随着无线通信的不断发展,第五代(The Fifth Generation,5G)移动通信网络将面临前所未有的超高数据流量、大规模设备连接、超低时延和超高可靠等一系列挑战。新型多址(Novel Multiple Access,NMA)作为5G关键技术之一,可以实现高系统容量、低时延和大规模连接,从而解决5G所面临的上述挑战。在无线资源有限的情况下,合理的资源分配是实现NMA性能提升的关键之处。目前关于NMA的资源分配已经得到了研究者们的广泛关注,并涌现了大量资源分配算法。图样分割多址(Pattern Division Multiple Access,PDMA)作为一种典型的多载波NMA技术,成为了最有希望解决5G两大应用场景,增强型移动宽带和大规模机器类通信所面临挑战的空口技术。尽管目前关于PDMA的研究已经受到了研究者们的广泛关注,但是其资源分配算法的研究仍十分匮乏。因此PDMA的资源分配算法具有重要研究意义,基于此,本文展开了以下研究:本文通过对现有资源分配算法的介绍和分析,发现在各种NMA技术中资源分配算法的关键要素有一定的相似性,例如在用户配对方面,大多数算法都是基于用户信道增益来匹配用户;在功率分配方面,最优功率分配的闭式解可以通过KarushKuhnTucker(KKT)条件来得到。因此,在现有用户配对算法的基础上,本文针对两种不同5G应用场景分别提出了改进的用户配对算法。在用户配对算法研究方面,首先提出了PDMA图样矩阵设计准则,然后给出了优选图样矩阵示例,并对优选图样矩阵进行了性能仿真。仿真结果证明了本文提出的图样矩阵设计准则的有效性。在功率分配算法研究方面,本文考虑基站具有两种不同信道状态信息(Channel State Information,CSI),以最大化总吞吐量为优化目标,提出了一种迭代功率分配算法。针对完美CSI情况,首先利用KKT条件得到最优功率分配的闭式解,然后通过一维搜索算法和次梯度法迭代地更新拉格朗日乘子,从而得到了迭代功率分配算法。针对非完美CSI情况,首先将概率混合问题转化成非概率混合问题,然后基于提出的迭代功率分配算法得到了最优功率分配策略。仿真结果表明,与现有功率分配算法相比,本文提出的迭代功率分配算法可以获得更好的系统总吞吐量。