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无线终端的普及和数据流量的快速增长对现有的通信技术带来前所未有的挑战,而目前正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)技术无法满足网络容量快速增长的需求。因此,多址接入技术需要引入新的维度来缓解网络容量的压力。通过引入功率域的非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术可以有效提高网络容量。本论文重点研究NOMA异构网络中用户调度和功率分配的资源分配方案。首先,通过对比现有OMA技术的特点来描述NOMA技术的优势。针对NOMA技术的应用场景,分析其基本原理。此外,重点介绍了串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)技术和现有的子信道匹配、功率分配方法。其次,针对NOMA异构网络中最大化系统吞吐量的资源分配问题。本文的第一个研究内容是通过联合子信道匹配和功率分配以解决最大化系统总和数据速率和用户数量之间的平衡问题。为解决该问题,本文提出了一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配方案。该方案考虑在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)条件下,建立NOMA异构网络中联合用户调度和功率分配的最大化系统总吞吐量模型。针对用户调度问题,将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合,利用匹配理论求得用户调度问题的次优解。根据给定的子信道匹配方案,通过注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明,本文所提方案能够逼近上界且优于现有用户分组算法和正交频分多址接入(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)方案。最后,针对NOMA异构网络中最大化系统能效的资源分配问题。本文的第二个研究内容是联合用户调度和功率分配解决系统总能效的最大化问题。为解决该问题,本文建立了一种联合用户调度、子信道内用户间最优功率分配因子和子信道间功率分配的能效系统模型。由于公式化的问题是多目标优化(Multi-Objective Optimization,MOO)问题并具有非凸和NP困难两种属性,因此,本文将多目标优化问题解耦为两个单目标优化(Single-Objective Optimization,SOO)问题:(1)联合子信道内用户间能效最大化的最优功率分配因子解决子信道分配问题;(2)子信道间功率分配问题。在子信道分配方案中,本文分别利用非合作博弈、全局最优搜索解决子信道内用户间的功率分配因子问题和用户-子信道关联问题。针对子信道内用户间的功率分配因子问题,本文引入超模博弈讨论其纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)的存在性并设计一个算法使其收敛到纳什均衡点(Nash Equilibrium Point,NEP)。根据用户-子信道之间的相互关联性,本文提出了一种基于非合作博弈的用户-子信道全局最优搜索匹配方案。根据给定的子信道分配方案,利用连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)的方法将子信道间功率分配问题转化为凸问题并利用迭代进行求解。仿真结果表明,本文所提方案的能效性能优于OFDMA系统和具有相同子信道匹配方案的分数阶功率分配(Fractional Transmit Power Allocation,FTPA)算法。