曹喜珠, 朱生平, 馮友宏

(1.安徽師范大學(xué) 皖江學(xué)院， 安徽 蕪湖 241002;2.安徽師范大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院， 安徽 蕪湖 241002)

0 引 言

隨著移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的空前增長(zhǎng)，將出現(xiàn)高數(shù)據(jù)速率、高可靠性和低時(shí)延在內(nèi)的一系列不同服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)的傳輸需求，然而傳統(tǒng)的第四代移動(dòng)通信不能承載如此大量不同QoS需求的設(shè)備[1-2]。5G無線網(wǎng)絡(luò)將從根本上區(qū)別于上一代無線技術(shù)，首次討論和引入超可靠和低延遲傳輸,并將其作為重要性能指標(biāo)，即URLLC[3]。

URLLC傳輸對(duì)于未來基于觸感互聯(lián)網(wǎng)的智能制造、遠(yuǎn)程醫(yī)療以及頻譜受限情況下的大規(guī)模機(jī)器通信等關(guān)鍵應(yīng)用至關(guān)重要。在傳統(tǒng)無線通信應(yīng)用中，信道編碼分組長(zhǎng)度趨于無窮大，數(shù)據(jù)包多為長(zhǎng)包(約1 500字節(jié))，通常使用香農(nóng)容量來刻畫通信所能達(dá)到的最大速率。根據(jù)經(jīng)典信息論可知，當(dāng)分組長(zhǎng)度足夠大時(shí)，存在信道編碼使得接收端幾乎可以完全準(zhǔn)確無誤地重構(gòu)信息，即解碼錯(cuò)誤概率為零。然而在URLLC應(yīng)用中，如智能交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療等工業(yè)自動(dòng)化場(chǎng)合，傳輸?shù)亩酁闄C(jī)器類通信(Machine Type Communication, MTC)數(shù)據(jù)，且對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃耘c端到端(end-to-end, E2E)傳輸時(shí)延有非常嚴(yán)格的要求。傳輸可靠性，即解碼錯(cuò)誤概率約為10-4∶10-9，端到端時(shí)延約為1 ms∶10 ms，甚至更低。為了滿足低時(shí)延通信需求，需要的數(shù)據(jù)編碼長(zhǎng)度很短，此時(shí)若仍在香農(nóng)公式的指導(dǎo)下進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，將無法滿足傳輸?shù)目煽啃砸?，即在如此短的?shù)據(jù)包傳輸過程中，接收端總是存在不可忽略的解碼錯(cuò)誤概率[4]。因此,需要采用基于有限分組長(zhǎng)度信道編碼的可達(dá)速率指導(dǎo)整個(gè)數(shù)據(jù)傳輸過程，該速率也約束了短包傳輸過程的最大傳輸錯(cuò)誤概率。

另一方面，在多用戶的傳輸系統(tǒng)中，傳統(tǒng)正交多址接入(Orthogonal Multiple Access, OMA)模式使得系統(tǒng)可支持的并發(fā)用戶數(shù)受限于系統(tǒng)可支配的正交資源塊的數(shù)目，很難滿足新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)中巨大連接數(shù)的需求。近年來，非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access, NOMA)技術(shù)因其同時(shí)支持巨大的并發(fā)連接數(shù)和較高頻譜效率通信等特點(diǎn)，受到學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的廣泛關(guān)注[5]。在NOMA系統(tǒng)中，發(fā)送端通過采用不同的功率疊加為多個(gè)用戶發(fā)送信號(hào)，而在接收端利用連續(xù)干擾消除(Successive Interference Cancellation, SIC)技術(shù)來消除所有干擾信息[6]。NOMA技術(shù)作為第五代移動(dòng)通信(5G)和后5G移動(dòng)通信研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，目前受到越來越多的國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者關(guān)注和研究。如何利用基于短數(shù)據(jù)包的NOMA和其相關(guān)技術(shù)滿足不同用戶的服務(wù)需求具有非常重要的工程價(jià)值和研究意義。

作為面向未來移動(dòng)通信系統(tǒng)的備選技術(shù)之一，NOMA技術(shù)因其具備的自身優(yōu)勢(shì)，自被提出以來就引起了國(guó)內(nèi)外通信領(lǐng)域中科研人員持續(xù)廣泛關(guān)注，并對(duì)其開展深入研究。針對(duì)NOMA-URLLC資源分配和保證弱用戶最小QoS需求下的解碼錯(cuò)誤概率問題已經(jīng)有不少學(xué)者進(jìn)行了研究[7]。文獻(xiàn)[8]分別對(duì)OMA和NOMA兩種傳輸方案進(jìn)行詳細(xì)介紹，分析表明，以O(shè)MA作為基準(zhǔn)，NOMA可以實(shí)現(xiàn)更高的有效吞吐量，且在實(shí)現(xiàn)相同有效吞吐量時(shí)，可以有效降低通信過程中的時(shí)延。文獻(xiàn)[9]介紹一種新的NONA功率分配策略，使得邊緣用戶的QoS得到保證，并優(yōu)于相同條件下OMA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速率。文獻(xiàn)[10]介紹了多輸入多輸出(Multi-Input Multi-Output, MIMO)NOMA系統(tǒng)中的一種優(yōu)化系統(tǒng)有效吞吐量的功率分配算法，主要研究弱用戶的中斷概率，且當(dāng)信干噪比(Signal-to-Interference-to-Noise Ratio, SINR)較高時(shí)，系統(tǒng)有效吞吐量處于一定優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[11]介紹了當(dāng)傳輸數(shù)據(jù)包為短包時(shí)，現(xiàn)有的差錯(cuò)控制編碼技術(shù)均不理想，提出的極化碼對(duì)短包而言是潛在的有效編碼方案。文獻(xiàn)[12]研究了NOMA-URLLC短包通信可有效減少物理層傳輸時(shí)延，通過優(yōu)化傳輸數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度和功率分配系數(shù)以確保通信系統(tǒng)的可靠性，同時(shí)能夠有效提高系統(tǒng)有效吞吐量。在短包通信中，文獻(xiàn)[13]提出塊錯(cuò)誤概率作為新的性能標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)的通信傳輸中，傳輸數(shù)據(jù)包為無限長(zhǎng)，根據(jù)香農(nóng)公式，接收端解碼混合信號(hào)的錯(cuò)誤概率可以忽略不計(jì)。然而，文獻(xiàn)[14]分析了NOMA-URLLC短包通信系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度為有限長(zhǎng)時(shí)，接收端解碼混合信號(hào)時(shí)解碼錯(cuò)誤概率不可以忽略不計(jì)。基于以上研究，文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[15]研究了異構(gòu)兩用戶NOMA-URLLC通信系統(tǒng)，其中強(qiáng)用戶傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包為短包，且在強(qiáng)用戶端解碼弱用戶部分信息時(shí)，解碼錯(cuò)誤概率不可忽略。

盡管上述文獻(xiàn)對(duì)NOMA短包通信做了具體分析，但在短包解碼過程中，僅僅考慮兩個(gè)極端問題，即不同QoS兩用戶中的強(qiáng)用戶完全解碼弱用戶部分信息[13-16]和完全不解碼弱用戶部分信息[15-16]?；诖?，文中考慮更加符合實(shí)際通信模型，即強(qiáng)用戶部分解碼弱用戶信息，探究系統(tǒng)在滿足弱用戶最小QoS需求下的可靠通信，通過優(yōu)化強(qiáng)用戶功率分配系數(shù)和傳輸數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度使得強(qiáng)用戶有效吞吐量最大化。

1)研究利用NOMA技術(shù)為系統(tǒng)多個(gè)用戶提供不同服務(wù)需求，即強(qiáng)用戶的URLLC和弱用戶的普通數(shù)據(jù)通信。為同時(shí)滿足這兩項(xiàng)要求以及提高系統(tǒng)解碼效率，首次提出基于弱用戶信息的混合編碼方式進(jìn)行信息傳輸，即弱用戶的信息解碼可以采用短包解碼和長(zhǎng)包解碼兩種方式(在強(qiáng)用戶端利用短包解碼弱用戶信息，在弱用戶端利用長(zhǎng)包解碼自身信息)。

2)利用最優(yōu)資源分配策略(即最優(yōu)的能量分配策略和最佳的強(qiáng)用戶傳輸長(zhǎng)度)構(gòu)建滿足弱用戶最小服務(wù)質(zhì)量(QoS)需求下的最大化強(qiáng)用戶有效吞吐量?jī)?yōu)化方程，采用近似分析求解獲得最優(yōu)功率分配策略和最優(yōu)傳輸塊長(zhǎng)度。

3)仿真結(jié)果驗(yàn)證了近似分析的準(zhǔn)確性，分析表明，NOMA相對(duì)傳統(tǒng)的正交多址接入傳輸方式的優(yōu)越性。進(jìn)一步分析表明,在有限總發(fā)射功率情況下，最優(yōu)有效吞吐量隨著發(fā)射功率的增大而增大。當(dāng)發(fā)射功率增大到一定值時(shí)，系統(tǒng)性能將趨于穩(wěn)定，與傳輸塊長(zhǎng)度無關(guān)。

1 NOMA-URLLC兩用戶傳輸系統(tǒng)模型

基站同時(shí)與兩個(gè)用戶進(jìn)行通信，假設(shè)系統(tǒng)中的通信終端(基站和兩用戶)均為單天線,h1表示基站到用戶i的通信鏈路，且滿足|h1|2>|h2|2，即用戶1為系統(tǒng)中的強(qiáng)用戶，用戶2為系統(tǒng)中的弱用戶。根據(jù)NOMA傳輸規(guī)則，基站發(fā)送一個(gè)疊加混合信號(hào)為

(1)

式中:s1,s2----分別表示強(qiáng)用戶和弱用戶的有效信息;

P----基站發(fā)射總功率;

α1,α2----分別為強(qiáng)用戶和弱用戶的功率分配系數(shù)，且滿足α1+α2=1。

通信系統(tǒng)場(chǎng)景如圖1所示。

圖1 NOMA-URLLC通信系統(tǒng)模型

在接收端，強(qiáng)用戶和弱用戶的接收信號(hào)可以分別表示為：

y1=h1s+n1=

(2)

y2=h2s+n2=

(3)

1.1 用戶服務(wù)模型假設(shè)

考慮在此系統(tǒng)中，基站為不同用戶提供不同服務(wù)(即為強(qiáng)用戶提供URLLC傳輸服務(wù)，而為弱用戶提供一般的通信服務(wù))。為滿足系統(tǒng)中的用戶異構(gòu)服務(wù)需求，基站發(fā)送給強(qiáng)用戶的數(shù)據(jù)包為短數(shù)據(jù)包(即N1比特)，而發(fā)送給弱用戶的數(shù)據(jù)包為長(zhǎng)數(shù)據(jù)包。為確保NOMA-URLLC通信系統(tǒng)中強(qiáng)用戶能夠順利進(jìn)行解碼，假設(shè)弱用戶的信息解碼可以采用兩種方式，即短包解碼和長(zhǎng)包解碼。具體地，為在強(qiáng)用戶端獲取強(qiáng)用戶有效信息，利用NOMA解碼規(guī)則和同步規(guī)則，首先對(duì)混合信號(hào)中的弱用戶部分信息進(jìn)行短包解碼，然后，利用連續(xù)干擾抵消(Successive Interference Cancellation, SIC)技術(shù)獲得強(qiáng)用戶自身有效信息。而在弱用戶端，為了提高解碼效率，采用傳統(tǒng)的基于香農(nóng)公式的長(zhǎng)包解碼方式獲得弱用戶的信息。兩用戶解碼信息的碼數(shù)長(zhǎng)度如圖2所示。

圖2 兩用戶解碼信息的碼數(shù)長(zhǎng)度

其中:m1表示強(qiáng)用戶信息解碼的碼數(shù)長(zhǎng)度[14]。

1.2 兩用戶解碼策略分析

1.2.1 強(qiáng)用戶解碼分析

根據(jù)NOMA解碼規(guī)則，在強(qiáng)用戶端解碼順序?yàn)椋簭?qiáng)用戶首先解碼混合信號(hào)中弱用戶的部分信息，然后利用SIC技術(shù)解碼自身信息。同時(shí)考慮實(shí)際通信解碼情況，即進(jìn)行短包解碼時(shí)存在一定的錯(cuò)誤概率。因此，在強(qiáng)用戶端解碼得到的弱用戶部分信息的SINR為

進(jìn)一步，根據(jù)NOMA解碼規(guī)則，利用連續(xù)干擾抵消技術(shù)在強(qiáng)用戶端消除已經(jīng)解碼的弱用戶信息，得到強(qiáng)用戶自身的SINR為

(1-ε12)α1ρ1|h1|2+

(5)

由于在強(qiáng)用戶端采用短包解碼，因此解碼信息時(shí)存在錯(cuò)誤概率，在此假設(shè)錯(cuò)誤概率為ε12，式(5)中第一項(xiàng)表示正確利用SIC技術(shù)得到強(qiáng)用戶信息，第二項(xiàng)為強(qiáng)用戶解碼弱用戶信息出現(xiàn)差錯(cuò)，導(dǎo)致強(qiáng)用戶端只能將弱用戶信息看成干擾信息。

1.2.2 弱用戶解碼分析

在弱用戶端解碼信息時(shí)，由于假設(shè)弱用戶提供一般時(shí)延不敏感的通信服務(wù)，同時(shí)為了提高解碼效率，采用傳統(tǒng)的長(zhǎng)碼解碼。即將強(qiáng)用戶信息視為干擾信息直接解碼自身信息，則弱用戶端的SINR為

(6)

式中：

1.3 兩用戶QoS指標(biāo)

1.3.1 強(qiáng)用戶QoS衡量指標(biāo)

為了滿足系統(tǒng)中強(qiáng)用戶的URLLC傳輸服務(wù)需求，同時(shí)考慮在解碼非零錯(cuò)誤概率的影響，引入有效吞吐量分析系統(tǒng)性能[11]。強(qiáng)用戶的有效吞吐量可以表示為

(7)

式中：ε1----強(qiáng)用戶端解碼信息總的解碼錯(cuò)誤概率。

對(duì)于系統(tǒng)中的強(qiáng)用戶，其有限傳輸塊長(zhǎng)度的傳輸速率為[8]

(8)

式中:Q-1(x)----高斯Q函數(shù)的反函數(shù),

V----信道色散[16]，進(jìn)一步，ε1可以近似表示為

1.3.2 弱用戶QoS衡量指標(biāo)

由于在弱用戶端采用基于傳統(tǒng)香農(nóng)公式的長(zhǎng)包解碼，弱用戶的傳輸速率可以表示為

R2=log2(1+γ2)=

(10)

2 強(qiáng)用戶有效吞吐量最大化分析

為實(shí)現(xiàn)強(qiáng)用戶有效吞吐量最大化，在此考慮采用最優(yōu)傳輸策略，即在滿足弱用戶最小QoS服務(wù)需求下，構(gòu)建基于強(qiáng)用戶的最優(yōu)功率分配策略和傳輸塊長(zhǎng)度的優(yōu)化方程，通過求解最優(yōu)系統(tǒng)參數(shù)使得強(qiáng)用戶有效吞吐量最大化。

2.1 基于強(qiáng)用戶最優(yōu)有效吞吐量?jī)?yōu)化方程分析

根據(jù)所考慮的通信系統(tǒng)模型，結(jié)合弱用戶的最小QoS需求，構(gòu)建基于強(qiáng)用戶有效吞吐量的優(yōu)化方程：

s.t.:γmin≤γ2,

(11b)

α1+α2=1,

(11c)

m1≤N1,

(11d)

優(yōu)化條件(11b)中γmin表示弱用戶傳輸所需要的最小QoS，優(yōu)化條件(11d)中的m1≤N1，N1為m1的最大允許傳輸長(zhǎng)度。

由于優(yōu)化方程P1目標(biāo)函數(shù)具有非凸性質(zhì)而難以直接進(jìn)行求解分析，因此考慮采用一種有效的簡(jiǎn)化分析思路。式(9)中的解碼錯(cuò)誤概率ε1具有較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)表示形式，在此對(duì)其進(jìn)行近似分析，即采用近似分析式f1(m1,γ1)替換式(9)[13,17]，即

(12)

其中

結(jié)合式(6)和優(yōu)化條件(11b)可以得出功率分配系數(shù)α1的取值范圍：

(13)

進(jìn)一步結(jié)合α1+α2=1，并考慮目標(biāo)函數(shù)

是關(guān)于優(yōu)化參數(shù)α1和m1的函數(shù)，即令T1=F(α1,m1)。優(yōu)化方程P1可以進(jìn)一步表示為：

s.t.: 0<α1≤αmax,

(14b)

m1≤N1。

(14c)

優(yōu)化條件(14b)中

引理1優(yōu)化方程P2中目標(biāo)函數(shù)(14a)，即系統(tǒng)中的強(qiáng)用戶有效吞吐量簡(jiǎn)化式為

(15)

證明 在分析系統(tǒng)中，強(qiáng)用戶端通過解碼弱用戶部分信息得到自身的SINR，即式(5)，在此分析了更為一般情況下的接收解碼，即0<ε1,ε12<1。根據(jù)式(4)和式(9)可以得到

同時(shí)，由式(12)中近似方法可以得出，在強(qiáng)用戶端解碼弱用戶部分信息時(shí)，其解碼錯(cuò)誤概率在區(qū)間(0,1)上可以近似表示為

同理，也可以得出強(qiáng)用戶解碼總的錯(cuò)誤概率：

將ε1和ε12近似表達(dá)式代入T1的表達(dá)式為

引理1證明完畢。

盡管已經(jīng)對(duì)優(yōu)化方程P2做了簡(jiǎn)化分析，但是該問題仍然難以直接求解。為了有效地解決優(yōu)化方程P2，得到最優(yōu)解，進(jìn)一步將優(yōu)化方程P2轉(zhuǎn)化成下面兩個(gè)子問題的優(yōu)化。

優(yōu)化子問題P21：當(dāng)給定強(qiáng)用戶傳輸?shù)亩贪L(zhǎng)度m1，基于最優(yōu)化功率分配系數(shù)情況下的有效吞吐量?jī)?yōu)化方程可以表示為：

s.t.:0<α1≤αmax。

(17b)

優(yōu)化子問題P22：根據(jù)子問題P21的優(yōu)化結(jié)果，進(jìn)一步確定強(qiáng)用戶的最優(yōu)信息傳輸長(zhǎng)度m1，因此，基于最優(yōu)傳輸長(zhǎng)度的有效吞吐量?jī)?yōu)化方程可以表示為：

s.t.:m1≤N1。

(18b)

結(jié)合子問題P21和P22優(yōu)化方程的特點(diǎn)進(jìn)行分析說明，通過理論分析，分別得出相應(yīng)的最優(yōu)解，進(jìn)而得出強(qiáng)用戶的最優(yōu)吞吐量。

2.2 基于強(qiáng)用戶最優(yōu)資源分配求解分析

2.2.1 最優(yōu)功率分配系數(shù)求解分析

根據(jù)式(7)和式(14)，在給定傳輸塊長(zhǎng)度m1的情況下，系統(tǒng)強(qiáng)用戶的有效吞吐量T1是關(guān)于解碼錯(cuò)誤概率ε1的函數(shù)，即

綜上所述，在強(qiáng)用戶端解碼弱用戶部分信息時(shí)出現(xiàn)的解碼錯(cuò)誤概率ε12僅與功率分配系數(shù)α1有關(guān)，隨著α1的變化而變化。因此，強(qiáng)用戶信干噪比γ1值的大小取決于功率分配系數(shù)α1，即ε1的值隨著α1的改變而改變，也即強(qiáng)用戶有效吞吐量T1是關(guān)于α1的函數(shù)。

其中，

證明 在給定強(qiáng)用戶有效信息的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度N1和每次發(fā)送的塊長(zhǎng)度m1的情況下，分析系統(tǒng)功率分配系數(shù)α1對(duì)系統(tǒng)強(qiáng)用戶有效吞吐量T1的影響，即研究強(qiáng)用戶的信干噪比γ1關(guān)于功率分配系數(shù)α1和強(qiáng)用戶解碼弱用戶部分信息出現(xiàn)的解碼錯(cuò)誤概率ε12的關(guān)系。根據(jù)

和

得ε12關(guān)于α1的導(dǎo)數(shù)為

即ε12是關(guān)于α1的單調(diào)遞增函數(shù)，再由表達(dá)式

容易得知,γ12是關(guān)于α1的單調(diào)減函數(shù)。

當(dāng)給定傳輸塊長(zhǎng)度m1，

即

同理，

γ12=f(α1)，

即

0<α1<αmax，

在給定參數(shù)m1時(shí)，T1可進(jìn)一步定義為

定理1證明完畢。

2.2.2 最優(yōu)傳輸塊長(zhǎng)度求解分析

1)初始化系統(tǒng)參數(shù)；

2)由給定的γmin值，求得強(qiáng)用戶的功率分配系數(shù)最大值：αmax=(1-γmin/(ρ2|h2|2))/(1+γmin)；

3)給定強(qiáng)用戶的傳輸塊長(zhǎng)度初始值和取值區(qū)間長(zhǎng)度；

4)由式(18)求得給定傳輸塊長(zhǎng)度下的最優(yōu)功率分配系數(shù)，以及對(duì)應(yīng)情況下的強(qiáng)用戶的吞吐量；

5)跳轉(zhuǎn)3)完成一維搜索；

6)獲取循環(huán)中的吞吐量最大值Tmax=N1/m1(1-ε1)以及對(duì)應(yīng)的最優(yōu)資源分配系數(shù)。

3 仿真分析

針對(duì)NOMA-URLLC通信系統(tǒng)模型的性能進(jìn)行仿真分析。為了使系統(tǒng)通信傳輸正常進(jìn)行，在此假設(shè)系統(tǒng)總發(fā)射功率始終大于系統(tǒng)的最低傳輸功率要求。

為了客觀公正地比較分析，在此采用相同條件下的OMA技術(shù)作為比較基準(zhǔn)，分析比較兩系統(tǒng)在滿足弱用戶最小QoS需求下強(qiáng)用戶的有效吞吐量如圖3所示。

圖3 強(qiáng)用戶有效吞吐量和系統(tǒng)總發(fā)射功率的關(guān)系

在此系統(tǒng)參數(shù)分別設(shè)置為|h1|=4.5，|h2|=2，γmin=5 dB，發(fā)送給強(qiáng)用戶有效信息的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度為N1=80。從圖3分析可知：

1)相對(duì)于傳統(tǒng)的OMA傳輸方式，基于NOMA傳輸方式能夠更好地服務(wù)異構(gòu)用戶，即同等條件下，強(qiáng)用戶能夠取得較大的有效吞吐量。

2)在發(fā)射功率較小范圍內(nèi),P≤15 dBm時(shí)，隨著總發(fā)射功率的增加，基于NOMA的傳輸方式相對(duì)于OMA優(yōu)勢(shì)逐步增大。

3)采用近似方法得出的近似解可以很好地逼近實(shí)際值，說明文中采用近似分析的有效性。

強(qiáng)用戶的SINR和系統(tǒng)功率分配系數(shù)α1之間的關(guān)系如圖4所示。

圖4 強(qiáng)用戶SINR和功率分配系數(shù)的關(guān)系

根據(jù)圖4分析可以得出：

1)當(dāng)α1∈[0,0.15]區(qū)間內(nèi)存在唯一的極值點(diǎn)使得強(qiáng)用戶有效吞吐量能夠取得最大值，說明確實(shí)在一定范圍內(nèi)存在一個(gè)最優(yōu)值，也進(jìn)一步驗(yàn)證文中分析的準(zhǔn)確性。

2)強(qiáng)用戶實(shí)際SINR與近似SINR在α1∈[0,0.15]范圍內(nèi)的仿真曲線完全重合；該結(jié)論再次說明文中采用近似推理的有效性。

3)對(duì)于這里的參數(shù)設(shè)置，可以看出強(qiáng)用戶的吞吐量在α1∈[0.06,0.13]之間表現(xiàn)明顯，也從側(cè)面反映進(jìn)行功率分配的重要性。

強(qiáng)用戶有效吞吐量和傳輸塊長(zhǎng)度m1的關(guān)系如圖5所示。

圖5 強(qiáng)用戶有效吞吐量和傳輸塊長(zhǎng)度之間的關(guān)系

由圖5可以看出，系統(tǒng)中確實(shí)存在唯一的最優(yōu)傳輸塊長(zhǎng)度,使得強(qiáng)用戶有效吞吐量取得最大值，且這個(gè)最優(yōu)傳輸塊長(zhǎng)度m1隨著總傳輸塊長(zhǎng)度N1的增大而增大。

強(qiáng)用戶中斷概率和傳輸塊長(zhǎng)度之間的關(guān)系如圖6所示。

圖6 強(qiáng)用戶中斷概率和傳輸塊長(zhǎng)度之間的關(guān)系

根據(jù)圖6可知，在相同的參數(shù)設(shè)置下，當(dāng)取得強(qiáng)用戶最大有效吞吐量時(shí)，相對(duì)應(yīng)地在強(qiáng)用戶端解碼錯(cuò)誤概率均不為零，充分說明文中考慮強(qiáng)用戶解碼過程中的解碼錯(cuò)誤概率存在的合理性。

強(qiáng)用戶有效吞吐量和系統(tǒng)發(fā)射功率之間的關(guān)系如圖7所示。

圖7 強(qiáng)用戶有效吞吐量和發(fā)射功率之間的關(guān)系

從圖7中可以看出：

1)當(dāng)傳輸功率不是很大的情況下(即從[10 dBm到25 dBm]左右)，強(qiáng)用戶的最優(yōu)吞吐量隨著發(fā)射功率的增大而增大，即可以通過適當(dāng)增加系統(tǒng)發(fā)射功率來改善系統(tǒng)傳輸性能；

2)當(dāng)傳輸功率較小時(shí)，強(qiáng)用戶的最優(yōu)吞吐量隨著傳輸有效信息的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度N1的增大而增大；

3)給出三種不同的強(qiáng)用戶有效信息的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度N1，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)射功率增大到一定值時(shí)，強(qiáng)用戶的最優(yōu)吞吐量最終趨于某一定值，此時(shí)強(qiáng)用戶最優(yōu)吞吐量與傳輸?shù)挠行畔⒌臄?shù)據(jù)包長(zhǎng)度N1無關(guān)。

4 結(jié) 語

研究了NOMA下行通信系統(tǒng)中滿足不同用戶服務(wù)需求的傳輸性能，討論強(qiáng)用戶URLLC傳輸需求下符合實(shí)際通信情況的解碼。首先，分析基于異構(gòu)需求的NOMA通信系統(tǒng)模型，得出強(qiáng)用戶的有效吞吐量和其一般情況下解碼錯(cuò)誤概率表達(dá)式。然后，在滿足系統(tǒng)弱用戶最小QoS需求下，構(gòu)建基于最優(yōu)功率分配和傳輸塊長(zhǎng)度的強(qiáng)用戶有效吞吐量最大化優(yōu)化方程。通過近似分析推導(dǎo)得到功率分配系數(shù)的近似閉合表達(dá)式，以及通過一維線性搜索得到強(qiáng)用戶最優(yōu)傳輸塊長(zhǎng)度。最后，通過仿真驗(yàn)證提出算法的合理性；同時(shí)，通過分析可知，適當(dāng)增加系統(tǒng)總發(fā)射功率和傳輸塊長(zhǎng)度可以有效提升有效吞吐量；進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)系統(tǒng)總發(fā)射功率達(dá)到一定值時(shí)，強(qiáng)用戶有效吞吐量與傳輸數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度無關(guān)，趨于某一定值。