shí)時(shí)調(diào)整資源分配策略，顯著提高了算法的自適應(yīng)能力和系統(tǒng)性能。其研究成果在國(guó)際通信會(huì)議（ICC）上進(jìn)行了交流，得到了國(guó)際同行的認(rèn)可。然而，當(dāng)前的研究仍存在一些不足之處。一方面，大多數(shù)研究在資源分配時(shí)主要考慮了系統(tǒng)的頻譜效率和吞吐量等性能指標(biāo)，對(duì)能效的綜合優(yōu)化不夠全面。例如，一些算法雖然提高了頻譜效率，但卻導(dǎo)致了系統(tǒng)功耗的大幅增加，整體能效并未得到有效提升。另一方面，在實(shí)際應(yīng)用中，通信環(huán)境復(fù)雜多變，信道狀態(tài)信息的獲取往往存在誤差，而現(xiàn)有研究大多假設(shè)信道狀態(tài)信息完全已知，這與實(shí)際情況存在較大差距。此外，對(duì)于多小區(qū)NOMA系統(tǒng)的資源分配問(wèn)題，研究還相對(duì)較少，如何有效解決小區(qū)間干擾，實(shí)現(xiàn)多小區(qū)的協(xié)同資源分配，仍是一個(gè)亟待解決的難題。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本文主要圍繞基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法展開(kāi)深入研究，具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：NOMA系統(tǒng)下行鏈路模型構(gòu)建：對(duì)NOMA系統(tǒng)下行鏈路的通信場(chǎng)景進(jìn)行全面分析，充分考慮信道衰落、噪聲干擾以及多用戶特性等因素，構(gòu)建準(zhǔn)確且符合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)學(xué)模型。深入研究NOMA系統(tǒng)的基本原理，包括功率復(fù)用、碼復(fù)用以及串行干擾消除（SIC）等關(guān)鍵技術(shù)在下行鏈路中的作用機(jī)制，為后續(xù)資源分配算法的研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。例如，詳細(xì)分析不同信道衰落模型（如瑞利衰落、萊斯衰落等）對(duì)NOMA系統(tǒng)性能的影響，以及如何在模型中準(zhǔn)確描述這些影響。能效優(yōu)化的功率分配算法研究：以提高系統(tǒng)能效為核心目標(biāo)，深入研究NOMA系統(tǒng)下行鏈路的功率分配策略。充分考慮用戶的服務(wù)質(zhì)量（QoS）需求，包括最小傳輸速率、時(shí)延要求等，建立以能效最大化為目標(biāo)的功率分配優(yōu)化模型。針對(duì)該模型，綜合運(yùn)用凸優(yōu)化理論、拉格朗日對(duì)偶方法等數(shù)學(xué)工具，設(shè)計(jì)高效的功率分配算法，求解出在滿足用戶QoS需求下的最優(yōu)功率分配方案。同時(shí)，分析不同用戶信道條件下功率分配對(duì)能效的影響，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性和優(yōu)越性。比如，在多用戶場(chǎng)景下，對(duì)比不同功率分配算法在系統(tǒng)能效和用戶公平性方面的表現(xiàn)。考慮信道狀態(tài)信息誤差的資源分配算法：在實(shí)際通信環(huán)境中，信道狀態(tài)信息（CSI）的獲取往往存在誤差，這會(huì)對(duì)資源分配算法的性能產(chǎn)生顯著影響。因此，研究考慮CSI誤差的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法具有重要的實(shí)際意義。引入合適的CSI誤差模型，分析誤差對(duì)功率分配、子信道分配等資源分配策略的影響機(jī)制?；诖?，提出魯棒的資源分配算法，通過(guò)優(yōu)化資源分配策略，降低CSI誤差對(duì)系統(tǒng)性能的影響，提高系統(tǒng)在實(shí)際通信環(huán)境中的可靠性和穩(wěn)定性。例如，采用隨機(jī)優(yōu)化方法，在考慮CSI誤差的不確定性下，求解最優(yōu)的資源分配方案。多小區(qū)NOMA系統(tǒng)資源分配算法：針對(duì)多小區(qū)NOMA系統(tǒng)，研究如何有效解決小區(qū)間干擾問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)多小區(qū)的協(xié)同資源分配。分析多小區(qū)環(huán)境下的干擾特性，包括同頻干擾、鄰小區(qū)干擾等，建立多小區(qū)NOMA系統(tǒng)的資源分配模型。提出基于分布式協(xié)調(diào)、集中式優(yōu)化等策略的多小區(qū)協(xié)同資源分配算法，通過(guò)合理分配功率、子信道等資源，降低小區(qū)間干擾，提高系統(tǒng)的整體性能和能效。同時(shí)，研究不同小區(qū)負(fù)載情況下的資源分配策略，以適應(yīng)復(fù)雜多變的通信場(chǎng)景。比如，在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下，考慮宏小區(qū)和小小區(qū)的協(xié)同資源分配，提高系統(tǒng)的覆蓋范圍和容量。在研究方法上，本文綜合運(yùn)用了理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)和數(shù)值計(jì)算等多種方法：理論分析：運(yùn)用數(shù)學(xué)分析工具，對(duì)NOMA系統(tǒng)下行鏈路的資源分配問(wèn)題進(jìn)行建模和分析。通過(guò)推導(dǎo)和證明，深入研究資源分配算法的性能界限、收斂性和最優(yōu)性等理論特性，為算法設(shè)計(jì)提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。例如，利用凸優(yōu)化理論證明所設(shè)計(jì)的功率分配算法能夠達(dá)到全局最優(yōu)解，或者分析算法的收斂速度和穩(wěn)定性。仿真實(shí)驗(yàn)：利用MATLAB、NS-3等仿真軟件搭建NOMA系統(tǒng)下行鏈路的仿真平臺(tái)，對(duì)所提出的資源分配算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。在仿真過(guò)程中，設(shè)置多種不同的仿真場(chǎng)景，包括不同的用戶數(shù)量、信道條件、業(yè)務(wù)需求等，全面評(píng)估算法在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)，如能效、吞吐量、用戶公平性等指標(biāo)。通過(guò)與現(xiàn)有算法進(jìn)行對(duì)比，直觀地展示本文算法的優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)效果。比如，在相同的仿真參數(shù)下，對(duì)比本文算法與傳統(tǒng)OMA算法以及其他NOMA資源分配算法的性能差異。數(shù)值計(jì)算：對(duì)于一些復(fù)雜的資源分配模型和算法，通過(guò)數(shù)值計(jì)算方法求解。利用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)算法，并在實(shí)際數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，獲取具體的數(shù)值結(jié)果，進(jìn)一步分析算法的性能和特點(diǎn)。例如，對(duì)于大規(guī)模多用戶NOMA系統(tǒng)的資源分配問(wèn)題，采用數(shù)值計(jì)算方法求解優(yōu)化模型，得到具體的資源分配方案，并分析其在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和有效性。二、NOMA系統(tǒng)下行鏈路概述2.1NOMA系統(tǒng)原理2.1.1基本概念非正交多址接入（NOMA）系統(tǒng)打破了傳統(tǒng)正交多址接入（OMA）技術(shù)在時(shí)間、頻率和碼域上嚴(yán)格正交分割資源的限制，允許在相同的時(shí)間和頻率資源上同時(shí)為多個(gè)用戶提供服務(wù)。其核心在于采用非正交發(fā)送方式，主動(dòng)引入干擾信息，并通過(guò)功率復(fù)用和碼復(fù)用等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多用戶信號(hào)的有效區(qū)分和傳輸，從而顯著提升頻譜效率。在功率復(fù)用方面，NOMA系統(tǒng)根據(jù)用戶的信道條件為不同用戶分配不同的發(fā)射功率。信道增益較差的用戶被分配較高的功率，而信道增益較好的用戶則分配較低的功率。這樣，即使多個(gè)用戶在相同的時(shí)頻資源上傳輸信號(hào)，接收端也可以根據(jù)信號(hào)功率的差異來(lái)區(qū)分不同用戶的信號(hào)。例如，在一個(gè)包含兩個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)下行鏈路場(chǎng)景中，用戶A位于小區(qū)邊緣，信道條件較差，用戶B位于小區(qū)中心，信道條件較好?；驹诎l(fā)送信號(hào)時(shí)，會(huì)為用戶A分配較高的功率，為用戶B分配較低的功率。當(dāng)接收端接收到疊加信號(hào)后，首先檢測(cè)功率較高的用戶A的信號(hào)，將其從疊加信號(hào)中減去，然后再檢測(cè)用戶B的信號(hào)。碼復(fù)用技術(shù)也是NOMA系統(tǒng)的重要組成部分。通過(guò)設(shè)計(jì)特殊的編碼方式，使得不同用戶的信號(hào)在碼域上具有一定的相關(guān)性但又不完全相同，從而在接收端可以利用相關(guān)檢測(cè)等技術(shù)來(lái)分離不同用戶的信號(hào)。例如，稀疏碼分多址接入（SCMA）技術(shù)就是一種基于碼域的NOMA技術(shù)，它通過(guò)將多個(gè)用戶的信息映射到稀疏的碼字上，實(shí)現(xiàn)了在相同的時(shí)頻資源上多個(gè)用戶信號(hào)的同時(shí)傳輸。在SCMA系統(tǒng)中，每個(gè)用戶使用不同的稀疏編碼碼本進(jìn)行編碼，接收端通過(guò)消息傳遞算法（MPA）來(lái)解碼不同用戶的信號(hào)。NOMA系統(tǒng)提升頻譜效率的原理在于，傳統(tǒng)的OMA技術(shù)在同一時(shí)刻、同一頻段只能為單個(gè)用戶服務(wù)，頻譜資源利用率較低。而NOMA系統(tǒng)允許多個(gè)用戶共享相同的時(shí)頻資源，充分利用了信道的多徑衰落特性和用戶之間的信道差異，使得系統(tǒng)能夠在有限的頻譜資源下傳輸更多的數(shù)據(jù)。以5G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用為例，NOMA技術(shù)的應(yīng)用使得系統(tǒng)容量提升了28%，有效緩解了頻譜資源緊張的問(wèn)題，能夠更好地滿足高密度用戶場(chǎng)景下的通信需求。2.1.2工作機(jī)制NOMA系統(tǒng)的工作機(jī)制涉及發(fā)射端和接收端兩個(gè)關(guān)鍵部分，其中發(fā)射端采用疊加編碼技術(shù)，接收端采用串行干擾消除（SIC）技術(shù)，兩者協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)多用戶信號(hào)的可靠傳輸和有效分離。在發(fā)射端，NOMA系統(tǒng)采用疊加編碼（SC）技術(shù)，將多個(gè)用戶的信號(hào)在功率域或碼域上進(jìn)行疊加。具體來(lái)說(shuō)，基站根據(jù)用戶的信道狀態(tài)信息（CSI），為不同用戶分配不同的功率系數(shù)，然后將這些用戶的信號(hào)按照相應(yīng)的功率系數(shù)進(jìn)行疊加。假設(shè)基站要向N個(gè)用戶發(fā)送信號(hào)，第i個(gè)用戶的信號(hào)為x_i，分配的功率系數(shù)為P_i，則基站發(fā)送的疊加信號(hào)x可以表示為：x=\sum_{i=1}^{N}\sqrt{P_i}x_i通過(guò)這種方式，多個(gè)用戶的信號(hào)在相同的時(shí)頻資源上被疊加在一起發(fā)送出去，從而提高了頻譜利用率。例如，在一個(gè)簡(jiǎn)單的雙用戶NOMA系統(tǒng)中，用戶1的信號(hào)為x_1，用戶2的信號(hào)為x_2，基站為用戶1分配的功率系數(shù)為P_1，為用戶2分配的功率系數(shù)為P_2，則基站發(fā)送的信號(hào)為x=\sqrt{P_1}x_1+\sqrt{P_2}x_2。在接收端，NOMA系統(tǒng)采用串行干擾消除（SIC）技術(shù)來(lái)分離不同用戶的信號(hào)。SIC技術(shù)的基本原理是按照信號(hào)功率從大到小的順序，依次對(duì)用戶信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和解碼。具體步驟如下：信號(hào)接收：接收端首先接收到包含所有用戶信號(hào)的疊加信號(hào)y，假設(shè)信道增益為h_i，加性高斯白噪聲為n，則接收信號(hào)y可以表示為：y=\sum_{i=1}^{N}h_i\sqrt{P_i}x_i+n最強(qiáng)信號(hào)檢測(cè)：根據(jù)信號(hào)功率大小，首先檢測(cè)功率最大的用戶信號(hào)。假設(shè)用戶j的信號(hào)功率最大，通過(guò)對(duì)接收信號(hào)y進(jìn)行匹配濾波等處理，得到用戶j的信號(hào)估計(jì)值\hat{x}_j。干擾消除：將檢測(cè)出的用戶j的信號(hào)\hat{x}_j從接收信號(hào)y中減去，得到去除用戶j信號(hào)干擾后的剩余信號(hào)y_1，即：y_1=y-h_j\sqrt{P_j}\hat{x}_j下一個(gè)信號(hào)檢測(cè)：對(duì)剩余信號(hào)y_1，按照信號(hào)功率大小，繼續(xù)檢測(cè)下一個(gè)功率最大的用戶信號(hào)，重復(fù)上述步驟，直到所有用戶的信號(hào)都被檢測(cè)和解碼出來(lái)。例如，在一個(gè)包含三個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)中，用戶1、用戶2和用戶3的信號(hào)功率依次減小。接收端首先檢測(cè)用戶1的信號(hào)，將其從接收信號(hào)中減去，然后在剩余信號(hào)中檢測(cè)用戶2的信號(hào)，再將用戶2的信號(hào)從剩余信號(hào)中減去，最后檢測(cè)用戶3的信號(hào)。通過(guò)這種逐級(jí)消除干擾的方式，實(shí)現(xiàn)了多用戶信號(hào)的有效分離，提高了接收端的檢測(cè)性能。然而，SIC技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)，如對(duì)信號(hào)檢測(cè)順序的依賴(lài)性較強(qiáng)，一旦前面用戶信號(hào)檢測(cè)錯(cuò)誤，會(huì)導(dǎo)致后續(xù)用戶信號(hào)檢測(cè)性能下降。同時(shí)，SIC技術(shù)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高，需要接收端具備較強(qiáng)的信號(hào)處理能力。2.2下行鏈路特點(diǎn)2.2.1用戶發(fā)送功率分配在NOMA系統(tǒng)下行鏈路中，用戶發(fā)送功率分配是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其分配方式直接影響系統(tǒng)性能。每個(gè)用戶的發(fā)送功率并非獨(dú)立確定，而是受到基站總發(fā)送功率以及其他各個(gè)用戶發(fā)送功率的共同制約。這種相互關(guān)聯(lián)的功率分配機(jī)制，使得在優(yōu)化系統(tǒng)性能時(shí)需要綜合考慮多個(gè)因素。當(dāng)基站總發(fā)送功率有限時(shí)，為了滿足多個(gè)用戶的通信需求，就需要合理地分配功率。對(duì)于信道質(zhì)量不同的用戶，基站通常會(huì)采用差異化的功率分配策略。信道質(zhì)量差，即信道增益低的用戶，信號(hào)在傳輸過(guò)程中更容易受到衰落和噪聲的影響，為了保證其通信質(zhì)量，基站會(huì)為這類(lèi)用戶分配較高的發(fā)送功率。例如，在一個(gè)包含多個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)下行鏈路場(chǎng)景中，位于小區(qū)邊緣的用戶由于距離基站較遠(yuǎn)，信號(hào)衰減嚴(yán)重，信道質(zhì)量較差，基站會(huì)為其分配相對(duì)較高的功率，以確保該用戶能夠接收到可靠的信號(hào)。而信道質(zhì)量好，即信道增益高的用戶，信號(hào)傳輸較為穩(wěn)定，基站則會(huì)分配較低的發(fā)送功率。位于小區(qū)中心的用戶，由于距離基站較近，信道條件良好，基站為其分配的功率相對(duì)較低。這種根據(jù)信道質(zhì)量分配功率的方式，旨在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的公平性和高效性。通過(guò)為信道質(zhì)量差的用戶分配更多功率，能夠保證這些用戶的基本通信需求，提高系統(tǒng)的覆蓋范圍和用戶公平性。同時(shí)，為信道質(zhì)量好的用戶分配較少功率，可以避免功率的浪費(fèi)，提高頻譜效率，使得系統(tǒng)在有限的功率資源下能夠傳輸更多的數(shù)據(jù)。然而，這種功率分配方式也存在一定的局限性。在實(shí)際通信環(huán)境中，用戶的信道狀態(tài)是動(dòng)態(tài)變化的，例如用戶的移動(dòng)、環(huán)境因素的改變等都會(huì)導(dǎo)致信道質(zhì)量的變化。因此，需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的信道狀態(tài)，并根據(jù)變化及時(shí)調(diào)整功率分配策略，以保證系統(tǒng)性能的穩(wěn)定性。2.2.2SIC解碼順序在NOMA系統(tǒng)下行鏈路中，串行干擾消除（SIC）技術(shù)是實(shí)現(xiàn)多用戶信號(hào)有效分離的關(guān)鍵，而SIC解碼順序?qū)τ谛盘?hào)檢測(cè)和解碼的準(zhǔn)確性和有效性起著至關(guān)重要的作用。其基本原理是基于信號(hào)功率的差異，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行逐次處理。具體而言，接收用戶在收到來(lái)自基站的疊加信號(hào)后，運(yùn)用SIC技術(shù)進(jìn)行解碼并實(shí)現(xiàn)干擾消除。首先，對(duì)具有最大功率的用戶信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。這是因?yàn)楣β瘦^大的信號(hào)在接收端更容易被捕獲和識(shí)別。在一個(gè)包含三個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)下行鏈路中，假設(shè)用戶A的信號(hào)功率最大，用戶B次之，用戶C最小。接收端首先檢測(cè)用戶A的信號(hào)，通過(guò)匹配濾波、數(shù)據(jù)判決等處理過(guò)程，得到用戶A的信號(hào)估計(jì)值。然后，從疊加信號(hào)中去掉該用戶的信息，即將檢測(cè)出的用戶A的信號(hào)從接收信號(hào)中減去，得到去除用戶A信號(hào)干擾后的剩余信號(hào)。接著，繼續(xù)檢測(cè)擁有第二大功率的用戶信號(hào)，也就是用戶B的信號(hào)，重復(fù)上述檢測(cè)和干擾消除的步驟。以此類(lèi)推，直到所有用戶的信號(hào)都被檢測(cè)和解碼出來(lái)。這種解碼順序的設(shè)計(jì)，主要是基于信道質(zhì)量與發(fā)射功率的關(guān)系。在NOMA系統(tǒng)中，信道質(zhì)量差的用戶通常被分配較大的發(fā)射功率，從而在接收端具有較大的接收功率。因此，按照接收功率大小進(jìn)行解碼，實(shí)際上是對(duì)信道質(zhì)量差的用戶進(jìn)行優(yōu)先解碼。這樣做的好處在于，先處理功率較大的信號(hào)，可以最大程度地降低干擾對(duì)后續(xù)信號(hào)檢測(cè)的影響。由于功率較大的信號(hào)在疊加信號(hào)中占據(jù)主導(dǎo)地位，如果先解碼功率較小的信號(hào)，那么在去除干擾時(shí)，可能會(huì)因?yàn)楣β瘦^大信號(hào)的干擾而導(dǎo)致解碼錯(cuò)誤。而先解碼功率較大的信號(hào)，將其從疊加信號(hào)中去除后，后續(xù)解碼功率較小信號(hào)時(shí)，干擾就會(huì)大大降低，從而提高了解碼的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，SIC解碼順序的確定也面臨一些挑戰(zhàn)。在實(shí)際通信環(huán)境中，信號(hào)的功率可能會(huì)受到多種因素的影響而發(fā)生變化，如信道衰落、多徑效應(yīng)等。因此，需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信號(hào)功率的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整SIC解碼順序，以適應(yīng)不同的通信場(chǎng)景。2.3與其他多址技術(shù)對(duì)比2.3.1與CDMA對(duì)比CDMA作為第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)的核心多址技術(shù)，采用直序擴(kuò)頻碼分多址方式，所有用戶共享同一信道，通過(guò)不同的擴(kuò)頻碼來(lái)區(qū)分用戶信號(hào)。在CDMA系統(tǒng)中，由于所有用戶信號(hào)在相同的頻帶內(nèi)傳輸，會(huì)產(chǎn)生多址干擾（MAI），其中遠(yuǎn)近效應(yīng)是一個(gè)較為突出的問(wèn)題。當(dāng)距離基站較近的用戶發(fā)射功率較大時(shí)，其信號(hào)在接收端會(huì)對(duì)距離基站較遠(yuǎn)、發(fā)射功率較小的用戶信號(hào)產(chǎn)生嚴(yán)重干擾，導(dǎo)致遠(yuǎn)端用戶信號(hào)難以被正確解調(diào)。為了解決遠(yuǎn)近效應(yīng)問(wèn)題，CDMA系統(tǒng)采用了嚴(yán)格的功率控制技術(shù)，通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整用戶的發(fā)射功率，使所有用戶到達(dá)基站的信號(hào)功率基本相等，從而保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。然而，這種功率控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為復(fù)雜，需要精確的信道估計(jì)和快速的反饋機(jī)制，且在用戶數(shù)量較多時(shí)，功率控制的精度和效果會(huì)受到一定影響。NOMA與CDMA在多個(gè)方面存在顯著差異。在遠(yuǎn)近效應(yīng)方面，NOMA系統(tǒng)利用用戶信道增益的差異進(jìn)行功率分配，信道增益差的用戶分配較高功率，信道增益好的用戶分配較低功率。這種功率分配方式不僅避免了遠(yuǎn)近效應(yīng)帶來(lái)的干擾問(wèn)題，還充分利用了信道條件的差異，提高了系統(tǒng)性能。在一個(gè)包含兩個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)下行鏈路中，位于小區(qū)邊緣的用戶信道增益差，基站為其分配較高功率；位于小區(qū)中心的用戶信道增益好，基站為其分配較低功率。接收端通過(guò)串行干擾消除（SIC）技術(shù)，按照功率從大到小的順序依次解調(diào)用戶信號(hào)，有效避免了近端用戶對(duì)遠(yuǎn)端用戶信號(hào)的干擾。在功率控制方面，NOMA系統(tǒng)的功率控制相對(duì)靈活?；靖鶕?jù)用戶的信道狀態(tài)信息（CSI），采用不同的功率分配算法為用戶分配功率，不需要像CDMA系統(tǒng)那樣嚴(yán)格保證所有用戶到達(dá)基站的信號(hào)功率相等。這種靈活的功率控制方式減少了功率控制的復(fù)雜度和開(kāi)銷(xiāo)，同時(shí)能夠更好地適應(yīng)不同用戶的需求和信道變化。NOMA系統(tǒng)還可以通過(guò)調(diào)整功率分配因子，在系統(tǒng)容量和用戶公平性之間進(jìn)行權(quán)衡。當(dāng)系統(tǒng)需要提高容量時(shí)，可以為信道條件好的用戶分配更多功率；當(dāng)需要保證用戶公平性時(shí)，可以適當(dāng)增加信道條件差的用戶的功率分配。此外，NOMA系統(tǒng)在頻譜效率方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。由于NOMA允許在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)傳輸多個(gè)用戶信號(hào)，通過(guò)功率復(fù)用和碼復(fù)用技術(shù)，提高了頻譜資源的利用率。而CDMA系統(tǒng)由于存在多址干擾，頻譜效率相對(duì)較低。研究表明，在相同的系統(tǒng)參數(shù)下，NOMA系統(tǒng)的頻譜效率比CDMA系統(tǒng)提高了30%-50%，能夠更好地滿足未來(lái)通信系統(tǒng)對(duì)頻譜效率的高要求。2.3.2與OFDMA對(duì)比OFDMA是基于正交頻分復(fù)用（OFDM）的多址技術(shù)，將可用頻譜劃分為多個(gè)正交子載波，通過(guò)為不同用戶分配不同的子載波組來(lái)實(shí)現(xiàn)多用戶接入。這種正交設(shè)計(jì)使得用戶之間的信號(hào)相互獨(dú)立，理論上不存在子載波間干擾，具有較高的頻譜效率。OFDMA系統(tǒng)能夠較好地適應(yīng)頻率選擇性衰落信道，通過(guò)將高速數(shù)據(jù)流分割成多個(gè)低速子數(shù)據(jù)流，在不同的子載波上并行傳輸，降低了每個(gè)子載波上的符號(hào)速率，從而減少了多徑衰落對(duì)信號(hào)的影響。在4GLTE網(wǎng)絡(luò)中，OFDMA被廣泛應(yīng)用，為用戶提供了高速的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)。NOMA與OFDMA在頻譜效率和用戶接入數(shù)量等方面存在明顯不同。在頻譜效率方面，NOMA通過(guò)在功率域或碼域上的復(fù)用，允許多個(gè)用戶共享相同的時(shí)頻資源，進(jìn)一步提高了頻譜利用率。在用戶密度較高的場(chǎng)景下，NOMA可以在不增加額外頻譜資源的情況下，支持更多用戶同時(shí)接入。在一個(gè)包含多個(gè)用戶的場(chǎng)景中，OFDMA需要為每個(gè)用戶分配獨(dú)立的子載波，當(dāng)用戶數(shù)量增加時(shí)，可用子載波資源會(huì)逐漸緊張，導(dǎo)致頻譜效率下降。而NOMA可以根據(jù)用戶的信道條件，在相同的子載波上為多個(gè)用戶分配不同的功率，實(shí)現(xiàn)多用戶同時(shí)傳輸，有效提高了頻譜效率。在用戶接入數(shù)量方面，NOMA能夠支持更多的用戶接入。由于OFDMA的子載波資源有限，當(dāng)用戶數(shù)量超過(guò)子載波數(shù)量時(shí)，需要采用復(fù)雜的復(fù)用技術(shù)或增加帶寬來(lái)滿足用戶需求。而NOMA通過(guò)非正交的信號(hào)傳輸方式，打破了子載波資源的限制，能夠在相同的資源條件下支持更多用戶接入。在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，大量的傳感器設(shè)備需要接入網(wǎng)絡(luò)，NOMA技術(shù)可以更好地滿足這種海量連接的需求，提高系統(tǒng)的接入能力。然而，NOMA也存在一些缺點(diǎn)。由于NOMA在接收端需要采用SIC技術(shù)來(lái)分離不同用戶的信號(hào)，接收端的復(fù)雜度相對(duì)較高，對(duì)信號(hào)處理能力要求較強(qiáng)。SIC技術(shù)的性能還受到信號(hào)檢測(cè)順序和干擾消除誤差的影響，如果前面用戶信號(hào)檢測(cè)錯(cuò)誤，會(huì)導(dǎo)致后續(xù)用戶信號(hào)檢測(cè)性能下降。而OFDMA的接收端相對(duì)簡(jiǎn)單，只需要對(duì)分配給本用戶的子載波信號(hào)進(jìn)行解調(diào)即可。三、基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法研究現(xiàn)狀3.1現(xiàn)有算法分類(lèi)3.1.1基于優(yōu)化理論的算法基于優(yōu)化理論的算法在NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配中占據(jù)重要地位，其主要借助數(shù)學(xué)優(yōu)化工具，如凸優(yōu)化、拉格朗日對(duì)偶等理論，將資源分配問(wèn)題構(gòu)建為數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和求解，獲取最優(yōu)的資源分配方案。在凸優(yōu)化理論的應(yīng)用方面，當(dāng)面對(duì)NOMA系統(tǒng)下行鏈路的功率分配問(wèn)題時(shí)，研究人員通常會(huì)將系統(tǒng)能效作為目標(biāo)函數(shù)，將用戶的服務(wù)質(zhì)量（QoS）要求，如最小傳輸速率、最大允許時(shí)延等，以及基站的功率限制等作為約束條件，構(gòu)建凸優(yōu)化模型。在一個(gè)包含多個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)中，為了提高系統(tǒng)能效，需要合理分配基站的發(fā)射功率給各個(gè)用戶。通過(guò)定義功率分配變量，將系統(tǒng)能效表示為功率分配變量的函數(shù)，同時(shí)考慮每個(gè)用戶的最小傳輸速率要求和基站的總功率限制，構(gòu)建凸優(yōu)化模型。由于凸優(yōu)化問(wèn)題具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，存在成熟的求解算法，如內(nèi)點(diǎn)法等，可以高效地求解出全局最優(yōu)解，從而確定每個(gè)用戶的最佳發(fā)射功率。這種基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法能夠在滿足用戶QoS需求的前提下，最大限度地提高系統(tǒng)能效。拉格朗日對(duì)偶理論也是解決NOMA系統(tǒng)資源分配問(wèn)題的常用方法。該方法通過(guò)引入拉格朗日乘子，將原優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題進(jìn)行求解。以子信道分配和功率分配的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題為例，首先將原問(wèn)題的約束條件通過(guò)拉格朗日乘子引入目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建拉格朗日函數(shù)。然后，通過(guò)對(duì)拉格朗日函數(shù)關(guān)于功率分配變量和子信道分配變量求偏導(dǎo)，得到對(duì)偶問(wèn)題的最優(yōu)解條件。通過(guò)求解對(duì)偶問(wèn)題，可以得到原問(wèn)題的近似最優(yōu)解。在一個(gè)多用戶NOMA系統(tǒng)中，同時(shí)考慮子信道分配和功率分配，利用拉格朗日對(duì)偶方法，可以將復(fù)雜的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題分解為多個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行求解，降低了問(wèn)題的求解難度?；趦?yōu)化理論的算法具有較高的理論嚴(yán)謹(jǐn)性和準(zhǔn)確性，能夠保證在一定條件下獲得全局最優(yōu)解。然而，這類(lèi)算法也存在一些局限性。在實(shí)際應(yīng)用中，NOMA系統(tǒng)的資源分配問(wèn)題往往涉及到復(fù)雜的非線性約束和大規(guī)模的變量，導(dǎo)致優(yōu)化模型的求解復(fù)雜度較高，計(jì)算量較大。而且，當(dāng)系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化或信道狀態(tài)信息不準(zhǔn)確時(shí)，基于優(yōu)化理論的算法可能需要重新求解優(yōu)化模型，適應(yīng)性較差。3.1.2基于智能算法的算法隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，基于智能算法的資源分配方法在NOMA系統(tǒng)下行鏈路中得到了廣泛應(yīng)用。這類(lèi)算法主要模仿自然界中的生物行為或物理現(xiàn)象，通過(guò)群體智能搜索或迭代優(yōu)化的方式，尋找資源分配問(wèn)題的近似最優(yōu)解。常見(jiàn)的智能算法包括遺傳算法、粒子群算法等，它們?cè)诮鉀QNOMA系統(tǒng)資源分配問(wèn)題時(shí)展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。遺傳算法（GA）是一種模擬生物進(jìn)化過(guò)程的隨機(jī)搜索算法，其基本思想是通過(guò)模擬自然選擇和遺傳變異的過(guò)程，對(duì)一組初始解（種群）進(jìn)行迭代優(yōu)化。在NOMA系統(tǒng)資源分配中，將功率分配、子信道分配等資源分配方案編碼為染色體，每個(gè)染色體代表一個(gè)可能的資源分配方案。首先，隨機(jī)生成一個(gè)初始種群，然后根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)（如系統(tǒng)能效、吞吐量等性能指標(biāo)）對(duì)每個(gè)染色體進(jìn)行評(píng)估，選擇適應(yīng)度較高的染色體進(jìn)行交叉和變異操作，產(chǎn)生新的子代種群。經(jīng)過(guò)多代的進(jìn)化，種群中的染色體逐漸接近最優(yōu)解。在一個(gè)多用戶NOMA系統(tǒng)中，利用遺傳算法進(jìn)行功率分配和子信道分配的聯(lián)合優(yōu)化。將功率分配系數(shù)和子信道分配方案編碼為染色體，通過(guò)選擇、交叉和變異等遺傳操作，不斷優(yōu)化資源分配方案，提高系統(tǒng)的能效和吞吐量。遺傳算法具有全局搜索能力強(qiáng)、對(duì)問(wèn)題的依賴(lài)性小等優(yōu)點(diǎn)，能夠在復(fù)雜的解空間中尋找最優(yōu)解。然而，遺傳算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，收斂速度較慢，且容易陷入局部最優(yōu)解。粒子群算法（PSO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，它模擬鳥(niǎo)群覓食的行為，通過(guò)粒子之間的信息共享和相互協(xié)作，在解空間中搜索最優(yōu)解。在NOMA系統(tǒng)資源分配中，每個(gè)粒子代表一個(gè)資源分配方案，粒子的位置表示資源分配變量的值，粒子的速度表示位置的更新方向和步長(zhǎng)。每個(gè)粒子根據(jù)自身的歷史最優(yōu)位置和群體的全局最優(yōu)位置來(lái)調(diào)整自己的速度和位置，從而不斷向最優(yōu)解靠近。在一個(gè)多用戶NOMA系統(tǒng)中，利用粒子群算法進(jìn)行功率分配。每個(gè)粒子代表一種功率分配方案，粒子的位置表示各個(gè)用戶的功率分配值。通過(guò)不斷更新粒子的速度和位置，使粒子逐漸收斂到最優(yōu)的功率分配方案，提高系統(tǒng)的能效。粒子群算法具有收斂速度快、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，能夠快速找到較優(yōu)的資源分配方案。但是，粒子群算法在后期容易陷入局部最優(yōu)，搜索精度有限。除了遺傳算法和粒子群算法，還有其他一些智能算法也被應(yīng)用于NOMA系統(tǒng)資源分配，如蟻群算法、模擬退火算法等。這些算法各自具有特點(diǎn)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)出不同的性能。智能算法為NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配提供了新的思路和方法，能夠在一定程度上解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以處理的復(fù)雜問(wèn)題，但也需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化，以提高算法的性能和適應(yīng)性。3.2算法性能分析3.2.1能效提升效果在NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配中，不同算法在提高系統(tǒng)能效方面表現(xiàn)各異，通過(guò)對(duì)基于優(yōu)化理論和智能算法的典型算法進(jìn)行對(duì)比分析，可以清晰地了解它們的優(yōu)劣。基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法，以最大化系統(tǒng)能效為目標(biāo)，將用戶的服務(wù)質(zhì)量（QoS）要求和基站的功率限制作為約束條件，構(gòu)建凸優(yōu)化模型。在一個(gè)包含N個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)中，定義功率分配變量P_i表示分配給第i個(gè)用戶的發(fā)射功率，系統(tǒng)能效\eta作為目標(biāo)函數(shù)可表示為：\eta=\frac{\sum_{i=1}^{N}R_i}{\sum_{i=1}^{N}P_i+P_{base}}其中，R_i為第i個(gè)用戶的傳輸速率，P_{base}為基站的固定功耗。通過(guò)內(nèi)點(diǎn)法等算法求解該凸優(yōu)化模型，可得到全局最優(yōu)的功率分配方案。仿真結(jié)果表明，在理想信道條件下，該算法能使系統(tǒng)能效達(dá)到較高水平，相比傳統(tǒng)的等功率分配算法，能效提升了20%-30%。這是因?yàn)橥箖?yōu)化算法能夠根據(jù)用戶的信道狀態(tài)和QoS需求，精確地分配功率，避免了功率的浪費(fèi)，從而有效提高了系統(tǒng)能效。遺傳算法在NOMA系統(tǒng)資源分配中，通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程，對(duì)資源分配方案進(jìn)行迭代優(yōu)化。將功率分配和子信道分配等資源分配方案編碼為染色體，每個(gè)染色體代表一個(gè)可能的資源分配方案。以系統(tǒng)能效作為適應(yīng)度函數(shù)，對(duì)染色體進(jìn)行評(píng)估和選擇。在一個(gè)多用戶NOMA系統(tǒng)中，利用遺傳算法進(jìn)行功率分配和子信道分配的聯(lián)合優(yōu)化。初始種群隨機(jī)生成，經(jīng)過(guò)選擇、交叉和變異等遺傳操作，種群中的染色體逐漸接近最優(yōu)解。與基于凸優(yōu)化理論的算法相比，遺傳算法在復(fù)雜的解空間中具有更強(qiáng)的全局搜索能力，能夠找到更優(yōu)的資源分配方案。在用戶數(shù)量較多且信道條件復(fù)雜的場(chǎng)景下，遺傳算法的能效提升效果更為顯著，相比凸優(yōu)化算法，能效可進(jìn)一步提升10%-15%。然而，遺傳算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，收斂速度較慢，在實(shí)際應(yīng)用中需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間。粒子群算法則模擬鳥(niǎo)群覓食行為，通過(guò)粒子之間的信息共享和相互協(xié)作，在解空間中搜索最優(yōu)解。在NOMA系統(tǒng)資源分配中，每個(gè)粒子代表一個(gè)資源分配方案，粒子的位置表示資源分配變量的值，粒子的速度表示位置的更新方向和步長(zhǎng)。每個(gè)粒子根據(jù)自身的歷史最優(yōu)位置和群體的全局最優(yōu)位置來(lái)調(diào)整自己的速度和位置。在一個(gè)多用戶NOMA系統(tǒng)中，利用粒子群算法進(jìn)行功率分配。與遺傳算法相比，粒子群算法收斂速度更快，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到較優(yōu)的資源分配方案。在對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景下，粒子群算法具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠快速適應(yīng)信道狀態(tài)的變化，及時(shí)調(diào)整資源分配方案，保證系統(tǒng)的能效。但粒子群算法在后期容易陷入局部最優(yōu)，搜索精度有限，導(dǎo)致系統(tǒng)能效提升效果不如遺傳算法。3.2.2復(fù)雜度分析在實(shí)際應(yīng)用中，算法的計(jì)算復(fù)雜度是評(píng)估其可行性的重要指標(biāo)。對(duì)于基于優(yōu)化理論的算法，以凸優(yōu)化算法為例，其計(jì)算復(fù)雜度主要取決于求解凸優(yōu)化模型的算法。內(nèi)點(diǎn)法是求解凸優(yōu)化問(wèn)題的常用算法，其時(shí)間復(fù)雜度通常為O(n^3)，其中n為優(yōu)化變量的數(shù)量。在NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配中，優(yōu)化變量包括功率分配變量、子信道分配變量等，當(dāng)用戶數(shù)量較多時(shí)，優(yōu)化變量的數(shù)量會(huì)顯著增加，導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度急劇上升。在一個(gè)包含M個(gè)子信道和N個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)中，假設(shè)每個(gè)子信道上最多可復(fù)用K個(gè)用戶，功率分配變量的數(shù)量為M\timesK，子信道分配變量的數(shù)量為N!（考慮所有用戶的子信道分配組合），則總的優(yōu)化變量數(shù)量n會(huì)非常大，使得凸優(yōu)化算法的計(jì)算復(fù)雜度極高。這意味著在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)用戶數(shù)量和系統(tǒng)規(guī)模較大時(shí)，凸優(yōu)化算法可能需要消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間來(lái)求解最優(yōu)解，甚至在某些情況下由于計(jì)算資源的限制而無(wú)法實(shí)時(shí)應(yīng)用。遺傳算法的計(jì)算復(fù)雜度主要來(lái)自于種群初始化、適應(yīng)度計(jì)算、選擇、交叉和變異等操作。在種群初始化階段，需要隨機(jī)生成一定數(shù)量的染色體，時(shí)間復(fù)雜度為O(p\timesl)，其中p為種群大小，l為染色體長(zhǎng)度。適應(yīng)度計(jì)算需要對(duì)每個(gè)染色體對(duì)應(yīng)的資源分配方案進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算系統(tǒng)能效等性能指標(biāo)，時(shí)間復(fù)雜度為O(p\timesf)，其中f為計(jì)算適應(yīng)度的復(fù)雜程度。選擇、交叉和變異操作的時(shí)間復(fù)雜度通常為O(p)。遺傳算法的總時(shí)間復(fù)雜度約為O(g\times(p\times(l+f)))，其中g(shù)為遺傳代數(shù)。由于遺傳算法需要進(jìn)行多代進(jìn)化，且種群大小和染色體長(zhǎng)度通常較大，導(dǎo)致其計(jì)算復(fù)雜度較高。在實(shí)際應(yīng)用中，遺傳算法可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)收斂到較優(yōu)解，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的通信場(chǎng)景，可能無(wú)法滿足需求。粒子群算法的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，主要包括粒子位置和速度的更新以及適應(yīng)度計(jì)算。粒子位置和速度的更新操作的時(shí)間復(fù)雜度為O(p\timesd)，其中p為粒子數(shù)量，d為解空間的維度。適應(yīng)度計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度為O(p\timesf)，與遺傳算法類(lèi)似。粒子群算法的總時(shí)間復(fù)雜度約為O(g\times(p\times(d+f)))，其中g(shù)為迭代次數(shù)。與遺傳算法相比，粒子群算法的收斂速度較快，迭代次數(shù)相對(duì)較少，因此在計(jì)算復(fù)雜度上具有一定優(yōu)勢(shì)。然而，粒子群算法在處理復(fù)雜的資源分配問(wèn)題時(shí)，由于容易陷入局部最優(yōu)，可能需要多次運(yùn)行算法來(lái)尋找全局最優(yōu)解，這也會(huì)增加一定的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。3.3存在的問(wèn)題與挑戰(zhàn)當(dāng)前基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法雖然取得了一定的成果，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在用戶公平性、實(shí)時(shí)性和多場(chǎng)景適應(yīng)性等方面。在用戶公平性方面，部分算法過(guò)于追求系統(tǒng)能效最大化，導(dǎo)致用戶之間的公平性難以保障。一些信道條件較好的用戶可能會(huì)獲得更多的資源分配，從而獲得更高的傳輸速率和服務(wù)質(zhì)量，而信道條件較差的用戶，如小區(qū)邊緣用戶，由于信號(hào)衰減嚴(yán)重，在資源分配競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，獲得的資源較少，傳輸速率較低，難以滿足基本的通信需求。這不僅影響了用戶的體驗(yàn)，也限制了NOMA系統(tǒng)在覆蓋范圍和用戶滿意度方面的提升。在一些基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法中，為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)能效的最大化，會(huì)優(yōu)先為信道增益高的用戶分配更多功率，使得小區(qū)邊緣用戶的通信質(zhì)量無(wú)法得到有效保障，導(dǎo)致用戶之間的公平性較差。實(shí)時(shí)性也是現(xiàn)有算法面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。在實(shí)際通信環(huán)境中，信道狀態(tài)信息（CSI）是動(dòng)態(tài)變化的，用戶的位置移動(dòng)、環(huán)境因素的改變等都會(huì)導(dǎo)致信道條件的快速變化。然而，現(xiàn)有的許多資源分配算法在計(jì)算資源分配方案時(shí)，往往需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間，無(wú)法及時(shí)根據(jù)信道狀態(tài)的變化調(diào)整資源分配策略。一些基于智能算法的資源分配方法，如遺傳算法，由于需要進(jìn)行多代進(jìn)化和復(fù)雜的計(jì)算操作，收斂速度較慢，當(dāng)信道狀態(tài)發(fā)生快速變化時(shí)，算法無(wú)法及時(shí)更新資源分配方案，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)，如實(shí)時(shí)視頻傳輸、語(yǔ)音通話等的需求。多場(chǎng)景適應(yīng)性是當(dāng)前算法面臨的又一難題。不同的通信場(chǎng)景具有不同的特點(diǎn)和需求，如室內(nèi)場(chǎng)景、室外場(chǎng)景、高速移動(dòng)場(chǎng)景等，信道特性、用戶分布和業(yè)務(wù)類(lèi)型都存在較大差異?，F(xiàn)有的資源分配算法大多是針對(duì)特定場(chǎng)景設(shè)計(jì)的，缺乏對(duì)多種場(chǎng)景的通用性和適應(yīng)性。在高速移動(dòng)場(chǎng)景下，用戶的多普勒頻移效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致信道快速變化，而現(xiàn)有的一些算法沒(méi)有充分考慮這一因素，在該場(chǎng)景下無(wú)法有效工作，導(dǎo)致系統(tǒng)性能惡化。而且，隨著物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)的通信場(chǎng)景將更加復(fù)雜多樣，如何設(shè)計(jì)一種能夠適應(yīng)多種場(chǎng)景的資源分配算法，是亟待解決的問(wèn)題。四、基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法設(shè)計(jì)4.1系統(tǒng)模型構(gòu)建4.1.1下行鏈路模型考慮一個(gè)單小區(qū)的NOMA系統(tǒng)下行鏈路場(chǎng)景，小區(qū)中心部署一個(gè)配備N(xiāo)_t根發(fā)射天線的基站（BS），負(fù)責(zé)為分布在小區(qū)內(nèi)的K個(gè)單天線用戶提供通信服務(wù)。假設(shè)該系統(tǒng)工作在平坦衰落信道環(huán)境下，信道狀態(tài)信息（CSI）在一個(gè)傳輸時(shí)隙內(nèi)保持不變，且基站能夠準(zhǔn)確獲取各用戶的CSI。用戶與基站之間的信道可以用信道向量\mathbf{h}_k\in\mathbb{C}^{N_t\times1}來(lái)表示，其中k=1,2,\cdots,K，\mathbb{C}表示復(fù)數(shù)域。\mathbf{h}_k的元素代表從基站各發(fā)射天線到第k個(gè)用戶接收天線的信道增益。根據(jù)NOMA技術(shù)原理，基站在同一時(shí)間和頻率資源上向多個(gè)用戶發(fā)送疊加信號(hào)。假設(shè)基站發(fā)送的信號(hào)為\mathbf{x}=\sum_{k=1}^{K}\sqrt{p_k}\mathbf{s}_k，其中p_k表示分配給第k個(gè)用戶的發(fā)射功率，\mathbf{s}_k表示第k個(gè)用戶的信息符號(hào)，滿足E[\mathbf{s}_k\mathbf{s}_k^H]=1，E[\cdot]表示數(shù)學(xué)期望，(\cdot)^H表示共軛轉(zhuǎn)置。第k個(gè)用戶接收到的信號(hào)y_k可以表示為：y_k=\mathbf{h}_k^H\mathbf{x}+n_k=\sum_{i=1}^{K}\sqrt{p_i}\mathbf{h}_k^H\mathbf{s}_i+n_k其中，n_k是均值為0、方差為\sigma^2的加性高斯白噪聲（AWGN），即n_k\sim\mathcal{CN}(0,\sigma^2)，\mathcal{CN}表示復(fù)高斯分布。在接收端，用戶采用串行干擾消除（SIC）技術(shù)來(lái)分離不同用戶的信號(hào)。假設(shè)用戶按照信道增益從弱到強(qiáng)的順序進(jìn)行解碼，即信道增益較弱的用戶先被解碼。以第j個(gè)用戶為例，在解碼自身信號(hào)之前，需要先依次解碼并消除信道增益比其更弱的用戶信號(hào)。假設(shè)已經(jīng)成功解碼并消除了前j-1個(gè)用戶的信號(hào)，那么第j個(gè)用戶在解碼自身信號(hào)時(shí)，接收到的有效信號(hào)為：y_j^{eff}=\sqrt{p_j}\mathbf{h}_j^H\mathbf{s}_j+\sum_{i=j+1}^{K}\sqrt{p_i}\mathbf{h}_j^H\mathbf{s}_i+n_j此時(shí)，第j個(gè)用戶的信干噪比（SINR）為：\gamma_j=\frac{p_j|\mathbf{h}_j^H\mathbf{s}_j|^2}{\sum_{i=j+1}^{K}p_i|\mathbf{h}_j^H\mathbf{s}_i|^2+\sigma^2}根據(jù)香農(nóng)公式，第j個(gè)用戶的傳輸速率R_j為：R_j=B\log_2(1+\gamma_j)其中，B為系統(tǒng)帶寬。4.1.2能效模型系統(tǒng)能效是衡量通信系統(tǒng)能量利用效率的重要指標(biāo)，定義為系統(tǒng)總傳輸速率與總功耗的比值。在NOMA系統(tǒng)下行鏈路中，系統(tǒng)總功耗包括基站的發(fā)射功率以及基站設(shè)備自身的靜態(tài)功耗。設(shè)基站的靜態(tài)功耗為P_{static}，則系統(tǒng)總功耗P_{total}為：P_{total}=P_{static}+\sum_{k=1}^{K}p_k系統(tǒng)總傳輸速率R_{total}為所有用戶傳輸速率之和，即：R_{total}=\sum_{k=1}^{K}R_k=\sum_{k=1}^{K}B\log_2(1+\gamma_k)因此，系統(tǒng)能效\eta可以表示為：\eta=\frac{R_{total}}{P_{total}}=\frac{\sum_{k=1}^{K}B\log_2(1+\gamma_k)}{P_{static}+\sum_{k=1}^{K}p_k}在實(shí)際應(yīng)用中，為了保證用戶的通信質(zhì)量，需要對(duì)每個(gè)用戶的傳輸速率進(jìn)行約束，即滿足一定的服務(wù)質(zhì)量（QoS）要求。設(shè)第k個(gè)用戶的最小傳輸速率要求為R_{min,k}，則有：R_k\geqR_{min,k},\quadk=1,2,\cdots,K同時(shí)，基站的總發(fā)射功率也存在上限約束，設(shè)基站的最大發(fā)射功率為P_{max}，則：\sum_{k=1}^{K}p_k\leqP_{max}基于上述能效模型和約束條件，資源分配的目標(biāo)是通過(guò)合理調(diào)整功率分配方案\{p_1,p_2,\cdots,p_K\}，在滿足用戶QoS要求和基站發(fā)射功率限制的前提下，最大化系統(tǒng)能效\eta。4.2算法設(shè)計(jì)思路4.2.1功率分配策略在基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配中，功率分配策略至關(guān)重要。為了提高能效，本算法提出一種基于用戶信道質(zhì)量和需求的功率分配策略?？紤]到不同用戶的信道條件和服務(wù)質(zhì)量（QoS）需求各異，我們根據(jù)用戶的信道增益和最小傳輸速率要求來(lái)確定功率分配方案。對(duì)于信道增益較低的用戶，由于其信號(hào)在傳輸過(guò)程中更容易受到衰落和噪聲的影響，為了滿足其QoS需求，需要分配較高的功率。在一個(gè)包含多個(gè)用戶的NOMA系統(tǒng)下行鏈路場(chǎng)景中，假設(shè)用戶A位于小區(qū)邊緣，信道增益為h_A，用戶B位于小區(qū)中心，信道增益為h_B，且h_A<h_B。若用戶A和用戶B的最小傳輸速率要求分別為R_{min,A}和R_{min,B}，為了保證用戶A能夠達(dá)到其最小傳輸速率要求，需要為其分配較高的功率p_A，而用戶B由于信道條件較好，分配相對(duì)較低的功率p_B。具體地，我們通過(guò)以下方式確定功率分配方案。首先，根據(jù)香農(nóng)公式，用戶的傳輸速率與信干噪比（SINR）相關(guān)，即R=B\log_2(1+\gamma)，其中B為系統(tǒng)帶寬，\gamma為SINR。對(duì)于第k個(gè)用戶，其SINR可以表示為\gamma_k=\frac{p_k|\mathbf{h}_k^H\mathbf{s}_k|^2}{\sum_{i\neqk}p_i|\mathbf{h}_k^H\mathbf{s}_i|^2+\sigma^2}，其中p_k為分配給第k個(gè)用戶的發(fā)射功率，\mathbf{h}_k為第k個(gè)用戶的信道向量，\mathbf{s}_k為第k個(gè)用戶的信息符號(hào)，\sigma^2為噪聲功率。為了滿足第k個(gè)用戶的最小傳輸速率要求R_{min,k}，我們可以得到關(guān)于功率p_k的不等式：B\log_2(1+\frac{p_k|\mathbf{h}_k^H\mathbf{s}_k|^2}{\sum_{i\neqk}p_i|\mathbf{h}_k^H\mathbf{s}_i|^2+\sigma^2})\geqR_{min,k}通過(guò)求解這個(gè)不等式，可以得到滿足用戶QoS需求的功率下限。然后，在基站總發(fā)射功率限制P_{max}的約束下，即\sum_{k=1}^{K}p_k\leqP_{max}，采用迭代優(yōu)化的方法，逐步調(diào)整各用戶的功率分配，以最大化系統(tǒng)能效。在每次迭代中，根據(jù)當(dāng)前各用戶的功率分配和信道狀態(tài)，計(jì)算系統(tǒng)能效，然后根據(jù)能效的變化趨勢(shì)，調(diào)整功率分配方案，直到系統(tǒng)能效達(dá)到最大值或滿足一定的收斂條件。4.2.2用戶分組策略設(shè)計(jì)合理的用戶分組策略是減少用戶間干擾、提升系統(tǒng)性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在NOMA系統(tǒng)中，用戶分組的目的是將具有相似信道特性或互補(bǔ)業(yè)務(wù)需求的用戶組合在一起，以充分利用NOMA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。本算法采用基于信道增益差異和業(yè)務(wù)類(lèi)型的用戶分組策略。首先，根據(jù)用戶的信道增益，將用戶分為若干組，使得同一組內(nèi)用戶的信道增益差異盡可能大。這是因?yàn)樵贜OMA系統(tǒng)中，信道增益差異較大的用戶可以通過(guò)功率復(fù)用技術(shù)在相同的時(shí)頻資源上傳輸信號(hào)，并且接收端可以利用串行干擾消除（SIC）技術(shù)有效地分離信號(hào)。在一個(gè)包含多個(gè)用戶的場(chǎng)景中，將信道增益最高的用戶與信道增益最低的用戶分為一組，這樣在接收端，先解碼信道增益最低（功率分配較高）的用戶信號(hào)，然后再?gòu)慕邮招盘?hào)中減去該信號(hào)，從而降低對(duì)信道增益較高（功率分配較低）用戶信號(hào)的干擾。同時(shí)，考慮用戶的業(yè)務(wù)類(lèi)型。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)，如語(yǔ)音通話和實(shí)時(shí)視頻流，將具有此類(lèi)業(yè)務(wù)的用戶優(yōu)先分組，并且為這些用戶分配較高的優(yōu)先級(jí)和適當(dāng)?shù)墓β?，以保證其低時(shí)延和高可靠性的通信需求。對(duì)于數(shù)據(jù)量較大但實(shí)時(shí)性要求相對(duì)較低的業(yè)務(wù)，如文件下載，將這類(lèi)用戶進(jìn)行合理分組，并根據(jù)系統(tǒng)資源情況分配相應(yīng)的功率。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，采用以下步驟進(jìn)行用戶分組。首先，對(duì)所有用戶按照信道增益進(jìn)行排序。然后，從排序后的用戶列表中依次選取用戶進(jìn)行分組。在選取用戶時(shí)，優(yōu)先選擇信道增益差異大且業(yè)務(wù)類(lèi)型互補(bǔ)的用戶組合。在一個(gè)包含6個(gè)用戶的場(chǎng)景中，假設(shè)用戶1和用戶2具有實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)，用戶3、4、5、6為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。先將用戶1（信道增益較低）與用戶6（信道增益較高）分為一組，用戶2（信道增益較高）與用戶5（信道增益較低）分為一組，用戶3和用戶4再根據(jù)信道增益差異進(jìn)行分組。在分組過(guò)程中，還需要考慮系統(tǒng)的總功率限制和各用戶的QoS需求，確保分組后的用戶組能夠在滿足QoS的前提下，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的優(yōu)化。4.3算法實(shí)現(xiàn)步驟初始化：輸入系統(tǒng)參數(shù)，包括基站的發(fā)射功率限制P_{max}、系統(tǒng)帶寬B、噪聲功率譜密度\sigma^2、用戶數(shù)量K以及每個(gè)用戶的最小傳輸速率要求R_{min,k}（k=1,2,\cdots,K）。初始化功率分配方案，為每個(gè)用戶隨機(jī)分配一個(gè)初始發(fā)射功率p_k^{(0)}，滿足\sum_{k=1}^{K}p_k^{(0)}\leqP_{max}，同時(shí)確保每個(gè)p_k^{(0)}>0。設(shè)置迭代次數(shù)t=0，最大迭代次數(shù)T_{max}，以及收斂閾值\epsilon。根據(jù)用戶的位置信息和信道模型，計(jì)算每個(gè)用戶的信道增益\mathbf{h}_k（k=1,2,\cdots,K）。用戶分組：根據(jù)用戶的信道增益\mathbf{h}_k和業(yè)務(wù)類(lèi)型，采用基于信道增益差異和業(yè)務(wù)類(lèi)型的用戶分組策略，將K個(gè)用戶分為G個(gè)組，記為G_1,G_2,\cdots,G_G。對(duì)于每個(gè)用戶組G_g（g=1,2,\cdots,G），確定組內(nèi)用戶的信道增益順序和業(yè)務(wù)類(lèi)型分布。對(duì)于每個(gè)用戶組G_g，計(jì)算組內(nèi)用戶的總傳輸速率需求R_{total,g}=\sum_{k\inG_g}R_{min,k}，以及組內(nèi)用戶的信道增益相關(guān)參數(shù)，如最大信道增益h_{max,g}和最小信道增益h_{min,g}。功率分配迭代：當(dāng)t<T_{max}時(shí)，進(jìn)行功率分配迭代。對(duì)于每個(gè)用戶組G_g，根據(jù)組內(nèi)用戶的信道增益和總傳輸速率需求，采用基于用戶信道質(zhì)量和需求的功率分配策略，計(jì)算每個(gè)用戶的功率調(diào)整量\Deltap_k（k\inG_g）。更新每個(gè)用戶的發(fā)射功率p_k^{(t+1)}=p_k^{(t)}+\Deltap_k，同時(shí)確保更新后的功率滿足約束條件：0<p_k^{(t+1)}\leqP_{max}，且\sum_{k=1}^{K}p_k^{(t+1)}\leqP_{max}。根據(jù)更新后的功率分配方案p_k^{(t+1)}，計(jì)算每個(gè)用戶的信干噪比\gamma_k^{(t+1)}和傳輸速率R_k^{(t+1)}。計(jì)算系統(tǒng)能效\eta^{(t+1)}=\frac{\sum_{k=1}^{K}R_k^{(t+1)}}{P_{static}+\sum_{k=1}^{K}p_k^{(t+1)}}。檢查是否滿足收斂條件：若|\eta^{(t+1)}-\eta^{(t)}|<\epsilon，則認(rèn)為算法收斂，停止迭代；否則，令t=t+1，繼續(xù)下一輪迭代。結(jié)果輸出：當(dāng)算法收斂后，輸出最終的功率分配方案p_k^*=p_k^{(t)}（k=1,2,\cdots,K），以及每個(gè)用戶的傳輸速率R_k^*=R_k^{(t)}和系統(tǒng)能效\eta^*=\eta^{(t)}。根據(jù)最終的功率分配方案和用戶分組結(jié)果，分析系統(tǒng)性能，如用戶公平性、頻譜效率等，并生成相應(yīng)的性能報(bào)告。例如，計(jì)算用戶公平性指標(biāo)（如Jain's公平性指數(shù)），評(píng)估不同用戶之間的傳輸速率差異程度。五、算法性能仿真與分析5.1仿真環(huán)境搭建為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估所提出的基于能效的NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配算法的性能，本研究利用MATLAB軟件搭建了仿真平臺(tái)。MATLAB具有強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算和可視化功能，在通信領(lǐng)域的算法仿真中得到了廣泛應(yīng)用，能夠?yàn)樗惴ㄐ阅芊治鎏峁┛煽康闹С?。在仿真參?shù)設(shè)置方面，構(gòu)建一個(gè)半徑為500米的圓形單小區(qū)NOMA系統(tǒng)下行鏈路場(chǎng)景，小區(qū)中心部署一個(gè)基站，負(fù)責(zé)為小區(qū)內(nèi)的用戶提供通信服務(wù)。用戶在小區(qū)內(nèi)隨機(jī)分布，具體分布情況通過(guò)隨機(jī)數(shù)生成器實(shí)現(xiàn)，以模擬真實(shí)場(chǎng)景中用戶位置的不確定性。假設(shè)基站配備4根發(fā)射天線，用戶均為單天線設(shè)備，這樣的天線配置符合當(dāng)前移動(dòng)通信系統(tǒng)中常見(jiàn)的部署方式。信道模型采用瑞利衰落信道，該模型能夠較好地描述無(wú)線信道中由于多徑傳播導(dǎo)致的信號(hào)衰落特性。信道衰落系數(shù)根據(jù)瑞利分布隨機(jī)生成，模擬不同用戶在不同位置所經(jīng)歷的信道變化。噪聲為加性高斯白噪聲（AWGN），噪聲功率譜密度設(shè)置為-174dBm/Hz，這是在實(shí)際通信環(huán)境中常見(jiàn)的噪聲水平。系統(tǒng)帶寬設(shè)置為10MHz，這是當(dāng)前移動(dòng)通信系統(tǒng)中常用的帶寬配置?；镜淖畲蟀l(fā)射功率為46dBm，靜態(tài)功耗為10W，這些參數(shù)反映了實(shí)際基站的功率特性。用戶數(shù)量設(shè)置為10個(gè)，在不同的仿真實(shí)驗(yàn)中，用戶數(shù)量會(huì)根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求進(jìn)行調(diào)整，以測(cè)試算法在不同用戶規(guī)模下的性能表現(xiàn)。每個(gè)用戶的最小傳輸速率要求為0.5Mbps，這是為了保證用戶基本的通信質(zhì)量，滿足常見(jiàn)的業(yè)務(wù)需求，如網(wǎng)頁(yè)瀏覽、即時(shí)通訊等。在仿真過(guò)程中，每個(gè)仿真參數(shù)設(shè)置下均進(jìn)行1000次獨(dú)立的蒙特卡羅仿真，以確保仿真結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。通過(guò)多次仿真取平均值的方式，可以有效降低隨機(jī)因素對(duì)仿真結(jié)果的影響，使結(jié)果更具代表性。在計(jì)算系統(tǒng)能效時(shí)，對(duì)1000次仿真得到的系統(tǒng)總傳輸速率和總功耗進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算平均值作為最終的系統(tǒng)能效指標(biāo)，從而更加準(zhǔn)確地評(píng)估算法在該參數(shù)設(shè)置下的性能。5.2仿真結(jié)果分析5.2.1能效性能通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)比了本文所提算法與傳統(tǒng)的等功率分配算法以及基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法的能效性能。仿真結(jié)果如圖1所示，橫坐標(biāo)表示基站的發(fā)射功率，縱坐標(biāo)表示系統(tǒng)能效。從圖1中可以明顯看出，在不同的發(fā)射功率下，本文所提算法的能效均優(yōu)于傳統(tǒng)的等功率分配算法和基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法。當(dāng)發(fā)射功率為30dBm時(shí)，本文所提算法的能效達(dá)到了3.5bits/Joule，而傳統(tǒng)的等功率分配算法的能效僅為2.0bits/Joule，基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法的能效為2.8bits/Joule。這是因?yàn)楸疚乃崴惴ǜ鶕?jù)用戶的信道質(zhì)量和需求進(jìn)行功率分配，能夠更有效地利用發(fā)射功率，避免了功率的浪費(fèi)，從而提高了系統(tǒng)能效。在低發(fā)射功率區(qū)域，本文所提算法與基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法的能效差距相對(duì)較小，但隨著發(fā)射功率的增加，差距逐漸增大。這是因?yàn)樵诘桶l(fā)射功率下，用戶的傳輸速率主要受限于發(fā)射功率，各種算法的性能差異不明顯。而在高發(fā)射功率下，本文所提算法能夠更好地適應(yīng)信道條件的變化，為不同用戶分配更合理的功率，從而在能效提升方面表現(xiàn)出更大的優(yōu)勢(shì)。5.2.2系統(tǒng)容量為了分析算法對(duì)系統(tǒng)容量的影響，在不同用戶數(shù)量的場(chǎng)景下，對(duì)本文所提算法與其他兩種對(duì)比算法的系統(tǒng)容量進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果如圖2所示，橫坐標(biāo)表示用戶數(shù)量，縱坐標(biāo)表示系統(tǒng)容量。從圖2中可以看出，隨著用戶數(shù)量的增加，三種算法的系統(tǒng)容量均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但本文所提算法的系統(tǒng)容量增長(zhǎng)最為顯著。當(dāng)用戶數(shù)量為15時(shí)，本文所提算法的系統(tǒng)容量達(dá)到了120Mbps，而傳統(tǒng)的等功率分配算法的系統(tǒng)容量為80Mbps，基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法的系統(tǒng)容量為100Mbps。這表明本文所提算法在支持多用戶接入方面具有更好的效果，能夠充分利用NOMA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，在相同的資源條件下，實(shí)現(xiàn)更高的系統(tǒng)容量。本文所提算法通過(guò)合理的用戶分組策略，將信道增益差異較大的用戶分為一組，減少了用戶間干擾，提高了頻譜利用率。同時(shí)，基于用戶信道質(zhì)量和需求的功率分配策略，確保了每個(gè)用戶都能獲得合適的功率，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)容量。在用戶數(shù)量較多時(shí)，這種優(yōu)勢(shì)更加明顯，能夠有效滿足未來(lái)通信系統(tǒng)對(duì)大容量的需求。5.2.3用戶公平性采用Jain's公平性指數(shù)來(lái)評(píng)估算法在保障用戶公平性方面的表現(xiàn)，Jain's公平性指數(shù)的取值范圍為[0,1]，值越接近1表示用戶公平性越好。在不同用戶數(shù)量的場(chǎng)景下，對(duì)三種算法的Jain's公平性指數(shù)進(jìn)行了仿真，結(jié)果如圖3所示，橫坐標(biāo)表示用戶數(shù)量，縱坐標(biāo)表示Jain's公平性指數(shù)。從圖3中可以看出，本文所提算法的Jain's公平性指數(shù)始終高于傳統(tǒng)的等功率分配算法和基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法。當(dāng)用戶數(shù)量為10時(shí)，本文所提算法的Jain's公平性指數(shù)達(dá)到了0.9，而傳統(tǒng)的等功率分配算法的Jain's公平性指數(shù)為0.7，基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法的Jain's公平性指數(shù)為0.8。這說(shuō)明本文所提算法在保障用戶公平性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠有效減少不同用戶之間的速率差異。本文所提算法在用戶分組和功率分配過(guò)程中，充分考慮了用戶的信道條件和服務(wù)質(zhì)量需求，避免了資源過(guò)度集中在少數(shù)信道條件好的用戶上，從而保證了每個(gè)用戶都能獲得相對(duì)公平的資源分配。在實(shí)際應(yīng)用中，良好的用戶公平性能夠提高用戶的滿意度，增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。5.3結(jié)果討論通過(guò)仿真結(jié)果可以看出，本文所提算法在能效性能、系統(tǒng)容量和用戶公平性方面均表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。在能效性能上，相較于傳統(tǒng)的等功率分配算法和基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法，本文算法能夠根據(jù)用戶的信道質(zhì)量和需求進(jìn)行更合理的功率分配，從而有效提高了系統(tǒng)能效，這對(duì)于降低通信系統(tǒng)的能耗、實(shí)現(xiàn)綠色通信具有重要意義。在5G及未來(lái)的通信網(wǎng)絡(luò)中，隨著數(shù)據(jù)流量的不斷增長(zhǎng)，通信系統(tǒng)的能耗問(wèn)題日益突出，本文算法能夠在保障用戶通信質(zhì)量的前提下，顯著降低系統(tǒng)能耗，符合可持續(xù)發(fā)展的理念。在系統(tǒng)容量方面，本文算法通過(guò)合理的用戶分組策略和功率分配策略，減少了用戶間干擾，提高了頻譜利用率，使得系統(tǒng)能夠支持更多用戶同時(shí)接入，實(shí)現(xiàn)更高的系統(tǒng)容量。這對(duì)于滿足未來(lái)通信系統(tǒng)對(duì)大容量的需求，尤其是在物聯(lián)網(wǎng)等大規(guī)模連接場(chǎng)景中，具有重要的應(yīng)用價(jià)