第五代移动通信即将来临，要求数据速率提高100~1000倍，设备连接数提高10~100倍，对频谱效率和能量效率提出了更高的要求。由于非正交多址技术(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)可以极大提高频谱效率，因此成为了下一代移动通信候选方案之一。但是数据量的急剧增长，也导致了极大的能量消耗。因此，绿色通信也是未来研究的重要趋势之一。基于以上研究背景，针对功率域NOMA系统，本文先从能量效率最优的角度，研究了无线资源分配。然而单一的能量效率优化难以综合考虑通信系统需求，因此本文进一步研究了功率域NOMA能量效率和频谱效率的联合优化问题。
　　在功率域NOMA系统能量效率研究中，本文给出了能量效率优化的数学模型。为了求解该混合优化问题，本文将其分解为用户分配问题和功率分配两个子问题。在基站功率受限的情况下，本文提出了低复杂度的用户选择方法和基于梯度下降法的迭代功率分配方案，以最大化系统能量效率。仿真结果证明，相比正交频分多址(Orthogonal Frequency-Division Multiple Access, OFDMA)，所提出的资源分配算法显著提高了系统的能量效率。
　　考虑传输功率限制和最小速率限制，本文研究了功率域NOMA系统的能量效率和频谱效率的联合优化问题。首先分析了功率域NOMA通信系统中能量效率和频谱效率的关系，并且从理论上推导出了单载波情况下，能量效率达到最优时的频谱效率的闭合表达式。当频谱效率和能量效率无法同时达到最优的时，本文提出了多目标优化框架。利用加权和方法，可以将两个彼此竞争的性能指标转化为单目标优化问题。根据不同的通信需求，可以选择不同的权重联合优化频谱效率和能量效率。本文从理论上证明，功率域NOMA系统的性能和用户增益大小有关，因此提出了一种低复杂度的基于信道增益的分组用户选择算法。当给定用户选择方案后，功率分配问题是拟凹问题，本文提出了一种迭代的两层的功率优化方法：内层使用拉格朗日法分配用户间功率，外层结合二分法搜索最优传输总功率。仿真结果证明所提的资源分配方法可以灵活切换在频谱效率优化和能量效率优化场景，提出的低复杂度算法收敛速度快，并且系统的性能与穷举搜索的最优解较接近。