吳 霞，馬文峰，王 聰，趙幾航，曹 遜，姚遠(yuǎn)翔

（陸軍工程大學(xué)，江蘇 南京 210000）

0 引言

隨著無線網(wǎng)絡(luò)在各個領(lǐng)域的廣泛運用，第5 代移動通信技術(shù)對頻譜效率、數(shù)據(jù)速率、用戶容量的要求不斷提高。其中頻譜效率需要提高5～15 倍，容量需要提高1 000 倍以上，4G 中廣泛使用的正交多路訪問技術(shù)（Orthogonal Multiple Access，OMA）逐漸無法滿足需求。為了實現(xiàn)5G 的各種目標(biāo)，學(xué)者們研究了多種相關(guān)技術(shù)。

文獻(xiàn)[1-3]系統(tǒng)介紹了非正交多路訪問（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技術(shù)的定義與優(yōu)勢，并引入功率復(fù)用的概念以達(dá)到提高頻譜效率和系統(tǒng)容量的目標(biāo)，另外NOMA 技術(shù)在提高接入用戶數(shù)量上也有顯著優(yōu)勢，能夠滿足未來的部署要求。文獻(xiàn)[4]認(rèn)為NOMA 可以提高頻譜效率和小區(qū)邊緣吞吐量，且具有低傳輸延遲、低信令成本以及能夠?qū)崿F(xiàn)海量連接等優(yōu)點。文獻(xiàn)[5]對NOMA 進(jìn)行了分類，并針對不同類別NOMA 的功能進(jìn)行了介紹和 比較。

NOMA 技術(shù)在發(fā)送端采用非正交發(fā)送，主動引入干擾信息，由多個用戶共享同一個時頻資源塊，并根據(jù)用戶的信道狀況按照功率分配的方案進(jìn)行功率分配?；緸樾诺罓顩r差的用戶分配更多發(fā)射功率，為信道狀況好的用戶分配較少的功率，以保證最大的功率差和最大用戶容量，并達(dá)到區(qū)分不同用戶的目的。接收端采用連續(xù)干擾消除技術(shù)，逐個對用戶信號進(jìn)行恢復(fù)。先恢復(fù)發(fā)射功率最大的用戶信號；然后再恢復(fù)發(fā)射功率較小的用戶信號，這是由于其他用戶的發(fā)射功率較小，可以將其他用戶造成的干擾直接視為噪聲進(jìn)行恢復(fù)；最后，再恢復(fù)次大功率的用戶信號時減去最大功率的用戶信號，以此類推完成所有用戶信號的恢復(fù)。由此可見，NOMA技術(shù)是以接收機(jī)的復(fù)雜度來換取更高的頻率譜效率，但隨著芯片功能的不斷提升，接收機(jī)的效能也會越來越強(qiáng)，這為NOMA 技術(shù)的不斷成熟和廣泛應(yīng)用提供了更大的可能性。

目前不少學(xué)者對功率分配進(jìn)行了研究并獲得了一些可喜的成果。文獻(xiàn)[6]是針對兩個用戶的NOMA 的研究，文獻(xiàn)[7]是針對兩個及兩個以上用戶的NOMA 的研究，兩篇文章均考慮了最大化比例公平因子和最低的用戶數(shù)據(jù)速率，但當(dāng)小區(qū)邊緣用戶信道條件很差時，總體和速率卻不如相同條件下的正交接入技術(shù)。文獻(xiàn)[8]介紹了迭代注水法、固定功率分配法兩種NOMA 功率分配方法，但沒有考慮用戶的（Quality of Service，QoS）這一約束條件。文獻(xiàn)[9]提出了在總的發(fā)射功率一定和滿足用戶最小速率的條件下，最大化兩個用戶的和速率的方案，該方案雖然考慮了用戶的QoS，但用戶的總速率卻低于OMA 技術(shù)。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于用戶匹配與功率分配的NOMA 方案，在確保用戶可靠性的前提下最大化用戶容量，并采用查表的方式快速確定功率因子的選定。文獻(xiàn)[11]提出了一種保護(hù)用戶公平性的功率分配方案，在優(yōu)化比例公平最差的用戶的同時盡可能提高用戶總的 速率。

本文基于用戶的QoS，即在滿足用戶目標(biāo)速率的情況下實現(xiàn)用戶總?cè)萘康淖畲蠡?，提出了新的NOMA 功率分配方案，盡可能提高用戶總的可達(dá)速率，仿真結(jié)果表明提出方案的性能均高于同樣條件下的OMA 方案的性能。

本文結(jié)構(gòu)為：第1 節(jié)介紹系統(tǒng)模型；第2 節(jié)介紹本文的約束條件并介紹功率因子分配法；第3 節(jié)介紹逆注水算法和分?jǐn)?shù)分配功率法；第4 節(jié)進(jìn)行性能仿真分析；第5 節(jié)總結(jié)全文。

1 系統(tǒng)模型

在一個有n個(n≥2)用戶的NOMA 用戶配對組中，信道增益|h2|服從瑞利平穩(wěn)衰落，即h～CN(0,λ)。其中λ=d-v，v 為路徑損耗指數(shù)。將用戶按照距離基站的遠(yuǎn)近進(jìn)行排序，即d1＜d2＜d3＜…＜dn，則對應(yīng)的信道增益排序為|h1|2＞ |h2|2＞|h3|2＞…＞|hn|2?；究偟陌l(fā)射功率為Ptotal。按照NOMA 的功率分配原則：給信道增益最大的用戶信號分配最少的發(fā)射功率；給信道增益最小的用戶信號分配最多的發(fā)射功率?；窘o各個用戶分配的功率因子應(yīng)滿足α1＜α2＜α3＜…＜αn，即發(fā)射功率應(yīng)滿足P1＜P2＜P3＜…＜Pn。其中功率因子與發(fā)射功率之間的關(guān)系為：

在接收端，接收機(jī)利用（Successive Interference Cancellation，SIC）優(yōu)先恢復(fù)功率最大的用戶信號，將剩余用戶信號直接作為干擾噪聲，在恢復(fù)次大功率信號時減去已恢復(fù)的用戶信號并將剩余的用戶信號作為干擾噪聲，以此類推恢復(fù)所有用戶 信號。

本文考慮由用戶1、用戶2、用戶3 這3 個配對用戶組成的基本NOMA 模型，如圖1 所示。3 個用戶距離基站的距離由近至遠(yuǎn)，即d1＜d2＜d3，則信道增益滿足|h1|2＞|h2|2＞|h3|2。按照NOMA 的功率分配原則分配給3 個用戶的功率分別為P1、P2、P3，則P1+P2+P3=Ptotal，相應(yīng)的功率分配的功率因子α1＜α2＜α3，則P1=α1Ptotal，P2=α2Ptotal，P3=α3Ptotal，P1＜P2＜P3，其中α1+α2+α3=1。

圖1 系統(tǒng)模型

2 約束條件和功率因子分配方案

2.1 用戶各自的容量

本文以各個用戶成功由SIC 恢復(fù)信號后的可達(dá)數(shù)據(jù)速率代表該用戶的容量，則用戶1、用戶2、用戶3 的容量分別為式（1）、式（2）、式（3）。

式中：N0為高斯白噪聲的方差。

2.2 配對用戶組的總?cè)萘?/h3>

由用戶1、用戶2、用戶3 配對的用戶組的總?cè)萘繛椋?/p>

2.3 功率因子分配方案

根據(jù)功率因子的兩個約束條件：α1＜α2＜α3，α1+α2+α3=1。

本文的優(yōu)化方案是將功率因子α2假設(shè)為變量α，功率因子α1假設(shè)為α2，則功率因子α3=1-α-α2。結(jié)合上述約束條件可得變量α的取值范圍為將P1=α1Ptotal，P2=α2Ptotal，P3=α3Ptotal代回式（4）中可得：

另外，信道增益最好的用戶分配到的發(fā)射功率存在上限。接收端采用SIC 技術(shù)對用戶信號進(jìn)行解調(diào)時，用戶之間需要存在功率間隔ΔP，這最終將推導(dǎo)出信道增益最好的用戶分配到發(fā)射功率的最大值。在有n（n≥2）個用戶共享資源的信道上，功率間隔ΔP滿足：

2.4 接收端方案

圖2 接收端SIC 解調(diào)方案

2.5 信道增益|h2|對用戶總?cè)萘康挠绊?/h3>

根據(jù)目前的研究表明，用戶的信道增益與用戶距離基站的距離直接相關(guān)。用戶距離基站越近，信道條件越好，即信道增益越大，所以在本文中選擇用戶與基站之間的距離d作為表征信道增益|h2|大小的影響因素。本文中信道增益|h2|服從瑞利平穩(wěn)衰落，即h～CN(0,λ)，其中λ=d-v，v為路徑損耗指數(shù)。

如圖3 所示，對于用戶1，固定d2=0.7，d3=1.0，選擇功率因子α=0.41，d1從0.1 增大到0.5。隨著d1逐漸增大，用戶1 的信道增益|h12|逐漸減小。由式（1）可知，用戶1 的容量逐漸減小，則用戶總?cè)萘恐饾u減?。恍旁氡萐NR的公式為隨著信噪比SNR 的增大，即N0減小，由式（1）、式（2）、式（3）可知，各個用戶的容量分別在增大，則總?cè)萘吭龃蟆?/p>

圖3 隨信噪比增大，用戶總?cè)萘颗cd1 的關(guān)系

2.6 功率因子α 對用戶總?cè)萘康挠绊?/h3>

2.6.1 用戶與基站間距離不變

如圖4 所示，在信噪比SNR=10 dB 時，假設(shè)用戶距離基站的距離d1、d2、d3固定，式（1）用α表示，并對C1關(guān)于α求導(dǎo)可得：

由于α為正，可見C1'始終為正，C1隨α增大單調(diào)遞增，即隨著功率因子α的增加（用戶1 的功率因子α1=α2也增加），用戶1 的容量不斷增加，如圖4（b）中叉型線所示。

同理對公式（2）關(guān)于α求導(dǎo)可得：

用戶總?cè)萘康淖兓厔萑鐖D4（a）中所示，隨著功率因子α的增大不斷增大。

圖4 信噪比和距離一定時，用戶容量隨功率因子的變化曲線

2.6.2 用戶與基站間距離改變

本節(jié)研究在某一用戶距離基站的距離變化時，功率因子對用戶總?cè)萘康挠绊憽?/p>

信噪比固定在10 dB，d2=0.6，d3=0.9，d1從0.1逐漸增加到0.5。如圖5 所示，隨著d1的不斷增大，用戶總?cè)萘坎粩鄿p小，這是由于隨著用戶1 距離基站的距離逐漸變遠(yuǎn)，用戶1 的信道增益|h12|逐漸減小。由式（1）可知，該用戶自身的容量不斷減小，則總?cè)萘恳膊粩鄿p小；但隨著功率因子的不斷增大，用戶總?cè)萘渴遣粩嘣龃蟮摹?/p>

圖5 d1 逐漸增大時，用戶總?cè)萘侩S功率因子的變化曲線

若用戶2、用戶3 與基站間的距離變化，由1.5節(jié)中的結(jié)論可得：隨著d2、d3的不斷增大，用戶總?cè)萘坎粩鄿p小；但隨著功率因子的不斷增大，用戶總?cè)萘渴遣粩嘣龃蟮摹?/p>

2.7 信噪比SNR 對用戶總?cè)萘康挠绊?/h3>

固定d2=0.6、d3=0.9，由1.5 節(jié)中結(jié)論可知，d1從0.1 逐漸增加到0.5，用戶總?cè)萘繙p小。SNR的公式為考慮ps從5 dB 增大到10 dB，即N0從減小到從式（1）、式（2）、式（3）可以看出，隨著N0的減小，各個用戶的容量在增加，代入式（4），可以得出用戶總?cè)萘恳苍谠黾?。仿真結(jié)果如圖6 所示，隨著SNR的逐漸增大，用戶總?cè)萘坎粩嘣龃蟆?/p>

圖6 d1 逐漸增大時，用戶總?cè)萘侩S信噪比SNR 的變化

由1.5 節(jié)中結(jié)論可知，當(dāng)d2、d3逐漸增大，隨著N0的減小，SNR逐漸增大，各個用戶的容量增加，用戶總?cè)萘恳苍黾印?/p>

3 逆注水算法和分?jǐn)?shù)方法分配發(fā)射功率

3.1 逆注水算法

注水算法是根據(jù)某種準(zhǔn)則并根據(jù)信道狀況對發(fā)射功率進(jìn)行自適應(yīng)分配。該算法通常是給信道狀況好的多分配功率，給信道狀況差的少分配功率，從而達(dá)到傳輸速率的最大化；而NOMA 的功率分配思想是為信道狀況好的少分配功率，為信道差的多分配功率。本文利用注水算法的思想，先將發(fā)射功率分配成3 份，再根據(jù)NOMA 的功率分配思路，實現(xiàn)逆注水算法，即將分出的3 份功率中最大的一份功率分配給信道最差的用戶信號，將最小的一份功率分配給信道最好的用戶信號。

在d1=0.3、d2=0.6、d3=0.9，總功率假設(shè)為1 時，利用逆注水算法得到各個用戶的信道增益、分配到的發(fā)射功率、用戶容量以及用戶總?cè)萘咳绫? 所示，由各個用戶的容量情況可知滿足本文所考慮的QoS。

表1 逆注水算法結(jié)果

3.2 分?jǐn)?shù)方法

分?jǐn)?shù)方法是基于用戶信道狀態(tài)信息進(jìn)行發(fā)射功率自適應(yīng)分配的算法。由于本文中信道狀態(tài)信息以信道增益的大小來標(biāo)識，信道增益的大小由用戶距離基站的距離來決定，算法中設(shè)置一個衰減因子μ(0 ＜μ＜1)：

根據(jù)式（18）進(jìn)行發(fā)射功率的分配，然后得到各個用戶的容量與總?cè)萘俊?/p>

將衰減因子μ從0.01 起以0.01 的步長增長到1，觀察每次分配的功率結(jié)果。發(fā)現(xiàn)隨著衰減因子的增加，信道狀態(tài)好的用戶分配到的發(fā)射功率逐漸減小，信道狀態(tài)越差的用戶分配到的發(fā)射功率越來越大；相應(yīng)的信道狀態(tài)好的用戶容量逐漸減小，信道狀態(tài)越差的用戶容量逐漸增大，但總?cè)萘恐饾u減小。結(jié)合約束條件中信道增益最大的用戶信號可分得的發(fā)射功率不大于此處n=3，Ptotal=1，即本文目標(biāo)是最大化用戶總?cè)萘?，則選取P1最接近且略小于0.25 時的衰減因子，同時考慮用戶的QoS，即檢驗此時各個用戶的可達(dá)速率是否大于等于目標(biāo)速率，可得到使用分?jǐn)?shù)分配算法可獲得的最大用戶總?cè)萘俊?/p>

4 仿真結(jié)果

本文通過MATLAB 軟件對提出的功率分配方案進(jìn)行測試仿真，信道條件選擇瑞利衰落信道。在用戶與基站距離、總的發(fā)射功率均歸一化為1 的條件下，考慮相同最低目標(biāo)速率功率因子信道增益最大的用戶信號所分得的發(fā)射功率小于等于0.25。

4.1 選擇距離基站最遠(yuǎn)的用戶3 進(jìn)行匹配

已知兩個距離基站d1=0.1，d2=0.4 的用戶1、用戶2，另外選擇一個用戶3 進(jìn)行配對。在同一時頻資源上進(jìn)行功率復(fù)用，按照本文所給的3 種功率方案進(jìn)行功率分配以得到最大用戶總?cè)萘浚⑴c現(xiàn)有的OMA 方案進(jìn)行比較。

4.1.1 d3 不同的情況下，功率因子對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

根據(jù)距離由近至遠(yuǎn)的原則，用戶3 距離基站的距離d3從0.5 取至1.0。隨著功率因子的增大，用戶總?cè)萘恳苍诓粩嘣龃?；隨著用戶3 距離基站的距離增大，用戶總?cè)萘吭谥饾u降低。由此可見，應(yīng)當(dāng)選取距離基站最近的用戶，如用戶3 與用戶1、用戶2 進(jìn)行配對并復(fù)用發(fā)射功率，可以使得用戶總?cè)萘窟_(dá)到最大值。除此之外，由于功率因子的取值受到約束條件的限制，最終確定的功率分配方案中的功率因子應(yīng)當(dāng)選擇滿足約束條件的功率因子的最大值。如圖7 所示，選取d3=0.5 時的用戶3，相應(yīng)的功率因子α的取值被約束條件限制在（0.008 0,0.354 4），則當(dāng)α=0.354 4 時，用戶總?cè)萘咳〉米畲笾?，?3.757 2。

圖7 不同d3 時，隨功率因子α 變化的用戶容量

4.1.2 d3 不同的情況下，逆注水算法對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

根據(jù)逆注水算法，與1 中在同一環(huán)境中進(jìn)行功率分配。由于用戶3 距離基站距離最遠(yuǎn)，它分得的發(fā)射功率最大，用戶1 分得的發(fā)射功率最??；隨著用戶3距離基站越來越遠(yuǎn)，用戶總?cè)萘恳苍谥饾u下降。如圖8 所示，當(dāng)用戶3 距離基站的距離d3=0.5 時，用戶的總?cè)萘孔畲?，達(dá)到21.711 2，由此可見，逆注水算法在最大化用戶容量方面是優(yōu)于功率因子分配方案的。

圖8 不同d3 時，逆注水算法用戶總?cè)萘?/p>

4.1.3 d3 不同的情況下，分?jǐn)?shù)分配法對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

利用分?jǐn)?shù)分配法進(jìn)行功率分配，此時n=3。根據(jù)前文分析，選取P1最接近且略小于0.25 時的衰減因子可得到使用分?jǐn)?shù)分配算法可獲得的最大用戶總?cè)萘?。由仿真結(jié)果可得，如圖9 所示，隨著d3逐漸增大，用戶總?cè)萘恐饾u減小，所以取d3=0.5 時的用戶3 與用戶1、用戶2 進(jìn)行配對。由仿真結(jié)果可知此時各個用戶的可達(dá)速率是大于目標(biāo)速率的，滿足用戶的QoS，因此可得最大用戶容量13.811 1。由此可見，分?jǐn)?shù)分配法在最大化用戶容量方面優(yōu)于第1 種方案，但不如逆注水算法。

圖9 不同d3 時，分?jǐn)?shù)分配法用戶總?cè)萘?/p>

4.1.4 d3 不同的情況下，OMA 方案對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

OMA 方案中，各用戶的容量為：

此外α1=α2，α2=α，α3=1-α-α2。可得隨著功率因子的逐漸增大，用戶總?cè)萘恳仓饾u增大；隨著用戶3 距離基站越來越遠(yuǎn)，用戶總?cè)萘恐饾u減小。如圖10 所示，可知當(dāng)功率因子α≈0.41 時，選取d3=0.5 的用戶3 與用戶1、用戶2 進(jìn)行配對可以得到最大用戶總?cè)萘?.782 6。由此可見，OMA 方案比上面3 種方案的效果都要差一些，這也證明了NOMA 的優(yōu)越性。

圖10 OMA 方案在不同d3 隨功率因子變化用戶總量的變化

如圖11 所示，可知同樣的條件下，4 種分配方案隨著用戶3 距離基站的距離增大可得的用戶總?cè)萘看笮　?/p>

圖11 不同d3 時四種分配方案下用戶總?cè)萘?/p>

由大到小依次為逆注水算法、分?jǐn)?shù)分配功率算法、功率因子分配法、OMA 方案。前3 種均屬于NOMA 方案，且數(shù)值上均遠(yuǎn)大于OMA 方案，由此可見，在最大化用戶總?cè)萘糠矫?，NOMA 方案是遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于OMA 方案的。

4.2 選擇距離基站最近的用戶1 進(jìn)行匹配

已知兩個距離基站d2=0.6，d3=0.9 的用戶2、用戶3，另外選擇一個用戶1 進(jìn)行配對。在同一時頻資源上進(jìn)行功率復(fù)用，按照本文所給的3 種功率方案進(jìn)行功率分配以得到最大用戶總?cè)萘浚⑴c現(xiàn)有的OMA 方案進(jìn)行比較。

4.2.1 d1 不同的情況下，功率因子對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

根據(jù)距離由近至遠(yuǎn)的原則，用戶1 距離基站的距離d1從0.1 取至0.5。隨著功率因子的增大，用戶總?cè)萘恳苍诓粩嘣龃?；隨著用戶1 距離基站距離的增大，用戶總?cè)萘吭谥饾u降低。由此可見，應(yīng)當(dāng)選取距離基站最近的用戶1 與用戶2、用戶3 進(jìn)行配對并復(fù)用發(fā)射功率，可以使得用戶總?cè)萘窟_(dá)到最大值。除此之外，由于功率因子的取值受到約束條件的限制，最終確定的功率分配方案中的功率因子應(yīng)當(dāng)選擇滿足約束條件的功率因子的最大值。如圖12 所示，選取d1=0.1 時的用戶1，相應(yīng)的功率因子α的取值被約束條件限制在（0.007 9,0.237 3），則當(dāng)α=0.237 3 時，用戶總?cè)萘咳〉米畲笾?，?2.277 1。

圖12 不同d1 隨功率因子變化的用戶容量

4.2.2 d1 不同的情況下，逆注水算法對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

根據(jù)逆注水算法，與3.2.1 在同一環(huán)境中進(jìn)行功率分配。由于用戶1 距離基站距離最近，它分得的發(fā)射功率最小，用戶3 分得的發(fā)射功率最大，隨著用戶1 距離基站越來越遠(yuǎn)，用戶總?cè)萘恳苍谥饾u下降。如圖13所示，當(dāng)用戶1距離基站的距離d1=0.1時，用戶的總?cè)萘孔畲?，達(dá)到15.206 8。由此可見，逆注水算法在最大化用戶容量方面是優(yōu)于第1種方案的。

圖13 不同d1 時逆注水算法用戶總?cè)萘?/p>

4.2.3 d1 不同的情況下，分?jǐn)?shù)分配法對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

利用分?jǐn)?shù)分配法進(jìn)行功率分配，此時n=3。由前文分析，選取P1最接近且略小于0.25 時的衰減因子可得到使用分?jǐn)?shù)分配算法可獲得的最大用戶總?cè)萘?。根?jù)仿真結(jié)果可得，如圖14 所示，隨著d1逐漸增大，用戶總?cè)萘恐饾u減小，所以取d1=0.1 時的用戶1 與用戶2、用戶3 進(jìn)行配對，此時各個用戶的可達(dá)速率均大于目標(biāo)速率，滿足用戶的QoS，可得最大用戶容量12.476 7。由此可見，分?jǐn)?shù)分配法在最大化用戶容量方面是優(yōu)于第1 種方案，但不如逆注水算法。

圖14 分?jǐn)?shù)分配法用戶總?cè)萘?/p>

4.2.4 d1 不同的情況下，OMA 方案對用戶總?cè)萘康挠绊?/p>

OMA 方案中，由3.1 節(jié)中公式得出的總?cè)萘侩S著功率因子的逐漸增大而增大；隨著用戶1 距離基站越來越遠(yuǎn)而減小。如圖15 所示，所以可知當(dāng)功率因子α≈0.41 時，選取d1=0.1 的用戶1 與用戶2、用戶3 進(jìn)行配對可以得到最大用戶總?cè)萘?.602 3。由此可見，與3.1 節(jié)得出了相同的結(jié)論，也證明了NOMA的優(yōu)越性。

圖15 OMA 方案在不同d1 隨功率因子變化用戶總量的變化

將4 種分配方案進(jìn)行比較，結(jié)果如圖16 所示，在同樣的條件下，隨著用戶1 距離基站的距離增大可得的用戶總?cè)萘看笮?，由大到小依次為逆注水算法、分?jǐn)?shù)分配功率算法、功率因子分配法、OMA 方案，這與3.1 中得到的結(jié)果也是一致的。進(jìn)一步驗證了在最大化用戶總?cè)萘糠矫?，NOMA 方案是遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于OMA 方案的。

圖16 不同d1 時4 種分配方案下用戶總?cè)萘?/p>

由于文獻(xiàn)[10]中的算法是基于2 個用戶配對進(jìn)行功率分配所提出的，此處將本文提出的逆注水算法、分?jǐn)?shù)分配法用于2 個用戶配對的情況并與文獻(xiàn)[10]中的算法進(jìn)行比較。固定用戶1，隨著用戶2 的距離d2逐漸增大時，由文獻(xiàn)[10]可知，當(dāng)功率因子α從0.49 逐漸減小時，用戶總?cè)萘恐饾u減小，且隨著用戶2 的距離d2逐漸增大，用戶總?cè)萘恳仓饾u減小，即當(dāng)功率因子α取0.49、用戶2 的距離d2取0.6 時，可得最大用戶容量11.509 1。在同等條件下的逆注水算法和分?jǐn)?shù)分配法可得的用戶總?cè)萘繛?1.509 3、11.508 6，此時3 種方法中最優(yōu)的是逆注水算法，其次是文獻(xiàn)[10]中的算法，最后是分?jǐn)?shù)分配法。當(dāng)功率因子小于0.49 時，逆注水算法和分?jǐn)?shù)分配法都優(yōu)于文獻(xiàn)[10]中的算法，具體仿真結(jié)果如圖17 所示。

圖17 逆注水算法、分?jǐn)?shù)分配法與文獻(xiàn)[10]算法比較結(jié)果

5 結(jié)語

本文提出了3 種NOMA 的功率分配方案，分別是功率因子分配法、逆注水算法、分?jǐn)?shù)分配法。在NOMA 場景下，3 個用戶進(jìn)行功率復(fù)用，對于信道條件差、增益小的用戶信號分配更多的發(fā)射功率；對于信道條件好、增益大的用戶信號分配較少的發(fā)射功率。在滿足最低用戶目標(biāo)速率這一用戶QoS，以及信道條件最好的用戶可分得最大發(fā)射功率的情況下，盡可能提高用戶的可達(dá)速率，即最大化用戶容量。仿真結(jié)果表明，功率因子分配法、分?jǐn)?shù)分配法、逆注水算法3種方案的用戶總?cè)萘渴沁f增的，再與OMA 的功率分配方案相比，即使是以上3 種中最差的功率因子分配方案的結(jié)果也優(yōu)于OMA 的功率分配方案。