摘要
随着通信技术的发展和用户需求的提高，无线电资源日益短缺，提高无线通信系统的性能成为了亟待解决的关键问题。一方面，频谱资源日益短缺，当前低频的无线电频段已无法满足用户的高信息传输速率的需求，因此如何提高无线通信系统的频谱效率亟待解决。另一方面，随着海量用户的接入，数据流量爆炸性增长造成了巨大的能量消耗，环境污染问题也日益严峻，不符合绿色低碳的发展观念。为了降低能耗，实现绿色通信，无线通信系统的网络架构部署亟需优化，且如何提高无线通信系统的能量效率是个关键问题。 非正交多址接入技术（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）作为一种高价值技术手段，引起了广泛关注。不同于传统的正交多址接入技术（OrthogonalMultipleAccess,OMA），NOMA可以同时同频服务多个用户，实现海量接入，提高频谱效率。本文围绕NOMA技术及其在不同的无线通信系统中的应用，结合无线携能通信（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）、云无线接入网（Cloud Radio Access Network,C-RANs）、大规模多输入多输出（Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO）和混合预编码技术，对无线通信系统的资源分配进行研究。本文主要工作内容和研究成果概述如下： (1)研究基于NOMA的无线携能通信系统的资源分配问题，以同时最大化系统的信息传输速率和总收集能量。首先，构建基于NOMA的无线携能通信系统模型，在考虑基站最大发射功率、每个用户最小能量收集和信息传输速率等约束条件下，提出了同时最大化系统信息传输速率和总收集能量的资源分配优化问题。对于优化目标相互冲突且量纲不一致的问题，考虑到收集的能量可以转化为反向链路的吞吐量，利用香农定理将功率转化为数据率，然后采用加权和方法建立单目标优化问题。所提出的优化问题是一个非凸问题，提出一种基于深度学习的资源分配算法。仿真结果验证了该算法的有效性，并证明了基于NOMA的无线携能通信系统方案相对于传统OMA方案在提升系统整体性能上具有一定的优势。 (2)研究基于NOMA的云无线接入网的资源分配问题，以实现系统能量效率最大化。利用云无线接入网低成本、低功耗和提高通信系统性能方面的优势，结合Massive MIMO和混合预编码技术，构建基于NOMA的云无线接入网模型，在考虑前传链路容量以及远端射频头最大发射功率等约束下，提出了基于系统能量效率最大化的联合资源分配问题。针对所考虑的多变量耦合非凸问题，提出了一种混合预编码设计和功率分配算法对模拟预编码、数字预编码和功率分配进行联合优化。仿真结果验证了所提算法的收敛性和有效性。此外，仿真结果还证明了相较于传统的OMA方案和两阶段混合预编码方法，所提的基于NOMA的联合优化算法能够有效提高系统的能量效率。
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