發(fā)布時(shí)間：2021-04-25 13:46

　　非正交多址（NOMA）通過(guò)功率域的多用戶(hù)復(fù)用成為第五代移動(dòng)通信發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。不同的功率分配方案直接影響系統(tǒng)的吞吐量,且由于在發(fā)送端利用了非正交多址技術(shù),所以造成了接收端信號(hào)干擾消除難度的增加。故功率分配和干擾消除是非正交多址通信系統(tǒng)的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。本文主要研究非正交多址系統(tǒng)發(fā)送端的功率分配算法和接收端的干擾消除算法。在發(fā)送端的功率分配算法方面,針對(duì)NOMA下行鏈路現(xiàn)有功率分配算法存在的局部最優(yōu)問(wèn)題,提出了一種利用共軛梯度法的最優(yōu)功率分配方案,采用共軛梯度法求解用戶(hù)的加權(quán)和速率最大化的優(yōu)化問(wèn)題,并引用了該方法可以收斂到全局最優(yōu)解的證明。仿真結(jié)果表明,該方法性能優(yōu)于已有的固定功率分配（FPA）算法和分?jǐn)?shù)階發(fā)射功率分配（FTPA）算法,且此非正交多址系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于正交多址（OMA）系統(tǒng)。在接收端希望干擾消除算法不僅算法復(fù)雜度低,而且誤碼率低。針對(duì)現(xiàn)有的串行干擾消除（SIC）算法中存在的高時(shí)延和誤碼傳播問(wèn)題,將并行干擾消除（PIC）技術(shù)應(yīng)用于NOMA系統(tǒng)。PIC可以有效改善SIC算法的不足,但其復(fù)雜度很高。結(jié)合SIC和PIC的優(yōu)點(diǎn)提出了一種聯(lián)合干擾消除（JIC）方法。仿真并分析了迫零串行干... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 非正交多址傳輸研究現(xiàn)狀
        1.2.2 NOMA發(fā)送端功率分配技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 NOMA接收端干擾消除技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作及章節(jié)安排
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 本文章節(jié)安排
第2章 NOMA系統(tǒng)基本理論
    2.1 引言
    2.2 NOMA系統(tǒng)原理
    2.3 NOMA系統(tǒng)中功率分配算法
        2.3.1 全空間搜索功率分配算法
        2.3.2 迭代注水功率分配算法
        2.3.3 固定功率分配算法
        2.3.4 分?jǐn)?shù)階發(fā)射功率分配算法
    2.4 NOMA系統(tǒng)中干擾消除算法
        2.4.1 最優(yōu)信號(hào)檢測(cè)算法
        2.4.2 線(xiàn)性信號(hào)檢測(cè)算法
        2.4.3 非線(xiàn)性干擾消除算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 NOMA系統(tǒng)發(fā)送端功率分配算法研究
    3.1 引言
    3.2 基于共軛梯度法的功率分配算法
        3.2.1 利用內(nèi)點(diǎn)懲罰函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造
        3.2.2 利用共軛梯度法的最優(yōu)解求解
        3.2.3 全局收斂性
    3.3 算法仿真與性能分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 NOMA系統(tǒng)接收端干擾消除算法研究
    4.1 引言
    4.2 NOMA系統(tǒng)的串行干擾消除算法
        4.2.1 SIC算法原理
        4.2.2 ZF-SIC算法
        4.2.3 MMSE-SIC算法
    4.3 NOMA系統(tǒng)的聯(lián)合干擾消除算法
        4.3.1 并行干擾消除算法
        4.3.2 聯(lián)合干擾消除算法
        4.3.3 算法仿真與性能分析
    4.4 基于NEUMANN級(jí)數(shù)近似的低復(fù)雜度干擾消除算法
        4.4.1 NUEMANN級(jí)數(shù)近似
        4.4.2 低復(fù)雜度的串行干擾消除算法
        4.4.3 復(fù)雜度分析與性能仿真
        4.4.4 低復(fù)雜度的聯(lián)合干擾消除算法
        4.4.5 算法仿真與性能分析
    4.5 基于改進(jìn)JACOBI迭代的低復(fù)雜度干擾消除算法
        4.5.1 JACOBI迭代算法
        4.5.2 基于FROBENIUS矩陣分解的JACOBI迭代算法
        4.5.3 復(fù)雜度分析與性能仿真
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)束語(yǔ)及展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于共軛梯度法的廣義單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 孫峰,龔曉玲,張炳杰,柳毓松,王延江.  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(02)
[2]Power Allocation and Performance Analysis of the Collaborative NOMA Assisted Relaying Systems in 5G[J]. Xin Liu,Xianbin Wang,Yanan Liu.  中國(guó)通信. 2017(01)
[3]面向5G的非正交多址接入技術(shù)[J]. 畢奇,梁林,楊?yuàn)?陳鵬.  電信科學(xué). 2015(05)
[4]5G關(guān)鍵技術(shù)之NOMA介紹[J]. 李世超.  電子制作. 2015(04)

博士論文
[1]非正交多址接入中的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 徐晉.北京郵電大學(xué) 2015

碩士論文
[1]非正交多址系統(tǒng)功率分配及干擾消除算法研究[D]. 張德坤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[2]大規(guī)模天線(xiàn)系統(tǒng)中線(xiàn)性解碼方法及其性能的研究[D]. 陳瑞明.杭州電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3159492