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非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)已被广泛接受为5G系统解决快速增长的移动数据流量和海量连接需求的关键候选多址技术。NOMA技术无论是在频谱效率和系统吞吐量,还是在用户公平性、低延时和大规模连接上都展现了其相较于正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)系统的优越性,并且与现有通信架构具有较好的兼容性。本文主要研究5G场景下NOMA技术的应用及其关键技术的算法创新,主要工作内容和创新点概述如下:本文首先以两用户的下行链路为例,阐述了NOMA技术的基本原理,分析了与传统OMA相比NOMA在吞吐量和连接数上带来的性能增益。研究NOMA应用中的关键技术,并结合5G三种典型业务场景,分析NOMA在未来应用场景的巨大潜力。合理的用户选择配对有利于降低MIMO-NOMA系统中迫零波束赋形(Zero-Forcing Beamforming,ZFBF)无法消除的组间干扰以及保障NOMA用户顺利通过串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)进行解码。本文在MIMO-NOMA系统中提出了新型用户选择配对算法,通过应用经典匈牙利算法,将NOMA用户选择配对问题转换为指派问题,通过用户的信道特征建立效益矩阵,求解获得限制条件下最优配对方案。仿真表明,在单小区2～128用户随机撒点的下行MIMO-NOMA场景下,所提算法相较随机撒点在系统吞吐量上平均提升了35%左右,相较经典的两阶段配对算法,提升约5%左右,验证了所提方案的有效性。此外,本文研究了毫米波(Millimeter-Wave,mm Wave)场景下与传统MIMO通信的不同点,建立了mmWave-NOMA的系统模型,包括基于泊松簇过程(Poisson Cluster Process,PCP)的用户撒点以及单径毫米波信道模型的建立。提出了基于机器学习的用户分簇算法,该算法利用较少的信道状态信息(Channel State Information,CSI)将小区内的用户快速分成若干个簇,采用最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)策略来减少波束设计的复杂度。仿真表明,仿真发射功率在0～30 dBm时的系统吞吐量,所提方案相较mmWave-NOMA的随机波束赋形方案平均提升了约30%左右,验证了所提方案的性能。