关键传输技术（5）——非正交多址接入技术
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正交多址接入技术
已有通信标准都采用正交接入技术
SNR1=20dB（强用户）, SNR2=0dB（弱用户）
正交接入方案一般来说是次优的，仅在C点达到和容量最大，但是在该点，用户2(弱用户)获得的速率很小，因此对弱用户而言不公平。
最优容量区域
正交方案可达速率区域
利用正交多址无法保证容量最优和用户公平
2021-10-31 22:44:40
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将认知无线电技术应用于非正交多址接入（NOMA）协作多播系统，研究了将用户作为中继的可行性，提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集，再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。仿真结果表明，通过合理选择构造参数 q，所提方案在减少次用户分集增益损失的同时，能够大幅提高主用户的分集增益。在N个多播用户组成的NOMA协作多播场景中，将主用户的分集增益从2提升到min(N-q+2,q+1)，满足主用户可靠性的要求。
2021-09-13 16:38:32
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【雷达通信】非正交多址接入（NOMA）和正交频分多址接入（OFDMA）的性能对比matlab源码.md
2021-09-07 18:16:54
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基于非完美信道状态信息，针对系统发射功率受限和用户速率需求约束下的系统和速率最大化问题，结合多输入多输出（MIMO）和非正交多址接入（NOMA）技术设计预编码和接收机。限定强用户的每条数据流都需要解码相应的弱用户信号以利用串行干扰技术消除弱用户信号的干扰，利用半正定规划和一阶泰勒展开将所形成的非凸优化问题转化为D.C.问题，并采用罚函数解决预编码秩为1的限制。仿真结果表明，相比于正交多址接入技术，所提出的D.C.算法可以提高系统和速率。
2021-07-31 21:22:39
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这些文件用于在双用户非正交多址 (NOMA) 系统中实现信号检测的深度学习方法 [1]。 3 个主要脚本分别是生成训练数据、训练神经网络和生成测试结果。 该神经网络针对具有相位衰落的静态标量信道进行了训练，并用于在NOMA系统中同时为2个用户检测单个子载波上的传输符号。 考虑并测试了两种情况：一种是具有较少数量的导频符号，另一种是具有较短长度的循环前缀。 在这两种情况下，深度学习方法都比传统的信道估计方法更稳健。 有关更多信息，请参阅 [1]。
[1] Narengerile 和 J. Thompson，“非正交多址无线系统中信号检测的深度学习”，2019 年英国/中国新兴技术 (UCET)，英国格拉斯哥，2019 年，第 1-4 页。
2021-06-28 16:41:28
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针对两种SCMA资源映射方式（RE-Sparse SCMA和RB-Sparse SCMA）和已有的基于ZC序列循环移位正交性和正交覆盖码的导频图样方案，提出了基于频分复用的稀疏导频图样，并且在具有不同频率选择性的信道下进行了仿真评估，同时对SCMA的SIC-MPA接收算法提出了目标用户选择策略。从仿真结果可以看出，在慢衰落信道前提下，正交覆盖码和频分复用都可以明显提升信道估计性能，RB-Sparse SCMA 与RE-Sparse SCMA相比，导频图样本身有一定的频域正交性，且性能更好，因此能更灵活地适用于实际多用户传输场景。
2021-06-11 17:28:34
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下行链路非正交多址接入技术（NOMA）可以有效提高频谱效率和数据速率，已经广泛应用到第5代通信技术的研究中。为了确保用户的服务质量，针对提高边缘小区用户公平性问题，提出一种新的功率分配策略。根据比例公平方法，在保证每个用户最低数据速率约束下，最大化复用用户中公平性最差的用户的比例公平因子。然后，将此非凸的目标函数转换成凸函数，用KKT最优约束条件求出问题的最优解。仿真证明，新的基于NOMA的功率分配方案，系统性能优于传统的正交多址接入（OMA）技术。
2021-06-07 16:33:22
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