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为了实现1000倍的移动数据速率提升和100倍的设备连接密度增长,第五代移动通信系统(The 5th Generation mobile communication system,5G)主要从密集异构组网、频谱效率提升以及频谱资源开发等方面开展无线通信技术研发。非正交多址接入(Non-orthogonal multiple access,NOMA)作为提升频谱效率的关键技术,是提高5G数据速率和连接密度的重要方法。增强移动宽带场景和大规模接入场景是5G的典型场景,在上述两个场景中,如何在协同和非协同接入的情况下降低用户间干扰以提高网络性能是NOMA面临的重要挑战。增强移动宽带场景旨在提供高数据速率,满足多样化无线业务需求,通过NOMA用户配对和结合业务的NOMA设计可以提高网络容量并支持5G系统承载高流量业务。大规模接入场景面临海量设备的接入和能量受限问题,高效的免调度NOMA资源接入方案设计预期能有效提高连接密度,此外,考虑到设备能量对连接密度的影响,NOMA结合新兴供能技术可以补偿设备能量,从而保障基于NOMA技术的连接密度提升。本论文围绕NOMA技术展开研究,包括增强移动宽带场景下的用户配对研究和视频流体验质量(Quality of experience,QoE)提升研究,大规模接入场景下的免调度NOMA接入吞吐量提升研究和能效传输研究,采用随机几何、最优化理论、增强学习等数学工具,分析优化覆盖概率、频谱效率、接入吞吐量、能量效率等性能。研究成果总结如下:(1)针对协作NOMA网络容量提升与串行干扰消除(Successive interference cancellation,SIC)复杂度降低的折衷问题,研究协作NOMA网络中的两用户配对方案。已知一个源点和一个目标用户的位置,采用齐次泊松点过程建模候选用户的位置分布;考虑到协作NOMA网络中链路距离对SIC解调成败和网络容量增益的影响,提出了两种基于距离的用户配对方案:靠近源点配对和靠近用户配对;采用随机几何和高斯切比雪夫积分近似形式,分析了两种配对方案分别在半双工NOMA、全双工NOMA传输模式下的用户覆盖概率和频谱效率。数值仿真结果验证了理论分析的正确性,并且表明当目标用户与源点的距离小于距离阈值,采用靠近用户配对方案的全双工NOMA相比于非协作NOMA获得1 1.6%的和频谱效率增益。(2)针对视频流QoE提升受限于网络容量的问题,以及视频质量与数据速率不适配将导致视频流QoE降低的问题,研究NOMA网络中提升视频流QoE的资源分配和视频质量自适应。首先提出了一种同步自适应比特率视频流模型;然后以最大化用户QoE并降低传输能耗为目标,在满足SIC解调稳定性和多时隙和速率约束的条件下,建立资源分配和比特率自适应联合优化问题;采用拉格朗日松弛法将原问题分解为每个时隙的信道和功率优化子问题和每个视频片段的比特率自适应子问题,并基于改进的Gale-Shapley匹配算法和凸差规划提出了资源分配和比特率自适应联合优化算法。仿真结果表明所提算法在无线资源不充足或视频片段较大的情况下能够获得15%的平均比特率增益。(3)针对基于调度的多址接入带来的信令开销和计算资源消耗问题,提出了基于深度增强学习(Deep reinforcement learning,DRL)的免调度NOMA资源接入框架;为了降低移动设备之间的干扰、DRL的计算复杂度和SIC复杂度,设计了信道和设备分簇方案,第n个设备簇以免调度NOMA的方式竞争第n个信道簇;为了进一步降低簇内干扰,设计了上行离散功率控制方案,每个离散接收功率等级可容纳一定数量的冲突;以最大化长期平均簇吞吐量为目标,将信道选择和接收功率等级选择问题建模为部分可观察马尔可夫决策过程,并提出基于DRL的免调度NOMA资源接入算法进行求解。仿真结果表明当设备数量分别是信道数量的两倍和五倍时,所提算法相比基于随机竞争的免调度NOMA方案获得32.9%和156%的接入吞吐量增益。(4)针对 NOMA 机器类通信(Machine type communications,MTC)网络中设备能量供给不足影响网络接入吞吐量的问题,以及能量收集(Energy harvesting,EH)技术能以较低成本维持能量受限设备运行的事实,提出了 EH-放大前传(Amplify-and-forward,AF)和EH-解码前传(Decode-and-forward,DF)数据聚合方案;以最小化传输能耗为目标,在满足MTC设备通信和能量需求的条件下,建立时间和功率联合优化问题;通过最优化理论求解并提出EH-AF和EH-DF数据聚合资源分配算法。仿真结果表明当MTC网关与基站之间的链路距离小于阈值,EH-AF数据聚合方案比EH-DF数据聚合方案减小42%的能耗,随着MTC设备数量减少,MTC网关与基站之间的链路距离阈值变大。综上,围绕NOMA技术,本文面向增强移动宽带场景提出两个协作NOMA用户配对方案,和一个NOMA资源分配和视频质量自适应算法,面向大规模接入场景提出免调度NOMA资源接入框架,和两个能量收集数据聚合方案及其资源分配算法,解决了 NOMA引发的多用户干扰问题,实现了采用NOMA技术提升5G网络容量和连接密度的整体目标,为5G系统中NOMA技术的设计和应用提供理论指导。