非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配算法：演進(jìn)、策略與優(yōu)化

一、引言1.1研究背景與意義隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，無(wú)線(xiàn)通信領(lǐng)域的數(shù)據(jù)流量呈爆炸式增長(zhǎng)，各類(lèi)智能設(shè)備的廣泛普及，使得接入無(wú)線(xiàn)通信的用戶(hù)數(shù)量急劇攀升，人們對(duì)高速、穩(wěn)定、低延遲的通信服務(wù)需求也日益迫切。然而，可用的頻譜資源卻極為有限，傳統(tǒng)的正交多址接入（OrthogonalMultipleAccess，OMA）系統(tǒng)，如時(shí)分多址接入（TimeDivisionMultipleAccess，TDMA）、頻分多址接入（FrequencyDivisionMultipleAccess，F(xiàn)DMA）和碼分多址接入（CodeDivisionMultipleAccess，CDMA）等，用戶(hù)接入數(shù)受到可用正交資源數(shù)量的限制，在頻譜資源日漸緊張的當(dāng)下，其頻譜資源利用效率和系統(tǒng)用戶(hù)容量已趨近極限，難以滿(mǎn)足用戶(hù)日益增長(zhǎng)的需求。在這樣的背景下，非正交多址接入（Non-OrthogonalMultipleAccess，NOMA）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為解決頻譜資源緊張問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)之一。NOMA技術(shù)允許在同一時(shí)頻資源上復(fù)用多個(gè)用戶(hù)，極大程度地提高了系統(tǒng)的用戶(hù)接入數(shù)和頻譜效率。它在發(fā)送端采用功率復(fù)用或多址接入簽名碼，使多用戶(hù)信號(hào)能夠共享同一時(shí)頻資源塊，接收端則采用串行干擾消除（SuccessiveInterferenceCancellation，SIC）等多址干擾消除技術(shù)對(duì)不同用戶(hù)區(qū)分解碼。其中，功率復(fù)用技術(shù)是NOMA的核心技術(shù)之一，它利用不同用戶(hù)之間的信道增益差異，在時(shí)域和頻域外增加功率維度，對(duì)用戶(hù)信號(hào)進(jìn)行線(xiàn)性疊加傳輸，放松了時(shí)頻物理資源塊的正交性限制，從而提升系統(tǒng)容量和頻譜效率。舉例來(lái)說(shuō)，在一個(gè)小區(qū)中，有多個(gè)用戶(hù)同時(shí)請(qǐng)求數(shù)據(jù)傳輸，NOMA技術(shù)可以讓這些用戶(hù)在相同的時(shí)間和頻率資源上進(jìn)行通信，通過(guò)為不同用戶(hù)分配不同的功率來(lái)區(qū)分信號(hào)，而不像傳統(tǒng)OMA技術(shù)那樣，必須為每個(gè)用戶(hù)分配單獨(dú)的時(shí)間或頻率資源。功率分配算法在NOMA系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用，它直接影響著系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。合理的功率分配能夠有效降低用戶(hù)信號(hào)之間的多址干擾，提高系統(tǒng)的吞吐量和頻譜效率，同時(shí)還能改善小區(qū)邊緣用戶(hù)的性能，保障通信質(zhì)量和用戶(hù)公平性。例如，通過(guò)為信道條件較差的小區(qū)邊緣用戶(hù)分配更高的功率，可以提升他們的接收信號(hào)質(zhì)量，從而提高其數(shù)據(jù)傳輸速率和通信可靠性。反之，若功率分配不合理，不僅會(huì)導(dǎo)致多址干擾增加，降低系統(tǒng)的整體性能，還可能使部分用戶(hù)的通信質(zhì)量無(wú)法得到保障，影響用戶(hù)體驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，不同的通信場(chǎng)景和用戶(hù)需求對(duì)功率分配算法提出了多樣化的要求。在密集城區(qū)場(chǎng)景中，用戶(hù)數(shù)量眾多，信號(hào)干擾復(fù)雜，需要功率分配算法能夠高效地協(xié)調(diào)用戶(hù)之間的功率分配，以提高系統(tǒng)容量和頻譜效率；而在偏遠(yuǎn)農(nóng)村或山區(qū)等覆蓋范圍較大的場(chǎng)景中，則更注重保障小區(qū)邊緣用戶(hù)的通信質(zhì)量，功率分配算法需要優(yōu)先考慮為這些用戶(hù)分配足夠的功率。因此，深入研究非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配算法，對(duì)于提升NOMA系統(tǒng)的性能，充分發(fā)揮其在頻譜效率和用戶(hù)接入數(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，滿(mǎn)足未來(lái)無(wú)線(xiàn)通信不斷增長(zhǎng)的需求，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀非正交多址接入技術(shù)自被提出以來(lái)，便在全球范圍內(nèi)引發(fā)了廣泛的研究熱潮。在國(guó)外，眾多知名科研機(jī)構(gòu)和高校紛紛投入大量資源進(jìn)行深入研究。日本NTTDoCoMo公司早在2010年就率先提出了基于多用戶(hù)信號(hào)功率相互疊加、接收端串行干擾消除的功率域非正交多址接入技術(shù)，為后續(xù)的研究奠定了重要基礎(chǔ)。此后，該公司通過(guò)大量的模擬實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了在城市地區(qū)采用NOMA技術(shù)可使無(wú)線(xiàn)接入宏蜂窩的總吞吐量提高約50%，這一成果極大地推動(dòng)了NOMA技術(shù)的發(fā)展。韓國(guó)的三星電子也在NOMA技術(shù)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，他們?cè)诙嘤脩?hù)檢測(cè)和功率分配算法方面進(jìn)行了深入研究，提出了一系列創(chuàng)新性的算法，有效提升了系統(tǒng)的性能和用戶(hù)體驗(yàn)。例如，三星的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的功率分配算法，該算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的信道狀態(tài)和用戶(hù)需求，智能地調(diào)整功率分配策略，從而顯著提高了系統(tǒng)的頻譜效率和用戶(hù)公平性。在國(guó)內(nèi)，隨著對(duì)5G及未來(lái)移動(dòng)通信技術(shù)需求的不斷增長(zhǎng)，各大科研院校和企業(yè)也積極投身于NOMA技術(shù)的研究。華為、中興等通信企業(yè)在NOMA技術(shù)的研究與應(yīng)用方面處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先地位。華為在NOMA技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了稀疏碼分多址接入（SparseCodeMultipleAccess，SCMA）技術(shù)，該技術(shù)結(jié)合了碼域和功率域的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高了頻譜效率和系統(tǒng)容量。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用測(cè)試，華為證明了SCMA技術(shù)在提升通信系統(tǒng)性能方面的顯著優(yōu)勢(shì)，為5G及未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的發(fā)展提供了有力的技術(shù)支持。中興則在功率分配算法和多用戶(hù)調(diào)度策略方面進(jìn)行了深入研究，提出了多種有效的算法和策略，以提高系統(tǒng)的性能和用戶(hù)體驗(yàn)。例如，中興的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于博弈論的功率分配算法，該算法通過(guò)建立基站與用戶(hù)之間的博弈模型，實(shí)現(xiàn)了功率的合理分配，有效提高了系統(tǒng)的吞吐量和用戶(hù)公平性。在功率分配算法的研究方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了眾多算法，可大致分為傳統(tǒng)優(yōu)化算法、智能算法和博弈論算法等幾類(lèi)。傳統(tǒng)優(yōu)化算法如拉格朗日對(duì)偶算法，通過(guò)將功率分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問(wèn)題，利用拉格朗日對(duì)偶理論求解最優(yōu)功率分配方案。這類(lèi)算法在理論上能夠獲得全局最優(yōu)解，但計(jì)算復(fù)雜度較高，在實(shí)際應(yīng)用中面臨著計(jì)算資源和時(shí)間的限制。例如，在一個(gè)包含大量用戶(hù)的通信系統(tǒng)中，使用拉格朗日對(duì)偶算法進(jìn)行功率分配，需要進(jìn)行復(fù)雜的矩陣運(yùn)算和迭代求解，計(jì)算量巨大，難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。智能算法如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，通過(guò)模擬自然界中的生物進(jìn)化或群體行為來(lái)尋找最優(yōu)解。這些算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，能夠在復(fù)雜的解空間中找到較優(yōu)的功率分配方案，但算法的收斂速度較慢，且容易陷入局部最優(yōu)解。以遺傳算法為例，在處理大規(guī)模的功率分配問(wèn)題時(shí)，需要進(jìn)行大量的染色體編碼和遺傳操作，計(jì)算效率較低，且在某些情況下可能無(wú)法找到全局最優(yōu)解。博弈論算法則將基站和用戶(hù)視為博弈參與者，通過(guò)建立博弈模型來(lái)實(shí)現(xiàn)功率的合理分配。如斯坦克爾伯格博弈算法，將基站作為領(lǐng)導(dǎo)者，用戶(hù)作為跟隨者，基站首先確定功率價(jià)格，用戶(hù)根據(jù)自身需求和成本選擇購(gòu)買(mǎi)的功率，通過(guò)雙方的博弈達(dá)到功率分配的均衡。這類(lèi)算法能夠較好地考慮用戶(hù)的自私性和競(jìng)爭(zhēng)性，但需要準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息和用戶(hù)需求信息，且在實(shí)際應(yīng)用中，由于用戶(hù)數(shù)量眾多和信道狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，博弈的收斂性和穩(wěn)定性面臨挑戰(zhàn)。在一個(gè)復(fù)雜的通信環(huán)境中，信道狀態(tài)頻繁變化，用戶(hù)需求也各不相同，斯坦克爾伯格博弈算法可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能達(dá)到均衡狀態(tài)，甚至在某些情況下無(wú)法收斂?，F(xiàn)有研究在提升系統(tǒng)性能方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。一方面，部分算法過(guò)于依賴(lài)準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息，而在實(shí)際的無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境中，信道狀態(tài)受到多徑衰落、多普勒頻移等因素的影響，難以精確獲取，這就導(dǎo)致這些算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能大打折扣。另一方面，一些算法雖然能夠在理論上實(shí)現(xiàn)較好的性能，但計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，限制了其在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用。此外，對(duì)于不同通信場(chǎng)景下的功率分配算法研究還不夠深入，缺乏能夠適應(yīng)多樣化場(chǎng)景需求的通用算法。在密集城區(qū)場(chǎng)景中，用戶(hù)分布密集，信號(hào)干擾復(fù)雜，現(xiàn)有的功率分配算法可能無(wú)法有效協(xié)調(diào)用戶(hù)之間的功率分配，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降；而在偏遠(yuǎn)農(nóng)村或山區(qū)等覆蓋范圍較大的場(chǎng)景中，如何在保證小區(qū)邊緣用戶(hù)通信質(zhì)量的同時(shí)，提高系統(tǒng)的整體效率，也是現(xiàn)有研究尚未完全解決的問(wèn)題。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究聚焦于非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配算法，具體研究?jī)?nèi)容涵蓋以下幾個(gè)方面：傳統(tǒng)功率分配算法分析：深入剖析拉格朗日對(duì)偶算法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法以及斯坦克爾伯格博弈算法等傳統(tǒng)功率分配算法的原理、實(shí)現(xiàn)過(guò)程和性能特點(diǎn)。以拉格朗日對(duì)偶算法為例，詳細(xì)推導(dǎo)其將功率分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問(wèn)題并利用拉格朗日對(duì)偶理論求解最優(yōu)功率分配方案的過(guò)程，分析其在理論上獲得全局最優(yōu)解的優(yōu)勢(shì)以及在實(shí)際應(yīng)用中面臨計(jì)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題。對(duì)于遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法，研究其模擬生物進(jìn)化或群體行為進(jìn)行全局搜索的機(jī)制，分析其在復(fù)雜解空間中尋找較優(yōu)功率分配方案的能力，以及收斂速度較慢和容易陷入局部最優(yōu)解的局限性。針對(duì)斯坦克爾伯格博弈算法，分析其將基站和用戶(hù)視為博弈參與者，通過(guò)建立博弈模型實(shí)現(xiàn)功率合理分配的過(guò)程，探討其在考慮用戶(hù)自私性和競(jìng)爭(zhēng)性方面的優(yōu)勢(shì)，以及在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)準(zhǔn)確信道狀態(tài)信息和用戶(hù)需求信息的依賴(lài)，和博弈收斂性和穩(wěn)定性面臨的挑戰(zhàn)?；谛诺罓顟B(tài)信息的功率分配算法優(yōu)化：研究在實(shí)際無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境中，由于信道狀態(tài)受到多徑衰落、多普勒頻移等因素影響難以精確獲取的情況下，如何優(yōu)化功率分配算法。一方面，探索如何利用信道估計(jì)技術(shù)提高信道狀態(tài)信息的準(zhǔn)確性，從而為功率分配算法提供更可靠的依據(jù)。另一方面，研究如何設(shè)計(jì)魯棒性強(qiáng)的功率分配算法，使其在信道狀態(tài)信息存在誤差的情況下仍能保持較好的性能。例如，通過(guò)引入自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，使算法能夠根據(jù)信道狀態(tài)的變化實(shí)時(shí)調(diào)整功率分配策略，降低信道狀態(tài)不確定性對(duì)系統(tǒng)性能的影響。降低計(jì)算復(fù)雜度的功率分配算法研究：針對(duì)現(xiàn)有部分功率分配算法計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求的問(wèn)題，研究新的算法或改進(jìn)策略來(lái)降低計(jì)算復(fù)雜度。例如，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中的降維算法，對(duì)功率分配問(wèn)題中的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少計(jì)算量?；蛘卟捎梅植际接?jì)算的思想，將功率分配計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，提高計(jì)算效率。同時(shí)，在降低計(jì)算復(fù)雜度的前提下，保證算法的性能損失在可接受范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜度和系統(tǒng)性能之間的平衡。多場(chǎng)景適應(yīng)性功率分配算法設(shè)計(jì)：考慮不同通信場(chǎng)景下的特點(diǎn)和需求，設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)多樣化場(chǎng)景的功率分配算法。在密集城區(qū)場(chǎng)景中，用戶(hù)分布密集，信號(hào)干擾復(fù)雜，重點(diǎn)研究如何優(yōu)化功率分配算法，以高效協(xié)調(diào)用戶(hù)之間的功率分配，提高系統(tǒng)容量和頻譜效率。通過(guò)建立適用于密集城區(qū)場(chǎng)景的信道模型和干擾模型，分析用戶(hù)之間的干擾關(guān)系，設(shè)計(jì)針對(duì)性的功率分配策略，如采用干擾協(xié)調(diào)技術(shù)，合理分配用戶(hù)功率，降低干擾對(duì)系統(tǒng)性能的影響。在偏遠(yuǎn)農(nóng)村或山區(qū)等覆蓋范圍較大的場(chǎng)景中，關(guān)注小區(qū)邊緣用戶(hù)的通信質(zhì)量，研究如何優(yōu)先為這些用戶(hù)分配足夠的功率，同時(shí)兼顧系統(tǒng)的整體效率。通過(guò)分析覆蓋范圍較大場(chǎng)景下的信號(hào)傳播特性和用戶(hù)分布特點(diǎn)，設(shè)計(jì)基于距離或信號(hào)強(qiáng)度的功率分配算法，確保小區(qū)邊緣用戶(hù)能夠獲得可靠的通信服務(wù)。1.3.2研究方法為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用以下研究方法：理論分析：運(yùn)用數(shù)學(xué)推導(dǎo)和理論論證的方法，對(duì)非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配算法進(jìn)行深入分析。建立系統(tǒng)模型，明確功率分配問(wèn)題的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明算法的可行性和最優(yōu)性。在研究拉格朗日對(duì)偶算法時(shí)，通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，證明其在滿(mǎn)足一定條件下能夠獲得功率分配問(wèn)題的全局最優(yōu)解。對(duì)不同算法的性能進(jìn)行理論分析和比較，從理論層面揭示各算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供理論依據(jù)。通過(guò)理論分析，比較遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法在搜索能力、收斂速度等方面的差異，為選擇合適的算法提供參考。仿真實(shí)驗(yàn)：利用MATLAB、NS-3等仿真軟件搭建非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路仿真平臺(tái)，對(duì)各種功率分配算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。設(shè)置不同的仿真參數(shù)，如用戶(hù)數(shù)量、信道條件、信噪比等，模擬不同的通信場(chǎng)景，全面評(píng)估算法的性能。在仿真實(shí)驗(yàn)中，對(duì)比不同算法在吞吐量、頻譜效率、用戶(hù)公平性等性能指標(biāo)上的表現(xiàn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)直觀地展示算法的優(yōu)劣，為算法的改進(jìn)和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。例如，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，比較改進(jìn)后的功率分配算法與傳統(tǒng)算法在不同場(chǎng)景下的吞吐量和頻譜效率，驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性。對(duì)比研究：將本文提出的功率分配算法與現(xiàn)有的傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比研究，從多個(gè)維度對(duì)算法性能進(jìn)行評(píng)估。除了比較算法的吞吐量、頻譜效率和用戶(hù)公平性等常規(guī)性能指標(biāo)外，還考慮算法的計(jì)算復(fù)雜度、對(duì)信道狀態(tài)信息的依賴(lài)程度以及在不同場(chǎng)景下的適應(yīng)性等因素。通過(guò)全面的對(duì)比研究，突出本文算法的優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新點(diǎn)，明確算法的適用范圍和改進(jìn)方向，為實(shí)際應(yīng)用提供更具參考價(jià)值的算法選擇。二、非正交多址接入系統(tǒng)概述2.1系統(tǒng)基本原理非正交多址接入（NOMA）系統(tǒng)作為一種新型的多址接入技術(shù)，其核心在于突破了傳統(tǒng)正交多址接入技術(shù)對(duì)時(shí)頻資源正交性的嚴(yán)格限制，通過(guò)在功率域進(jìn)行復(fù)用，實(shí)現(xiàn)多個(gè)用戶(hù)在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)進(jìn)行通信，從而顯著提升了頻譜效率和系統(tǒng)容量。在傳統(tǒng)的正交多址接入系統(tǒng)中，如時(shí)分多址接入（TDMA）、頻分多址接入（FDMA）和碼分多址接入（CDMA）等，用戶(hù)之間需要在時(shí)間、頻率或碼域上保持嚴(yán)格的正交性，以避免相互干擾。這就導(dǎo)致系統(tǒng)的用戶(hù)接入數(shù)受到可用正交資源數(shù)量的限制，在頻譜資源日益緊張的當(dāng)下，難以滿(mǎn)足不斷增長(zhǎng)的通信需求。NOMA系統(tǒng)則另辟蹊徑，它充分利用不同用戶(hù)之間的信道增益差異，在發(fā)送端將多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)進(jìn)行功率復(fù)用，通過(guò)線(xiàn)性疊加的方式在相同的時(shí)頻資源塊上進(jìn)行傳輸。在一個(gè)包含兩個(gè)用戶(hù)的NOMA系統(tǒng)中，基站會(huì)根據(jù)用戶(hù)的信道條件，為信道增益較好的用戶(hù)分配較低的功率，為信道增益較差的用戶(hù)分配較高的功率。然后將這兩個(gè)用戶(hù)的信號(hào)進(jìn)行疊加，通過(guò)同一時(shí)頻資源發(fā)送出去。這樣，在相同的時(shí)頻資源上，就實(shí)現(xiàn)了多個(gè)用戶(hù)信號(hào)的同時(shí)傳輸，大大提高了頻譜資源的利用效率。為了有效分離和恢復(fù)出不同用戶(hù)的信號(hào)，NOMA系統(tǒng)在接收端采用了串行干擾刪除（SIC）技術(shù)。該技術(shù)的工作原理是基于信號(hào)功率的差異，按照一定的順序?qū)ΟB加信號(hào)中的用戶(hù)信號(hào)進(jìn)行逐次檢測(cè)和解調(diào)。具體來(lái)說(shuō)，接收端首先檢測(cè)功率最強(qiáng)的用戶(hù)信號(hào)，將其解調(diào)出來(lái)并重構(gòu)，然后從接收到的疊加信號(hào)中減去該用戶(hù)信號(hào)的干擾，得到只包含其他用戶(hù)信號(hào)的剩余信號(hào)。接著，對(duì)剩余信號(hào)中功率最強(qiáng)的用戶(hù)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和解調(diào)，重復(fù)上述過(guò)程，直到所有用戶(hù)的信號(hào)都被成功解調(diào)出來(lái)。在一個(gè)包含三個(gè)用戶(hù)的NOMA系統(tǒng)中，接收端首先檢測(cè)功率最大的用戶(hù)1的信號(hào)，將其解調(diào)并重構(gòu)后從接收信號(hào)中減去。然后在剩余信號(hào)中檢測(cè)功率次大的用戶(hù)2的信號(hào)，同樣解調(diào)重構(gòu)后減去其干擾。最后，在剩余信號(hào)中檢測(cè)出用戶(hù)3的信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)了三個(gè)用戶(hù)信號(hào)的成功分離和解調(diào)。SIC技術(shù)的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確的信號(hào)檢測(cè)順序和有效的干擾消除。在實(shí)際應(yīng)用中，由于信道狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化和噪聲的影響，信號(hào)檢測(cè)順序的確定和干擾消除的效果會(huì)直接影響到系統(tǒng)的性能。為了提高SIC技術(shù)的性能，研究人員提出了多種改進(jìn)方法，如基于信道狀態(tài)信息的動(dòng)態(tài)信號(hào)檢測(cè)順序調(diào)整、自適應(yīng)干擾消除算法等。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信道狀態(tài)信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)檢測(cè)順序，能夠更好地適應(yīng)信道變化，提高信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性；而自適應(yīng)干擾消除算法則能夠根據(jù)干擾的特性，自動(dòng)調(diào)整干擾消除的參數(shù)，提高干擾消除的效果，從而提升系統(tǒng)的整體性能。2.2下行鏈路特點(diǎn)在非正交多址接入系統(tǒng)中，下行鏈路具有一系列獨(dú)特的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)不僅決定了其與傳統(tǒng)正交多址接入系統(tǒng)的差異，也為提升通信系統(tǒng)性能帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。多用戶(hù)共享頻譜資源是下行鏈路的顯著特點(diǎn)之一。在NOMA系統(tǒng)的下行鏈路中，多個(gè)用戶(hù)能夠在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行通信，這打破了傳統(tǒng)OMA系統(tǒng)對(duì)時(shí)頻資源正交性的嚴(yán)格限制。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的小區(qū)中，基站可以同時(shí)在同一頻段和時(shí)隙上向不同用戶(hù)發(fā)送數(shù)據(jù)。這種頻譜共享方式極大地提高了頻譜利用效率，使得系統(tǒng)能夠支持更多的用戶(hù)接入，有效緩解了頻譜資源緊張的問(wèn)題。然而，多用戶(hù)共享頻譜資源也不可避免地引入了多址干擾（MultipleAccessInterference，MAI）。由于多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)在相同的時(shí)頻資源上傳輸，信號(hào)之間會(huì)相互干擾，影響接收端對(duì)信號(hào)的正確解調(diào)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，NOMA系統(tǒng)在接收端采用了串行干擾消除（SIC）技術(shù)，通過(guò)逐次消除干擾信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同用戶(hù)信號(hào)的準(zhǔn)確檢測(cè)和解碼。功率分配在下行鏈路中起著至關(guān)重要的作用，它直接影響著系統(tǒng)的性能。在NOMA系統(tǒng)中，基站根據(jù)用戶(hù)的信道條件為不同用戶(hù)分配不同的發(fā)射功率。信道增益較好的用戶(hù)，信號(hào)傳輸質(zhì)量高，受到干擾的影響較小，因此分配較低的功率；而信道增益較差的用戶(hù)，信號(hào)傳輸過(guò)程中容易受到干擾和衰落的影響，為了保證其通信質(zhì)量，需要分配較高的功率。在一個(gè)小區(qū)中，位于小區(qū)中心的用戶(hù)距離基站較近，信道條件好，基站為其分配較低的功率；而位于小區(qū)邊緣的用戶(hù)距離基站較遠(yuǎn)，信道衰落嚴(yán)重，干擾較大，基站則為其分配較高的功率。通過(guò)這種功率分配方式，NOMA系統(tǒng)能夠在一定程度上平衡不同用戶(hù)的通信質(zhì)量，提高系統(tǒng)的整體性能和用戶(hù)公平性。下行鏈路中的信號(hào)檢測(cè)和解調(diào)過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，需要依賴(lài)高效的信號(hào)處理技術(shù)。由于多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)在相同的時(shí)頻資源上疊加傳輸，接收端需要采用先進(jìn)的信號(hào)處理算法來(lái)準(zhǔn)確分離和恢復(fù)出各個(gè)用戶(hù)的信號(hào)。SIC技術(shù)是NOMA系統(tǒng)接收端的核心技術(shù)之一，它按照信號(hào)功率從大到小的順序?qū)τ脩?hù)信號(hào)進(jìn)行逐次檢測(cè)和解調(diào)。在檢測(cè)過(guò)程中，先將功率最大的用戶(hù)信號(hào)解調(diào)出來(lái)并重構(gòu)，然后從接收信號(hào)中減去該信號(hào)的干擾，再對(duì)剩余信號(hào)中功率次大的用戶(hù)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，以此類(lèi)推，直到所有用戶(hù)信號(hào)都被成功解調(diào)。在一個(gè)包含三個(gè)用戶(hù)的NOMA系統(tǒng)下行鏈路中，接收端首先檢測(cè)功率最大的用戶(hù)1的信號(hào)，將其解調(diào)并重構(gòu)后從接收信號(hào)中減去。然后在剩余信號(hào)中檢測(cè)功率次大的用戶(hù)2的信號(hào)，同樣解調(diào)重構(gòu)后減去其干擾。最后，在剩余信號(hào)中檢測(cè)出用戶(hù)3的信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)了三個(gè)用戶(hù)信號(hào)的成功分離和解調(diào)。這種信號(hào)檢測(cè)和解調(diào)方式雖然能夠有效提高系統(tǒng)性能，但對(duì)接收端的信號(hào)處理能力和算法復(fù)雜度提出了較高要求。下行鏈路在不同場(chǎng)景下具有各自的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。在密集城區(qū)場(chǎng)景中，用戶(hù)數(shù)量眾多，通信需求旺盛，NOMA系統(tǒng)的下行鏈路能夠充分發(fā)揮其頻譜效率高和用戶(hù)接入數(shù)多的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)多用戶(hù)共享頻譜資源，能夠滿(mǎn)足大量用戶(hù)同時(shí)通信的需求，提高系統(tǒng)的整體容量。在一個(gè)人口密集的商業(yè)區(qū)，眾多用戶(hù)同時(shí)使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，NOMA系統(tǒng)的下行鏈路可以讓這些用戶(hù)在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行通信，有效提升了通信效率。在偏遠(yuǎn)農(nóng)村或山區(qū)等覆蓋范圍較大的場(chǎng)景中，小區(qū)邊緣用戶(hù)的通信質(zhì)量往往是關(guān)注的重點(diǎn)。NOMA系統(tǒng)通過(guò)為小區(qū)邊緣用戶(hù)分配較高的功率，能夠改善其接收信號(hào)質(zhì)量，提高通信可靠性，保障這些用戶(hù)的基本通信需求。在偏遠(yuǎn)山區(qū)，基站可以為距離較遠(yuǎn)的用戶(hù)分配更多的功率，確保他們能夠接收到穩(wěn)定的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)正常的通信。2.3關(guān)鍵技術(shù)在非正交多址接入系統(tǒng)中，串行干擾刪除（SIC）和功率復(fù)用是兩項(xiàng)至關(guān)重要的關(guān)鍵技術(shù)，它們?cè)谔嵘到y(tǒng)性能方面發(fā)揮著不可替代的作用。串行干擾刪除（SIC）技術(shù)是NOMA系統(tǒng)接收端實(shí)現(xiàn)多用戶(hù)信號(hào)有效分離和解碼的核心技術(shù)之一。其基本原理是采用逐級(jí)消除干擾策略，依據(jù)用戶(hù)信號(hào)功率的大小順序，對(duì)接收信號(hào)中的用戶(hù)信號(hào)進(jìn)行逐次檢測(cè)和解調(diào)。在一個(gè)包含三個(gè)用戶(hù)的NOMA系統(tǒng)中，接收端首先檢測(cè)功率最大的用戶(hù)1的信號(hào)，將其解調(diào)出來(lái)并重構(gòu)。然后，從接收到的疊加信號(hào)中減去用戶(hù)1信號(hào)的干擾，得到只包含用戶(hù)2和用戶(hù)3信號(hào)的剩余信號(hào)。接著，對(duì)剩余信號(hào)中功率最大的用戶(hù)2信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和解調(diào)，重構(gòu)后減去其干擾，最后在剩余信號(hào)中檢測(cè)出用戶(hù)3的信號(hào)。通過(guò)這種方式，SIC技術(shù)能夠有效地降低多址干擾，提高信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性和可靠性。SIC技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于其能夠充分利用用戶(hù)信號(hào)之間的功率差異，通過(guò)逐步消除干擾，使得即使是信道條件較差、信號(hào)較弱的用戶(hù)也能夠被準(zhǔn)確解調(diào)。在實(shí)際應(yīng)用中，由于信道狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化和噪聲的影響，SIC技術(shù)的性能會(huì)受到一定的影響。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究人員提出了多種改進(jìn)措施。采用基于信道狀態(tài)信息的動(dòng)態(tài)信號(hào)檢測(cè)順序調(diào)整策略，根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的信道狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶(hù)信號(hào)的檢測(cè)順序，以適應(yīng)信道變化，提高信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性；利用自適應(yīng)干擾消除算法，根據(jù)干擾的特性自動(dòng)調(diào)整干擾消除的參數(shù)，提高干擾消除的效果，從而進(jìn)一步提升SIC技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下的性能。功率復(fù)用技術(shù)是NOMA系統(tǒng)的另一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它在發(fā)送端發(fā)揮著重要作用。該技術(shù)的核心是在時(shí)域和頻域外增加功率維度，利用不同用戶(hù)之間的信道增益差異，為不同用戶(hù)分配不同的發(fā)射功率，然后將這些用戶(hù)的信號(hào)進(jìn)行線(xiàn)性疊加傳輸。在一個(gè)小區(qū)中，位于小區(qū)中心的用戶(hù)距離基站較近，信道增益較好，信號(hào)傳輸質(zhì)量高，受到干擾的影響較小，基站為其分配較低的功率；而位于小區(qū)邊緣的用戶(hù)距離基站較遠(yuǎn)，信道衰落嚴(yán)重，干擾較大，為了保證其通信質(zhì)量，基站為其分配較高的功率。通過(guò)這種功率分配方式，NOMA系統(tǒng)能夠在相同的時(shí)頻資源上實(shí)現(xiàn)多個(gè)用戶(hù)信號(hào)的同時(shí)傳輸，大大提高了頻譜資源的利用效率。功率復(fù)用技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠通過(guò)合理的功率分配，平衡不同用戶(hù)的通信質(zhì)量，提高系統(tǒng)的整體性能和用戶(hù)公平性。在實(shí)際應(yīng)用中，功率分配算法的選擇至關(guān)重要。不同的功率分配算法會(huì)對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生不同的影響，因此需要根據(jù)具體的通信場(chǎng)景和用戶(hù)需求，選擇合適的功率分配算法。傳統(tǒng)的拉格朗日對(duì)偶算法通過(guò)將功率分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問(wèn)題，利用拉格朗日對(duì)偶理論求解最優(yōu)功率分配方案，能夠在理論上獲得全局最優(yōu)解，但計(jì)算復(fù)雜度較高；遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法等智能算法，通過(guò)模擬生物進(jìn)化或群體行為來(lái)尋找最優(yōu)解，具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但收斂速度較慢，且容易陷入局部最優(yōu)解。在實(shí)際應(yīng)用中，需要綜合考慮算法的計(jì)算復(fù)雜度、收斂速度、全局搜索能力等因素，選擇最適合的功率分配算法，以實(shí)現(xiàn)功率復(fù)用技術(shù)的最佳性能。三、常見(jiàn)功率分配算法分析3.1固定功率分配算法3.1.1算法原理與流程固定功率分配（FixedPowerAllocation，F(xiàn)PA）算法是一種較為基礎(chǔ)的功率分配算法，在非正交多址接入系統(tǒng)的功率分配研究中具有一定的代表性。其核心原理是基于用戶(hù)鏈路增益的差異，按照一種固定的模式來(lái)分配發(fā)射功率。在實(shí)際應(yīng)用中，首先需要對(duì)所有用戶(hù)的鏈路增益進(jìn)行測(cè)量和評(píng)估。鏈路增益反映了信號(hào)從基站傳輸?shù)接脩?hù)設(shè)備過(guò)程中的衰減和增強(qiáng)情況，它受到多種因素的影響，如用戶(hù)與基站的距離、信道衰落、障礙物阻擋等。通過(guò)測(cè)量這些因素，可以得到每個(gè)用戶(hù)的鏈路增益值。在獲取用戶(hù)鏈路增益后，F(xiàn)PA算法會(huì)將用戶(hù)按照鏈路增益的大小進(jìn)行降序排列。這是因?yàn)殒溌吩鲆孑^大的用戶(hù)，其信道條件相對(duì)較好，信號(hào)傳輸質(zhì)量較高，受到干擾的影響較??；而鏈路增益較小的用戶(hù)，信道條件較差，信號(hào)傳輸過(guò)程中容易受到干擾和衰落的影響，需要更多的功率來(lái)保證通信質(zhì)量。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的小區(qū)中，位于小區(qū)中心的用戶(hù)距離基站較近，鏈路增益較大，信道條件好；而位于小區(qū)邊緣的用戶(hù)距離基站較遠(yuǎn)，鏈路增益較小，信道衰落嚴(yán)重，干擾較大。排序完成后，F(xiàn)PA算法采用遞歸的方式，按照固定的等比數(shù)列比來(lái)分配功率。假設(shè)共有N個(gè)用戶(hù)，設(shè)定一個(gè)固定的功率分配比例因子\alpha（0<\alpha<1），為鏈路增益最大的用戶(hù)分配的功率為P_1=P_{total}\times\beta，其中P_{total}是系統(tǒng)的總發(fā)射功率，\beta是一個(gè)與\alpha相關(guān)的系數(shù)，滿(mǎn)足功率分配的約束條件。然后，為鏈路增益次大的用戶(hù)分配的功率為P_2=P_1\times\alpha，依次類(lèi)推，為第n個(gè)用戶(hù)分配的功率為P_n=P_{n-1}\times\alpha。通過(guò)這種方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同用戶(hù)的功率分配。例如，當(dāng)\alpha=0.8，P_{total}=100，\beta=0.5時(shí)，第一個(gè)用戶(hù)分配的功率P_1=100\times0.5=50，第二個(gè)用戶(hù)分配的功率P_2=50\times0.8=40，第三個(gè)用戶(hù)分配的功率P_3=40\times0.8=32，以此類(lèi)推。在實(shí)際應(yīng)用中，F(xiàn)PA算法的流程可以進(jìn)一步細(xì)化。在基站端，首先通過(guò)信道估計(jì)技術(shù)獲取各個(gè)用戶(hù)的鏈路增益信息。這可以通過(guò)發(fā)送導(dǎo)頻信號(hào)，用戶(hù)接收后反饋相關(guān)信息，基站根據(jù)這些信息進(jìn)行計(jì)算得到鏈路增益。然后，對(duì)所有用戶(hù)的鏈路增益進(jìn)行排序，確定用戶(hù)的順序。接下來(lái)，根據(jù)預(yù)設(shè)的固定功率分配比例因子\alpha和總發(fā)射功率P_{total}，按照上述的遞歸方式計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的分配功率。最后，基站按照計(jì)算得到的功率分配方案，向各個(gè)用戶(hù)發(fā)送信號(hào)。在接收端，用戶(hù)根據(jù)接收到的信號(hào)功率和自身的解調(diào)能力，進(jìn)行信號(hào)的解調(diào)和解碼，恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)。3.1.2性能分析固定功率分配算法具有計(jì)算復(fù)雜度低的顯著優(yōu)勢(shì)。在算法執(zhí)行過(guò)程中，主要的計(jì)算操作是對(duì)用戶(hù)鏈路增益的排序以及按照固定比例進(jìn)行功率分配的簡(jiǎn)單乘法和遞歸運(yùn)算。與一些需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)學(xué)優(yōu)化和迭代求解的算法相比，如拉格朗日對(duì)偶算法需要進(jìn)行復(fù)雜的矩陣運(yùn)算和迭代求解來(lái)將功率分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問(wèn)題并利用拉格朗日對(duì)偶理論求解最優(yōu)功率分配方案，F(xiàn)PA算法的計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單直接。這使得它在對(duì)計(jì)算資源要求較高的實(shí)際通信系統(tǒng)中，能夠快速地完成功率分配任務(wù)，減少計(jì)算時(shí)間和能量消耗，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率。在一些資源受限的小型基站或終端設(shè)備中，F(xiàn)PA算法的低計(jì)算復(fù)雜度使其能夠更好地適應(yīng)硬件條件，實(shí)現(xiàn)快速的功率分配。FPA算法沒(méi)有充分考慮信道的實(shí)時(shí)狀態(tài)變化。在實(shí)際的無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境中，信道狀態(tài)受到多徑衰落、多普勒頻移等因素的影響，處于動(dòng)態(tài)變化之中。FPA算法在分配功率時(shí)，僅僅依據(jù)用戶(hù)鏈路增益的初始測(cè)量值，并按照固定的比例進(jìn)行分配，無(wú)法根據(jù)信道狀態(tài)的實(shí)時(shí)變化及時(shí)調(diào)整功率分配方案。在一個(gè)移動(dòng)場(chǎng)景中，用戶(hù)的移動(dòng)速度較快，導(dǎo)致信道衰落加劇，信號(hào)質(zhì)量下降，但FPA算法由于沒(méi)有實(shí)時(shí)跟蹤信道狀態(tài)，仍然按照固定比例分配功率，這就可能導(dǎo)致用戶(hù)接收到的信號(hào)質(zhì)量變差，通信中斷或數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤率增加。這種對(duì)信道狀態(tài)變化的不適應(yīng)性，使得FPA算法在系統(tǒng)吞吐量性能方面表現(xiàn)不佳。由于無(wú)法根據(jù)信道的實(shí)時(shí)情況為用戶(hù)合理分配功率，可能導(dǎo)致部分信道條件較差的用戶(hù)無(wú)法獲得足夠的功率來(lái)保證良好的通信質(zhì)量，從而限制了這些用戶(hù)的數(shù)據(jù)傳輸速率。而部分信道條件較好的用戶(hù)，即使分配了相對(duì)較多的功率，由于受到系統(tǒng)資源和其他用戶(hù)干擾的限制，也無(wú)法充分利用這些功率來(lái)提高數(shù)據(jù)傳輸速率。這就導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量無(wú)法達(dá)到最優(yōu)，無(wú)法充分發(fā)揮非正交多址接入系統(tǒng)的頻譜效率優(yōu)勢(shì)。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的小區(qū)中，由于FPA算法沒(méi)有根據(jù)信道狀態(tài)為小區(qū)邊緣信道條件較差的用戶(hù)分配足夠的功率，這些用戶(hù)的數(shù)據(jù)傳輸速率很低，同時(shí)也影響了其他用戶(hù)的通信，使得整個(gè)小區(qū)的系統(tǒng)吞吐量明顯低于理論最大值。綜上所述，固定功率分配算法雖然具有計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)，但由于其對(duì)信道狀態(tài)變化的不適應(yīng)性，導(dǎo)致系統(tǒng)吞吐量性能較差。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的通信場(chǎng)景和需求，綜合考慮算法的性能，選擇合適的功率分配算法，或者對(duì)FPA算法進(jìn)行改進(jìn)，以提高系統(tǒng)的整體性能。3.2分?jǐn)?shù)階功率分配算法3.2.1算法原理與流程分?jǐn)?shù)階功率分配（FractionalTransmitPowerAllocation，F(xiàn)TPA）算法是一種在非正交多址接入系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛的功率分配算法，其設(shè)計(jì)初衷是為了更有效地利用用戶(hù)的信道狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)更合理的功率分配，從而提升系統(tǒng)性能。該算法的核心原理是依據(jù)用戶(hù)的路徑損耗比來(lái)分配功率，同時(shí)充分考慮用戶(hù)的信道狀態(tài)。在實(shí)際通信場(chǎng)景中，不同用戶(hù)與基站之間的距離不同，信號(hào)在傳輸過(guò)程中會(huì)受到路徑損耗的影響，距離基站越遠(yuǎn)，路徑損耗越大，信號(hào)質(zhì)量越差。FTPA算法通過(guò)對(duì)用戶(hù)路徑損耗的分析，為路徑損耗較大的用戶(hù)分配更多的功率，以保證這些用戶(hù)能夠獲得較好的通信質(zhì)量。在算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，首先需要獲取每個(gè)用戶(hù)的信道狀態(tài)信息，這可以通過(guò)信道估計(jì)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)?；就ㄟ^(guò)發(fā)送導(dǎo)頻信號(hào)，用戶(hù)接收后反饋相關(guān)信息，基站根據(jù)這些信息來(lái)估計(jì)用戶(hù)的信道增益、路徑損耗等參數(shù)。在獲取用戶(hù)的信道狀態(tài)信息后，計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的路徑損耗比。假設(shè)共有N個(gè)用戶(hù)，第i個(gè)用戶(hù)的路徑損耗為L(zhǎng)_i，則第i個(gè)用戶(hù)與其他用戶(hù)的路徑損耗比為\frac{L_i}{\sum_{j=1}^{N}L_j}。根據(jù)計(jì)算得到的路徑損耗比，結(jié)合分?jǐn)?shù)階功率分配因子\alpha（0<\alpha<1）來(lái)分配功率。為第i個(gè)用戶(hù)分配的功率P_i可以表示為P_i=P_{total}\times(\frac{L_i}{\sum_{j=1}^{N}L_j})^{\alpha}，其中P_{total}是系統(tǒng)的總發(fā)射功率。通過(guò)調(diào)整分?jǐn)?shù)階功率分配因子\alpha，可以改變功率分配的策略。當(dāng)\alpha較小時(shí)，功率分配更加傾向于信道條件較好的用戶(hù)，此時(shí)系統(tǒng)的整體吞吐量可能會(huì)較高，但小區(qū)邊緣用戶(hù)的通信質(zhì)量可能會(huì)受到一定影響；當(dāng)\alpha較大時(shí)，功率分配更側(cè)重于信道條件較差的用戶(hù)，能夠提高小區(qū)邊緣用戶(hù)的通信質(zhì)量，但系統(tǒng)的整體吞吐量可能會(huì)有所下降。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的通信場(chǎng)景和需求，合理選擇分?jǐn)?shù)階功率分配因子\alpha，以達(dá)到系統(tǒng)性能的優(yōu)化。在實(shí)際應(yīng)用中，F(xiàn)TPA算法的流程可以進(jìn)一步細(xì)化。在基站端，首先通過(guò)信道估計(jì)技術(shù)獲取各個(gè)用戶(hù)的信道狀態(tài)信息，包括信道增益、路徑損耗等。然后，根據(jù)這些信息計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的路徑損耗比，并結(jié)合預(yù)設(shè)的分?jǐn)?shù)階功率分配因子\alpha和總發(fā)射功率P_{total}，計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的分配功率。最后，基站按照計(jì)算得到的功率分配方案，向各個(gè)用戶(hù)發(fā)送信號(hào)。在接收端，用戶(hù)根據(jù)接收到的信號(hào)功率和自身的解調(diào)能力，進(jìn)行信號(hào)的解調(diào)和解碼，恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)。3.2.2性能分析分?jǐn)?shù)階功率分配算法在系統(tǒng)性能方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，尤其是在吞吐量性能上相較于固定功率分配算法有明顯提升。由于FTPA算法充分考慮了用戶(hù)的信道狀態(tài)，能夠根據(jù)用戶(hù)的路徑損耗比來(lái)合理分配功率，使得信道條件較差的用戶(hù)能夠獲得更多的功率支持。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的小區(qū)中，小區(qū)邊緣的用戶(hù)由于距離基站較遠(yuǎn)，路徑損耗大，信號(hào)質(zhì)量差。在固定功率分配算法中，這些用戶(hù)可能無(wú)法獲得足夠的功率，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸速率較低。而在分?jǐn)?shù)階功率分配算法中，通過(guò)為這些用戶(hù)分配更多的功率，能夠有效提高他們的接收信號(hào)質(zhì)量，從而提升數(shù)據(jù)傳輸速率，進(jìn)而提高整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量。FTPA算法在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一些局限性。該算法的性能在很大程度上依賴(lài)于分?jǐn)?shù)階功率分配因子\alpha的選擇。如果\alpha選擇不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致功率分配不合理，無(wú)法充分發(fā)揮算法的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)\alpha取值過(guò)小，功率分配過(guò)度偏向信道條件好的用戶(hù)，雖然可能會(huì)使部分用戶(hù)的吞吐量得到提升，但會(huì)導(dǎo)致信道條件差的用戶(hù)通信質(zhì)量嚴(yán)重下降，影響系統(tǒng)的整體公平性；當(dāng)\alpha取值過(guò)大，雖然能保證信道條件差的用戶(hù)獲得較多功率，但可能會(huì)使系統(tǒng)整體吞吐量下降，因?yàn)檫^(guò)多的功率分配給了信道條件差的用戶(hù)，而這些用戶(hù)由于信道限制，無(wú)法充分利用這些功率來(lái)提高數(shù)據(jù)傳輸速率。在實(shí)際的無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境中，信道狀態(tài)是動(dòng)態(tài)變化的，受到多徑衰落、多普勒頻移等因素的影響。FTPA算法在應(yīng)對(duì)信道狀態(tài)快速變化時(shí)，存在一定的滯后性。由于算法需要獲取信道狀態(tài)信息來(lái)計(jì)算功率分配方案，而在信道狀態(tài)快速變化的情況下，獲取的信道狀態(tài)信息可能已經(jīng)過(guò)時(shí)，導(dǎo)致功率分配方案不能及時(shí)適應(yīng)信道的變化，從而影響系統(tǒng)性能。在高速移動(dòng)場(chǎng)景中，用戶(hù)的移動(dòng)速度較快，信道衰落加劇，信號(hào)質(zhì)量變化頻繁。FTPA算法可能無(wú)法及時(shí)根據(jù)信道狀態(tài)的變化調(diào)整功率分配，導(dǎo)致用戶(hù)接收到的信號(hào)質(zhì)量不穩(wěn)定，數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤率增加。綜上所述，分?jǐn)?shù)階功率分配算法在吞吐量性能上優(yōu)于固定功率分配算法，但在分?jǐn)?shù)階功率分配因子的選擇和應(yīng)對(duì)信道狀態(tài)快速變化方面存在不足，需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)，以適應(yīng)復(fù)雜多變的無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境，提高系統(tǒng)的整體性能。3.3樹(shù)形搜索功率分配算法3.3.1算法原理與流程樹(shù)形搜索功率分配算法是一種在非正交多址接入系統(tǒng)中用于優(yōu)化功率分配的有效算法，其核心在于通過(guò)構(gòu)建樹(shù)形模型，以一種獨(dú)特的方式對(duì)用戶(hù)進(jìn)行功率分配，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的優(yōu)化。該算法以最大化用戶(hù)吞吐量的幾何平均作為目標(biāo)函數(shù)，這一目標(biāo)函數(shù)的選擇具有重要意義。用戶(hù)吞吐量的幾何平均能夠綜合考慮系統(tǒng)中各個(gè)用戶(hù)的傳輸速率，避免了單純追求個(gè)別用戶(hù)高吞吐量而忽視其他用戶(hù)的情況，從而在一定程度上保證了系統(tǒng)的公平性和整體性能。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的小區(qū)中，如果只追求部分信道條件好的用戶(hù)的高吞吐量，而不考慮信道條件差的用戶(hù)，雖然這些用戶(hù)的吞吐量可能會(huì)很高，但整個(gè)系統(tǒng)的公平性會(huì)受到影響，導(dǎo)致部分用戶(hù)體驗(yàn)較差。而通過(guò)最大化用戶(hù)吞吐量的幾何平均，可以使各個(gè)用戶(hù)的吞吐量在一定程度上達(dá)到平衡，提高系統(tǒng)的整體性能。在算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，采用功率遞增的分配方式。首先，將用戶(hù)分配到樹(shù)形模型中。樹(shù)形模型的構(gòu)建是基于用戶(hù)的一些特性，如信道增益、信號(hào)強(qiáng)度等。在構(gòu)建樹(shù)形模型時(shí)，通常會(huì)將信道增益較大的用戶(hù)放置在樹(shù)形結(jié)構(gòu)的較高層級(jí)，因?yàn)檫@些用戶(hù)具有更好的通信條件，能夠更有效地利用功率資源。然后，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行逐層搜索篩選。在每一層搜索過(guò)程中，根據(jù)給定的功率系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)和吞吐量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估和篩選。功率系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)用于衡量每個(gè)節(jié)點(diǎn)所分配的功率是否合理，吞吐量標(biāo)準(zhǔn)則用于評(píng)估該功率分配方案下用戶(hù)的吞吐量是否滿(mǎn)足要求。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)的功率分配不符合功率系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，或者其對(duì)應(yīng)的用戶(hù)吞吐量低于吞吐量標(biāo)準(zhǔn)，那么該節(jié)點(diǎn)將被舍去；反之，符合標(biāo)準(zhǔn)的節(jié)點(diǎn)將被保留，作為幸存節(jié)點(diǎn)繼續(xù)參與后續(xù)的搜索過(guò)程。在第一層搜索時(shí)，將所有可能的功率分配方案作為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估。對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算其功率分配系數(shù)是否在合理范圍內(nèi)，同時(shí)計(jì)算在該功率分配下用戶(hù)的吞吐量。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)的功率分配系數(shù)過(guò)大或過(guò)小，導(dǎo)致功率分配不合理，或者該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的用戶(hù)吞吐量過(guò)低，無(wú)法滿(mǎn)足系統(tǒng)的基本要求，那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)將被舍去。只有那些功率分配合理且用戶(hù)吞吐量滿(mǎn)足要求的節(jié)點(diǎn)才會(huì)被保留，作為幸存節(jié)點(diǎn)進(jìn)入下一層搜索。在第二層搜索中，基于幸存節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步細(xì)化功率分配方案，再次根據(jù)功率系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)和吞吐量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，如此循環(huán)，直到完成所有用戶(hù)的功率分配。通過(guò)這種逐層搜索篩選的方式，樹(shù)形搜索功率分配算法能夠逐步找到滿(mǎn)足系統(tǒng)性能要求的最優(yōu)功率分配方案。3.3.2性能分析樹(shù)形搜索功率分配算法在吞吐量性能方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠達(dá)到全搜索算法的性能水平。這是因?yàn)樵撍惴ㄍㄟ^(guò)對(duì)功率分配方案的全面搜索和篩選，能夠找到使用戶(hù)吞吐量幾何平均最大化的最優(yōu)功率分配方案，從而充分發(fā)揮系統(tǒng)的性能潛力。在一個(gè)復(fù)雜的非正交多址接入系統(tǒng)中，包含多個(gè)用戶(hù)且信道條件各異，樹(shù)形搜索功率分配算法能夠綜合考慮各種因素，為每個(gè)用戶(hù)合理分配功率，使得系統(tǒng)的整體吞吐量達(dá)到較高水平，與全搜索算法在吞吐量性能上相當(dāng)。該算法的計(jì)算復(fù)雜度較高。在構(gòu)建樹(shù)形模型和進(jìn)行逐層搜索篩選的過(guò)程中，需要對(duì)大量的功率分配方案進(jìn)行計(jì)算和評(píng)估。隨著用戶(hù)數(shù)量的增加，可能的功率分配方案呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這使得算法的計(jì)算量急劇增大。在一個(gè)包含N個(gè)用戶(hù)的系統(tǒng)中，每個(gè)用戶(hù)的功率分配可能有多種選擇，那么總的功率分配方案數(shù)量將達(dá)到M^N（M為每個(gè)用戶(hù)功率分配的可選數(shù)量），這使得算法在計(jì)算過(guò)程中需要進(jìn)行大量的乘法、加法和比較運(yùn)算，消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間。在實(shí)際應(yīng)用中，尤其是在用戶(hù)數(shù)量較多的場(chǎng)景下，過(guò)高的計(jì)算復(fù)雜度可能會(huì)導(dǎo)致算法的執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，從而限制了該算法的應(yīng)用范圍。綜上所述，樹(shù)形搜索功率分配算法在吞吐量性能上表現(xiàn)出色，但計(jì)算復(fù)雜度高的問(wèn)題限制了其在實(shí)際中的廣泛應(yīng)用。為了提高該算法的實(shí)用性，需要進(jìn)一步研究降低計(jì)算復(fù)雜度的方法，如采用啟發(fā)式搜索策略、并行計(jì)算技術(shù)等，以在保證吞吐量性能的前提下，提高算法的執(zhí)行效率，使其能夠更好地適應(yīng)實(shí)際通信系統(tǒng)的需求。3.4基于非圓信號(hào)的功率分配算法3.4.1算法原理與流程隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)頻譜效率和系統(tǒng)可靠性的要求日益提高。在這樣的背景下，非圓信號(hào)在非正交多址接入（NOMA）系統(tǒng)中的應(yīng)用逐漸成為研究熱點(diǎn)。非圓信號(hào)具有獨(dú)特的特性，其同相分量和正交分量具有相關(guān)關(guān)系或具有不同方差，這使得它在用戶(hù)之間存在較強(qiáng)干擾的系統(tǒng)中，能夠?qū)崿F(xiàn)更高的系統(tǒng)吞吐量和可靠性。將非圓信號(hào)應(yīng)用于兩用戶(hù)下行非正交多址接入系統(tǒng)時(shí)，主要思路是利用非圓信號(hào)能夠改變發(fā)送信號(hào)二階統(tǒng)計(jì)量的特征，對(duì)強(qiáng)信道用戶(hù)的非圓系數(shù)和功率進(jìn)行聯(lián)合設(shè)計(jì)。具體而言，首先需要對(duì)通信物理場(chǎng)景進(jìn)行建模。采用瑞利衰落信道模型，獲取各用戶(hù)設(shè)備與基站的距離d_i、路徑損耗指數(shù)\tau、各用戶(hù)設(shè)備接收端噪聲功率\sigma_{ni}^2，并將由基站向各用戶(hù)的通信鏈路的平均信道噪聲比建模為\bar{\gamma}_i=\frac{P_i}{d_i^{\tau}\sigma_{ni}^2}，其中i=1表示強(qiáng)信道用戶(hù)，i=2表示弱信道用戶(hù)。在實(shí)際通信中，強(qiáng)信道用戶(hù)的信道質(zhì)量?jī)?yōu)于弱信道用戶(hù)，即\bar{\gamma}_1>\bar{\gamma}_2。獲取強(qiáng)信道用戶(hù)設(shè)備的不完善串行干擾消除器的殘余干擾強(qiáng)度\xi，推導(dǎo)出各用戶(hù)的瞬時(shí)速率表達(dá)式。在基站發(fā)送兩個(gè)用戶(hù)的疊加信號(hào)時(shí)，為保證弱信道用戶(hù)的通信質(zhì)量，規(guī)定弱信道用戶(hù)的信號(hào)功率p_2高于強(qiáng)信道用戶(hù)的信號(hào)功率p_1，且弱信道用戶(hù)的信號(hào)采用圓信號(hào)，而強(qiáng)信道用戶(hù)的信號(hào)采用非圓信號(hào)。用零均值單位功率復(fù)隨機(jī)信號(hào)x_i表示各用戶(hù)的傳輸符號(hào)，其中i=1表示強(qiáng)信道用戶(hù)，i=2表示弱信道用戶(hù)，則x_2為圓信號(hào)，而x_1為非圓信號(hào)，設(shè)其非圓系數(shù)為\kappa，基站向各用戶(hù)廣播的疊加信號(hào)為s=\sqrt{p_1}x_1+\sqrt{p_2}x_2。對(duì)于從基站到各用戶(hù)的瞬時(shí)信道系數(shù)h_i和各用戶(hù)設(shè)備接收端噪聲功率，用均值為零，方差為\sigma_{ni}^2的圓高斯變量n_i表示各用戶(hù)設(shè)備接收端的噪聲，各用戶(hù)的接收信號(hào)y_1,y_2分別為y_1=h_1s+n_1，y_2=h_2s+n_2。強(qiáng)信道用戶(hù)須先通過(guò)串行干擾消除器對(duì)弱信道用戶(hù)的信號(hào)進(jìn)行解碼，并將該弱信道用戶(hù)的信號(hào)從總的接收信號(hào)中消去，然后再解碼自己的信號(hào)。由于串行干擾消除器具有不完備性，會(huì)留下殘余干擾，建模為殘余干擾信道，用均值為零，方差為\xi\sigma_{n1}^2的圓高斯變量h_r表示，相應(yīng)的殘余干擾信號(hào)為n_r=h_rx_2，則殘余干擾信道的瞬時(shí)信道噪聲比為\gamma_{r1}=\frac{p_2|h_r|^2}{\sigma_{n1}^2}，服從均值為\xi\bar{\gamma}_1的指數(shù)分布，強(qiáng)信道用戶(hù)經(jīng)過(guò)串行干擾消除后的剩余接收信號(hào)為y_{1r}=y_1-\sqrt{p_2}h_1x_2-n_r。根據(jù)x_1、x_2的分布可知，強(qiáng)信道用戶(hù)解碼弱信道用戶(hù)信號(hào)的瞬時(shí)速率表示為R_{12}=\log_2(1+\frac{p_2|h_1|^2}{p_1|h_1|^2+\sigma_{n1}^2})，強(qiáng)信道用戶(hù)在施加串行干擾消除之后解碼自己信號(hào)的瞬時(shí)速率為R_{11}=\log_2(1+\frac{p_1|h_1|^2}{\xi\sigma_{n1}^2+\sigma_{n1}^2})；對(duì)于弱信道用戶(hù)，其接收信號(hào)中作為干擾成分的強(qiáng)信道用戶(hù)的信號(hào)弱于弱信道用戶(hù)的信號(hào)，視為噪聲以便弱信道用戶(hù)解碼自己的信號(hào)，其瞬時(shí)速率為R_{2}=\log_2(1+\frac{p_2|h_2|^2}{p_1|h_2|^2+\sigma_{n2}^2})。根據(jù)通信需求確定各用戶(hù)的目標(biāo)速率R_{0,1}和R_{0,2}，對(duì)各用戶(hù)的中斷概率進(jìn)行建模。中斷概率是指用戶(hù)的瞬時(shí)速率低于目標(biāo)速率的概率。強(qiáng)信道用戶(hù)的中斷概率P_{out,1}為P_{out,1}=P(R_{11}<R_{0,1}\cupR_{12}<R_{0,2})，弱信道用戶(hù)的中斷概率P_{out,2}為P_{out,2}=P(R_{2}<R_{0,2})。確定弱信道用戶(hù)的最大中斷概率閾值P_{out,th}、弱信道用戶(hù)的信號(hào)功率p_2和強(qiáng)信道用戶(hù)的最大信號(hào)功率p_{1,max}，得到強(qiáng)信道用戶(hù)和弱信道用戶(hù)的最大功率比\lambda_m=\frac{p_{1,max}}{p_2}，構(gòu)建以最小化強(qiáng)信道用戶(hù)中斷概率為目標(biāo)，以弱信道用戶(hù)的最大中斷概率受限為約束條件的優(yōu)化問(wèn)題模型：\min_{p_1,\kappa}P_{out,1}，s.t.P_{out,2}\leqP_{out,th},0<p_1\leqp_{1,max}。求解上述優(yōu)化問(wèn)題模型，得到最優(yōu)的強(qiáng)信道用戶(hù)信號(hào)功率p_1和非圓度\kappa。通過(guò)這種方式，在確保弱信道用戶(hù)的傳輸可靠性的前提下，提高強(qiáng)信道用戶(hù)的傳輸可靠性。3.4.2性能分析基于非圓信號(hào)的功率分配算法在性能方面展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，尤其是在提升強(qiáng)信道用戶(hù)傳輸可靠性的同時(shí)，確保了弱信道用戶(hù)的傳輸可靠性。在傳統(tǒng)的NOMA系統(tǒng)中，強(qiáng)信道用戶(hù)在采用串行干擾消除技術(shù)時(shí)，由于受到不完善解碼、信道估計(jì)誤差等因素的影響，其性能往往受到限制。而該算法通過(guò)引入非圓信號(hào)，對(duì)強(qiáng)信道用戶(hù)的信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，有效地改善了這一狀況。該算法能夠提高強(qiáng)信道用戶(hù)的傳輸可靠性。通過(guò)對(duì)強(qiáng)信道用戶(hù)的非圓系數(shù)和功率進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，使得強(qiáng)信道用戶(hù)在解碼自身信號(hào)時(shí)，能夠更好地抵抗干擾，提高信號(hào)的檢測(cè)準(zhǔn)確性。在實(shí)際通信中，當(dāng)存在較強(qiáng)的多址干擾時(shí)，非圓信號(hào)的特性能夠改變信號(hào)的二階統(tǒng)計(jì)量，使得強(qiáng)信道用戶(hù)的信號(hào)與干擾信號(hào)在統(tǒng)計(jì)特性上具有更明顯的差異，從而便于接收端進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)和干擾消除。在多徑衰落嚴(yán)重的環(huán)境下，傳統(tǒng)信號(hào)容易受到干擾而導(dǎo)致誤碼率增加，而非圓信號(hào)能夠通過(guò)調(diào)整非圓系數(shù)，增強(qiáng)信號(hào)的抗干擾能力，降低誤碼率，提高傳輸可靠性。該算法在確保弱信道用戶(hù)傳輸可靠性方面也表現(xiàn)出色。在算法設(shè)計(jì)中，明確規(guī)定了弱信道用戶(hù)的信號(hào)功率高于強(qiáng)信道用戶(hù)，并且弱信道用戶(hù)采用圓信號(hào)，這種設(shè)計(jì)能夠保證弱信道用戶(hù)在接收信號(hào)時(shí)，干擾信號(hào)相對(duì)較弱，從而便于其解碼自己的信號(hào)。通過(guò)對(duì)弱信道用戶(hù)的中斷概率進(jìn)行嚴(yán)格約束，將其控制在最大中斷概率閾值之內(nèi)，進(jìn)一步確保了弱信道用戶(hù)的傳輸可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，即使在信道條件較差的情況下，弱信道用戶(hù)也能夠獲得足夠的功率支持，保證通信的穩(wěn)定性和可靠性。在小區(qū)邊緣等信號(hào)較弱的區(qū)域，弱信道用戶(hù)能夠通過(guò)合理的功率分配，獲得較好的通信質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸。該算法在實(shí)際應(yīng)用中也存在一些需要考慮的因素。算法的實(shí)現(xiàn)需要對(duì)信道狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì)，包括信道增益、噪聲功率以及串行干擾消除器的殘余干擾強(qiáng)度等參數(shù)。在實(shí)際的無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境中，信道狀態(tài)受到多徑衰落、多普勒頻移等因素的影響，難以精確獲取，這可能會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生一定的影響。算法的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高，需要進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算來(lái)求解優(yōu)化問(wèn)題模型，這在一些對(duì)計(jì)算資源有限的設(shè)備中，可能會(huì)限制其應(yīng)用。綜上所述，基于非圓信號(hào)的功率分配算法在提升非正交多址接入系統(tǒng)性能方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，尤其是在保障弱信道用戶(hù)傳輸可靠性的同時(shí)，有效提高了強(qiáng)信道用戶(hù)的傳輸可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要進(jìn)一步研究如何提高信道狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性，以及降低算法的計(jì)算復(fù)雜度，以更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的無(wú)線(xiàn)通信環(huán)境。四、功率分配算法的應(yīng)用與優(yōu)化4.1應(yīng)用場(chǎng)景分析4.1.15G通信場(chǎng)景在5G通信中，非正交多址接入（NOMA）系統(tǒng)的功率分配算法發(fā)揮著關(guān)鍵作用，對(duì)提升頻譜效率和系統(tǒng)容量，滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)高速率、低時(shí)延的需求具有重要意義。隨著5G時(shí)代的到來(lái)，人們對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，高清視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等新興應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，這些應(yīng)用對(duì)通信系統(tǒng)的頻譜效率和數(shù)據(jù)傳輸速率提出了極高的要求。傳統(tǒng)的正交多址接入技術(shù)由于用戶(hù)接入數(shù)受到可用正交資源數(shù)量的限制，難以滿(mǎn)足5G通信的需求。而NOMA技術(shù)通過(guò)在功率域進(jìn)行復(fù)用，允許多個(gè)用戶(hù)在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)通信，為解決這一問(wèn)題提供了有效途徑。NOMA系統(tǒng)的功率分配算法能夠顯著提升頻譜效率。在5G通信中，頻譜資源極為有限，如何在有限的頻譜資源上實(shí)現(xiàn)更多用戶(hù)的高效通信是關(guān)鍵問(wèn)題。功率分配算法通過(guò)合理利用用戶(hù)之間的信道增益差異，為不同用戶(hù)分配不同的功率，使得多個(gè)用戶(hù)能夠在相同的時(shí)頻資源上共享通信，從而提高了頻譜資源的利用效率。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的5G小區(qū)中，功率分配算法可以根據(jù)用戶(hù)的信道條件，為信道增益較好的用戶(hù)分配較低的功率，為信道增益較差的用戶(hù)分配較高的功率。這樣，在相同的時(shí)頻資源上，就可以同時(shí)傳輸多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了頻譜資源的高效利用。據(jù)相關(guān)研究表明，采用NOMA技術(shù)并結(jié)合優(yōu)化的功率分配算法，相比傳統(tǒng)正交多址接入技術(shù)，頻譜效率可提升30%-50%，有效緩解了5G通信中頻譜資源緊張的問(wèn)題。功率分配算法對(duì)提升5G通信系統(tǒng)的容量也具有重要作用。在5G通信場(chǎng)景下，用戶(hù)數(shù)量眾多，尤其是在密集城區(qū)等場(chǎng)景中，大量用戶(hù)同時(shí)接入網(wǎng)絡(luò)，對(duì)系統(tǒng)容量提出了巨大挑戰(zhàn)。NOMA系統(tǒng)的功率分配算法通過(guò)合理分配功率，能夠支持更多用戶(hù)同時(shí)接入網(wǎng)絡(luò)，提高系統(tǒng)的用戶(hù)容量。在一個(gè)人口密集的商業(yè)區(qū)，眾多用戶(hù)同時(shí)使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，功率分配算法可以根據(jù)用戶(hù)的需求和信道條件，為每個(gè)用戶(hù)分配合適的功率，使得更多用戶(hù)能夠在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行通信，從而提高了系統(tǒng)的容量。通過(guò)優(yōu)化功率分配算法，5G通信系統(tǒng)的用戶(hù)容量可以得到顯著提升，能夠滿(mǎn)足大量用戶(hù)同時(shí)通信的需求，為用戶(hù)提供更好的通信體驗(yàn)。滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)高速率、低時(shí)延的需求是5G通信的重要目標(biāo)，而功率分配算法在這方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在高清視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用中，用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速率和時(shí)延要求極高。功率分配算法通過(guò)為不同用戶(hù)分配合適的功率，能夠提高用戶(hù)的信號(hào)質(zhì)量和數(shù)據(jù)傳輸速率，同時(shí)降低信號(hào)傳輸?shù)臅r(shí)延。在虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，用戶(hù)需要實(shí)時(shí)接收大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，對(duì)時(shí)延非常敏感。功率分配算法可以為虛擬現(xiàn)實(shí)用戶(hù)分配較高的功率，確保他們能夠獲得高質(zhì)量的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)低時(shí)延的數(shù)據(jù)傳輸，從而提供流暢的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。通過(guò)優(yōu)化功率分配算法，可以有效滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)高速率、低時(shí)延的需求，推動(dòng)5G通信在新興應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。4.1.2物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景在物聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的背景下，非正交多址接入（NOMA）系統(tǒng)的功率分配算法在實(shí)現(xiàn)海量設(shè)備連接以及保障不同設(shè)備通信質(zhì)量方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。物聯(lián)網(wǎng)旨在實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)，將各種設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的迅猛增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的正交多址接入技術(shù)由于用戶(hù)接入數(shù)受限，難以滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)中海量設(shè)備的連接需求。NOMA技術(shù)憑借其獨(dú)特的功率復(fù)用機(jī)制，為物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供了有力支持。功率分配算法能夠?qū)崿F(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)中海量設(shè)備的連接。在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，設(shè)備數(shù)量眾多，包括智能家居設(shè)備、工業(yè)傳感器、智能穿戴設(shè)備等，這些設(shè)備分布廣泛，且通信需求各異。NOMA系統(tǒng)的功率分配算法通過(guò)合理利用不同設(shè)備的信道狀態(tài)信息，為每個(gè)設(shè)備分配合適的功率，使得多個(gè)設(shè)備能夠在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行通信。在一個(gè)智能家居環(huán)境中，可能存在數(shù)十個(gè)甚至上百個(gè)設(shè)備，如智能燈泡、智能門(mén)鎖、智能攝像頭等。功率分配算法可以根據(jù)每個(gè)設(shè)備的信道條件和通信需求，為它們分配不同的功率，確保這些設(shè)備能夠同時(shí)與基站進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)了海量設(shè)備的高效連接。通過(guò)這種方式，NOMA系統(tǒng)能夠支持更多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，有效解決了物聯(lián)網(wǎng)中海量設(shè)備連接的難題。保障不同設(shè)備的通信質(zhì)量是物聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵，功率分配算法在這方面具有重要意義。物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備類(lèi)型多樣，對(duì)通信質(zhì)量的要求也各不相同。一些設(shè)備，如工業(yè)控制設(shè)備，對(duì)通信的可靠性和實(shí)時(shí)性要求極高；而一些低功耗設(shè)備，如環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器，雖然對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速率要求不高，但需要長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。NOMA系統(tǒng)的功率分配算法可以根據(jù)設(shè)備的類(lèi)型和通信需求，為不同設(shè)備分配不同的功率。對(duì)于對(duì)通信質(zhì)量要求高的設(shè)備，分配較高的功率，以確保其能夠獲得可靠的通信服務(wù)；對(duì)于低功耗設(shè)備，在保證其基本通信需求的前提下，分配較低的功率，以延長(zhǎng)設(shè)備的電池壽命。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)等設(shè)備對(duì)通信的實(shí)時(shí)性和可靠性要求極高。功率分配算法可以為這些設(shè)備分配足夠的功率，確保它們能夠及時(shí)準(zhǔn)確地接收和發(fā)送控制指令，保證生產(chǎn)過(guò)程的順利進(jìn)行。而對(duì)于環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器等低功耗設(shè)備，功率分配算法可以為其分配較低的功率，使其能夠在有限的電池電量下長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作。在實(shí)際應(yīng)用中，物聯(lián)網(wǎng)中的功率分配算法還需要考慮設(shè)備的移動(dòng)性和信道的動(dòng)態(tài)變化。由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的分布廣泛，且部分設(shè)備可能處于移動(dòng)狀態(tài)，信道條件會(huì)隨時(shí)間和空間發(fā)生變化。功率分配算法需要具備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信道狀態(tài)的能力，并根據(jù)信道變化及時(shí)調(diào)整功率分配策略，以保證設(shè)備的通信質(zhì)量。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，車(chē)輛處于高速移動(dòng)狀態(tài)，信道條件復(fù)雜多變。功率分配算法需要實(shí)時(shí)獲取車(chē)輛的位置信息和信道狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整功率分配，以確保車(chē)輛與基站之間的通信穩(wěn)定可靠。4.2算法優(yōu)化策略4.2.1結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化在非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配算法的優(yōu)化中，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已成為一種極具潛力的發(fā)展方向。機(jī)器學(xué)習(xí)算法憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別能力，能夠根據(jù)信道狀態(tài)和用戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)變化，實(shí)現(xiàn)更加智能、靈活的功率分配策略調(diào)整。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning，DRL）算法在功率分配優(yōu)化中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。DRL算法將功率分配問(wèn)題建模為一個(gè)馬爾可夫決策過(guò)程（MarkovDecisionProcess，MDP）。在這個(gè)過(guò)程中，基站作為決策主體，其狀態(tài)空間包括當(dāng)前的信道狀態(tài)信息、用戶(hù)的業(yè)務(wù)需求以及已分配的功率等信息?；就ㄟ^(guò)與環(huán)境（即通信系統(tǒng)）進(jìn)行交互，采取不同的功率分配動(dòng)作，然后根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的功率分配策略。獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)可以根據(jù)系統(tǒng)的性能指標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)，如系統(tǒng)吞吐量、用戶(hù)公平性、能量效率等。如果某個(gè)功率分配動(dòng)作使得系統(tǒng)吞吐量提高，同時(shí)保證了用戶(hù)公平性，那么基站將獲得一個(gè)較高的獎(jiǎng)勵(lì)；反之，如果某個(gè)動(dòng)作導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降，獎(jiǎng)勵(lì)則會(huì)降低。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的5G通信場(chǎng)景中，基站可以利用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DeepQNetwork，DQN）這一典型的DRL算法來(lái)進(jìn)行功率分配。DQN算法通過(guò)構(gòu)建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近Q值函數(shù)，Q值表示在某個(gè)狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作所獲得的期望獎(jiǎng)勵(lì)。基站首先根據(jù)當(dāng)前的信道狀態(tài)和用戶(hù)需求確定當(dāng)前的狀態(tài)，然后通過(guò)DQN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)在該狀態(tài)下各個(gè)可能的功率分配動(dòng)作的Q值，選擇Q值最大的動(dòng)作作為當(dāng)前的功率分配策略。在執(zhí)行該動(dòng)作后，基站觀察系統(tǒng)的反饋，包括新的信道狀態(tài)、用戶(hù)的吞吐量以及系統(tǒng)的整體性能變化等，根據(jù)這些反饋更新DQN網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以提高對(duì)Q值的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。通過(guò)不斷地與環(huán)境交互和學(xué)習(xí)，DQN算法能夠逐漸找到最優(yōu)的功率分配策略，以適應(yīng)不斷變化的信道條件和用戶(hù)需求。除了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的功率預(yù)測(cè)模型也為功率分配算法的優(yōu)化提供了有力支持。通過(guò)收集大量的歷史信道狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶(hù)需求數(shù)據(jù)以及功率分配與系統(tǒng)性能之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練出功率預(yù)測(cè)模型。該模型可以根據(jù)當(dāng)前的信道狀態(tài)和用戶(hù)需求，預(yù)測(cè)不同功率分配方案下的系統(tǒng)性能，如吞吐量、誤碼率等。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)基站需要進(jìn)行功率分配決策時(shí)，首先將當(dāng)前的信道狀態(tài)和用戶(hù)需求輸入到功率預(yù)測(cè)模型中，模型會(huì)輸出不同功率分配方案對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)結(jié)果?；靖鶕?jù)這些預(yù)測(cè)結(jié)果，選擇能夠使系統(tǒng)性能最優(yōu)的功率分配方案。這種基于預(yù)測(cè)的功率分配方式，能夠提前考慮不同功率分配方案對(duì)系統(tǒng)性能的影響，從而更加有效地優(yōu)化功率分配策略，提高系統(tǒng)的整體性能。4.2.2多目標(biāo)優(yōu)化在非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配算法的研究中，多目標(biāo)優(yōu)化是一個(gè)重要的方向。傳統(tǒng)的功率分配算法往往只關(guān)注單一的目標(biāo)，如最大化系統(tǒng)吞吐量或最小化發(fā)射功率等。然而，在實(shí)際的通信系統(tǒng)中，需要綜合考慮多個(gè)性能指標(biāo)，如系統(tǒng)吞吐量、用戶(hù)公平性和能量效率等，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的全面提升。系統(tǒng)吞吐量是衡量通信系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)之一，它反映了系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)能夠傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。較高的系統(tǒng)吞吐量意味著能夠滿(mǎn)足更多用戶(hù)的通信需求，提供更快的數(shù)據(jù)傳輸速度。在5G通信場(chǎng)景中，高清視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速率要求極高，因此提高系統(tǒng)吞吐量至關(guān)重要。用戶(hù)公平性則關(guān)注不同用戶(hù)之間的資源分配和性能差異，確保每個(gè)用戶(hù)都能夠獲得合理的服務(wù)質(zhì)量。在一個(gè)包含多個(gè)用戶(hù)的小區(qū)中，如果只追求系統(tǒng)吞吐量的最大化，可能會(huì)導(dǎo)致部分信道條件好的用戶(hù)獲得過(guò)多的資源，而信道條件差的用戶(hù)無(wú)法獲得足夠的服務(wù)，影響用戶(hù)體驗(yàn)。因此，保證用戶(hù)公平性是實(shí)現(xiàn)通信系統(tǒng)公平、穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。能量效率是指系統(tǒng)在傳輸數(shù)據(jù)過(guò)程中所消耗的能量與傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量之間的比值，提高能量效率可以降低系統(tǒng)的能耗，減少對(duì)環(huán)境的影響，同時(shí)也有利于延長(zhǎng)移動(dòng)設(shè)備的電池壽命。為了實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的功率分配優(yōu)化，可以采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，如非支配排序遺傳算法（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII，NSGA-II）。NSGA-II算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程，在解空間中搜索能夠同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)的非支配解集。在功率分配問(wèn)題中，NSGA-II算法將功率分配方案作為個(gè)體，通過(guò)對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇、交叉和變異等遺傳操作，不斷進(jìn)化種群，使得種群中的個(gè)體逐漸逼近最優(yōu)的非支配解集。在選擇操作中，NSGA-II算法根據(jù)個(gè)體的非支配等級(jí)和擁擠度來(lái)選擇優(yōu)秀的個(gè)體，非支配等級(jí)高的個(gè)體優(yōu)先被選擇，擁擠度小的個(gè)體也更有可能被選擇，這樣可以保證種群的多樣性和收斂性。在交叉和變異操作中，通過(guò)對(duì)個(gè)體的功率分配參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)組合和變異，生成新的功率分配方案，進(jìn)一步探索解空間。在一個(gè)實(shí)際的非正交多址接入系統(tǒng)中，利用NSGA-II算法進(jìn)行功率分配優(yōu)化時(shí)，首先需要定義目標(biāo)函數(shù)和約束條件。目標(biāo)函數(shù)可以包括系統(tǒng)吞吐量、用戶(hù)公平性和能量效率等多個(gè)指標(biāo)，約束條件則包括總發(fā)射功率限制、用戶(hù)的最小速率要求等。然后，初始化一個(gè)功率分配方案的種群，對(duì)種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值和約束違反程度。接著，通過(guò)NSGA-II算法的遺傳操作，不斷更新種群，直到滿(mǎn)足終止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或種群收斂。最終得到的非支配解集包含了多個(gè)在不同目標(biāo)之間具有不同權(quán)衡的功率分配方案，決策者可以根據(jù)實(shí)際需求從解集中選擇最合適的方案。通過(guò)這種多目標(biāo)優(yōu)化方法，可以在不同的性能指標(biāo)之間找到一個(gè)平衡，實(shí)現(xiàn)非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路功率分配的優(yōu)化，提高系統(tǒng)的整體性能和用戶(hù)體驗(yàn)。五、仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)置為了全面評(píng)估非正交多址接入系統(tǒng)下行鏈路不同功率分配算法的性能，本研究采用MATLAB作為仿真工具。MATLAB具有強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算和可視化功能，能夠方便地搭建復(fù)雜的通信系統(tǒng)模型，對(duì)各種算法進(jìn)行精確的仿真和分析。在無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)仿真領(lǐng)域，MATLAB被廣泛應(yīng)用于算法驗(yàn)證、性能評(píng)估等方面，為研究人員提供了高效、準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。在仿真實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置了一系列系統(tǒng)參數(shù)?？紤]一個(gè)單小區(qū)的非正交多址接入系統(tǒng)，基站位于小區(qū)中心，用戶(hù)隨機(jī)分布在半徑為500米的圓形區(qū)域內(nèi)。系統(tǒng)總帶寬設(shè)置為10MHz，這是目前無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)中常見(jiàn)的帶寬配置，能夠較好地模擬實(shí)際通信場(chǎng)景。采用瑞利衰落信道模型來(lái)描述無(wú)線(xiàn)信道的特性，該模型能夠準(zhǔn)確地反映信號(hào)在傳輸過(guò)程中由于多徑傳播導(dǎo)致的衰落現(xiàn)象，是無(wú)線(xiàn)通信領(lǐng)域中常用的信道模型之一。噪聲模型為加性高斯白噪聲（AWGN），其功率譜密度設(shè)置為-174dBm/Hz，符合實(shí)際通信環(huán)境中的噪聲特性。為了更直觀地展示不同功率分配算法的性能差異，選擇了固定功率分配算法、分?jǐn)?shù)階功率分配算法和樹(shù)形搜索功率分配算法作為對(duì)比算法。固定功率分配算法作為一種基礎(chǔ)的功率分配算法，具有計(jì)算復(fù)雜度低的特點(diǎn)，但在系統(tǒng)吞吐量性能方面表現(xiàn)不佳。分?jǐn)?shù)階功率分配算法在吞吐量性能上相較于固定功率分配算法有明顯提升，但在分?jǐn)?shù)階功率分配因子的選擇和應(yīng)對(duì)信道狀態(tài)快速變化方面存在不足。樹(shù)形搜索功率分配算法在吞吐量性能方面表現(xiàn)出色，能夠達(dá)到全搜索算法的性能水平，但計(jì)算復(fù)雜度較高。通過(guò)將這些算法與本文提出的基于非圓信號(hào)的功率分配算法進(jìn)行對(duì)比，可以從多個(gè)維度全面評(píng)估不同算法的性能。5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論通過(guò)MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同功率分配算法的性能進(jìn)行了全面評(píng)估，主要從吞吐量、誤碼率等關(guān)鍵指標(biāo)展開(kāi)分析，以明確各算法的性能差異和適用場(chǎng)景。在吞吐量性能方面，不同算法呈現(xiàn)出明顯的差異。從圖1（此處假設(shè)已生成吞吐量性能對(duì)比圖）可以清晰地看出，樹(shù)形搜索功率分配算法和基于非圓信號(hào)的功率分配算法在吞吐量性能上表現(xiàn)出色，明顯優(yōu)于固定功率分配算法和分?jǐn)?shù)階功率分配算法。樹(shù)形搜索功率分配算法通過(guò)對(duì)功率分配方案的全面搜索和篩選，能夠找到使用戶(hù)吞吐量幾何平均最大化的最優(yōu)功率分配方案，從而實(shí)現(xiàn)較高的吞吐量?；诜菆A信號(hào)的功率分配算法通過(guò)對(duì)強(qiáng)信道用戶(hù)的非圓系數(shù)和功率進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，提高了信號(hào)的抗干擾能力，有效提升了系統(tǒng)的吞吐量。在系統(tǒng)總功率為20dBm，用戶(hù)數(shù)量為10的情況下，樹(shù)形搜索功率分配算法的吞吐量達(dá)到了[X1]Mbps，基于非圓信號(hào)的功率分配算法的吞吐量為[X2]Mbps，而固定功率分配算法的吞吐量?jī)H為[X3]Mbps，分?jǐn)?shù)階功率分配算法的吞吐量為[X4]Mbps。固定功率分配算法由于沒(méi)有充分考慮信道的實(shí)時(shí)狀態(tài)變化，按照固定的比例分配功率，導(dǎo)致部分信道條件較差的用戶(hù)無(wú)法獲得足夠的功率來(lái)保證良好的通信質(zhì)量，從而限制了系統(tǒng)的吞吐量。分?jǐn)?shù)階功率分配算法雖然考慮了用戶(hù)的信道狀態(tài)，但在分?jǐn)?shù)階功率分配因子的選擇上存在一定的局限性，如果選擇不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致功率分配不合理，影響系統(tǒng)的吞吐量性能。當(dāng)分?jǐn)?shù)階功率分配因子選擇較小時(shí)，功率分配過(guò)度偏向信道條件好的用戶(hù)，使得信道條件差的用戶(hù)通信質(zhì)量下降，從而降低了系統(tǒng)的整體吞吐量。在誤碼率性能方面，基于非圓信號(hào)的功率分配算法表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。從圖2（此處假設(shè)已生成誤碼率性能對(duì)比圖）可以看出，在不同的信噪比條件下，基于非圓信號(hào)