Deep Reinforcement Learning for Radio Resource Allocation in NOMA-based Remote State Estimation
针对基于 NOMA 的远程状态估计，本文提出动作空间压缩方法与深度强化学习算法，联合优化信道分配和功率分配，以最小化长期平均估计均方误差并提升可扩展性。
2022-05-24 cs.IT cs.SY eess.SP
Online Maneuver Design for UAV-Enabled NOMA Systems via Reinforcement Learning
研究了一种无人机上行链路非正交多址接入系统，地面上的多个移动用户通过非正交多址传输向空中的无人机发送独立的消息。我们的目标是设计无人机动态机动最大化的总和速率吞吐量的所有移动地面用户在有限的时间范围内。
2020-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
BER Analysis and Optimization for Continuous RIS-Enabled NOMA
Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学）
本文提出了一种基于连续可重构智能表面的非正交多址接入系统，通过优化功率分配和RIS分区来降低上行误码率，验证了其在性能上的优越性。
2026-03-12 eess.SP
Joint Optimization for Secure Ambient Backscatter Communication in NOMA-enabled IoT Networks
非正交多址接入（NOMA）作为第六代（6G）时代的大规模连接的新型空中接口技术已经出现。最近NOMA在反向散射通信（BC）中的集成由于其在低功耗物联网（IoT）网络中的应用而引发了重大的研究兴趣。然而，这些网络的链路安全方面还没有得到很好的研究。本文为提高NOMA环境BC系统的物理层安全性提供了一种新的优化框架。我们的系统模型考虑了NOMA物联网用户和反向散射节点（BN）在存在多个窃听者（ED）的情况下的同时操作。由于无线广播传输，周围区域中的ED可以偷听基站（BS）和BN的通信。因此，主要目标是通过优化BN反射系数和BS发射功率来增强链路安全性。为了衡量所提出的方案的性能，我们还提出了次优NOMA和传统的正交多址接入作为基准计划。Monte Carlo仿真结果表明，NOMA BC方案在系统保密率方面优于无BC的纯NOMA方案和传统的正交多址接入方案。
2021-11-21 eess.SP
Delay Minimization in Pinching-Antenna-enabled NOMA-MEC Networks
Beijing University of Technology（北京工业大学）
本文提出了一种基于针扎天线的NOMA-MEC框架，通过优化卸载比率、发射功率和天线位置来最小化任务延迟，实验表明该方法有效降低了延迟。
2026-01-15 eess.SP
Mean Field-based Dynamic Backoff Optimization for MIMO-enabled Grant-Free NOMA in Massive IoT Networks
针对6G海量物联网设备接入挑战，提出基于平均场博弈的MFDB动态退避优化方案，通过求解HJB和FPK方程实现纳什均衡，有效降低免授权NOMA系统的接入延迟与累积成本。
2024-10-16 cs.SY eess.SP eess.SY
Optimal Power Allocation in Uplink NOMA with Simultaneous Cache-Enabled D2D Communications
针对NOMA性能提升需求，提出集成上行链路NOMA与基于缓存的D2D通信的蜂窝系统模型，通过推导最优功率分配闭式解最大化系统和速率，仿真显示其性能优于其他NOMA与D2D的组合方案。
2024-12-01 cs.ET eess.SP
User-Target Pairing for NOMA-Enabled ISAC in Low-Altitude Wireless Networks
Polytechnique Montreal（蒙特利尔高等理工学院）
针对低空无线网络，提出基于匹配的NOMA用户-目标配对与自适应功率分配方案，提升通信与感知性能，逼近穷举搜索且复杂度低。
2026-10-08 eess.SP
Energy-Efficient RIS-Enabled NOMA Communication for 6G LEO Satellite Networks
本文提出了一种能量有效的低轨卫星网络的RIS使能NOMA通信。所提出的框架同时优化发射功率的地面终端在低轨卫星和被动波束形成在RIS，同时确保服务质量。由于所考虑的系统和优化变量的性质，能源效率最大化的问题制定为非凸的。在实践中，这是非常具有挑战性的，以获得此类问题的最优解。因此，我们采用交替优化的方法来处理两个步骤的联合优化。在第一步中，对于任意给定的相移矢量，我们使用拉格朗日对偶方法计算卫星地面终端的有效功率。然后，在第二步中，在给定发射功率的情况下，通过求解半定规划来设计RIS的无源波束形成。为了验证所提出的解决方案，还提供了数值结果，以证明所提出的优化框架的好处。
2023-03-09 eess.SP
Backscatter Sensors Communication for 6G Low-powered NOMA-enabled IoT Networks under Imperfect SIC
使用功率域的非正交多址接入（NOMA）与反向散射传感器通信（BSC）的组合有望在未来的第六代（6 G）时代连接大规模物联网（IoT）设备。在本文中，我们在多小区物联网网络中引入了BSC，其中每个小区中的源使用NOMA将叠加信号发送到其关联的物联网设备。反向散射传感器标签（BST）还通过反射和调制源的叠加信号向物联网设备传输数据。提供了一种新的优化框架，其在不完美的连续干扰消除解码下同时优化每个源的总功率、IoT设备的功率分配系数和BST的反射系数。这项工作的目标是根据每个物联网设备的服务质量最大限度地提高物联网网络的总能源效率。首先使用Dinkelbach方法将问题转化，然后解耦为两个子问题。利用Karush-Kuhn-Tucker条件和拉格朗日对偶方法得到了有效解。此外，我们还提出了传统的NOMA网络没有BSC作为基准框架。仿真结果揭示了我们考虑的NOMA BSC网络的优势，传统的NOMA网络。
2021-09-26 eess.SP
NOMA for Energy-Efficient LiFi-Enabled Bidirectional IoT Communication
在本文中，我们考虑了一种支持光保真（LiFi）的双向物联网（IoT）通信系统，其中可见光和红外光分别用于下行链路和上行链路。为了提高双向LiFi-IoT系统的能量效率（EE），应用具有服务质量（QoS）保证的最优功率分配（OPA）策略的非正交多址接入（NOMA）来最大化系统的EE。我们推导出一个封闭形式的OPA集的基础上确定的最佳解码顺序在下行链路和上行链路信道，这可以使低复杂度的功率分配。此外，我们提出了一个自适应的信道和QoS为基础的用户配对方法，通过联合考虑用户的信道增益和QoS要求。我们进一步分析了双向LiFi-IoT系统的EE以及系统的下行链路和上行链路信道的用户中断概率（UOP）。大量的分析和仿真结果表明，NOMA与OPA相比，正交多址接入（OMA）和NOMA与典型的基于信道的功率分配策略的优越性。它还表明，所提出的自适应信道和基于QoS的用户配对方法大大优于单独的信道/基于QoS的方法，特别是当用户有不同的QoS要求。
2020-05-24 eess.SP
NOMA-Enabled Dual-IRS Relay Network Integrated with Ambient Backscatter Communication
本文提出了一种结合NOMA、双IRS和环境反向散射通信的中继网络，通过时间开关中继协议实现能量收集与信息转发，并分析了不同参数对系统性能的影响。
2026-02-28 eess.SP
Adaptive Decoding Mechanisms for UAV-enabled Double-Uplink Coordinated NOMA
提出了一种适用于无人机上行非正交多址通信的自适应解码机制。具体地说，考虑到恶劣的无人机环境，地对地链路是经常不可用的，所提出的ADM克服了传统的UL-NOMA系统的性能是敏感的发射机的统计信道状态信息和接收机的解码顺序的挑战性问题。为了评估ADM的性能，我们推导出系统中断概率（OP）和系统吞吐量的封闭形式的表达式。在性能分析部分，我们提供了实用的空对地和地对空信道的新表达式，同时考虑到UL-NOMA中不完美的连续干扰消除（SIC）的实际实现。此外，所得到的表达式可以用来描述各种系统的OP混合伽玛（MG）分布为基础的衰落信道下。接下来，我们提出了一个次优的基于梯度下降的算法，以获得功率分配系数，导致最大的吞吐量相对于每个位置的无人机的轨迹。为了确定所提出的ADM在非平稳环境中的意义，我们认为地面用户和无人机移动根据随机航路点移动（RWM）和参考点组移动（RPGM）模型，分别。文中还给出了距离分布的精确公式。数值结果表明，ADM增强的NOMA不仅优于正交多址接入（OMA），但也提高了性能的无人机使能的UL-NOMA，即使在移动环境中。
2023-03-09 cs.IT eess.SP math.IT
Sum Rate Maximization for Movable Antenna Enabled Uplink NOMA
本文针对支持可移动天线的上行链路NOMA系统，通过联合优化天线位置、解码顺序与功率控制最大化用户和速率，将非凸问题拆分为两个子问题分别求解，实验验证其相比固定天线及OMA系统可显著提升和速率。
2024-08-13 eess.SP
RIS-enabled Multi-user M-QAM Uplink NOMA Systems: Design, Analysis, and Optimization
本文研究RIS辅助的多用户上行NOMA系统，通过优化RIS相移和功率分配方案消除SIC错误底板，推导了闭式BER表达式并验证了其有效性。
2025-03-05 eess.SP
Fairness-Oriented Optimization of NOMA-Enabled Pinching-Antenna Systems Under Blockage and Imperfect CSI
Sichuan University（四川大学）；Western University（韦仕敦大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出了一种面向公平性的NOMA增强夹紧天线系统优化方法，通过联合优化天线位置和功率分配，提升在阻挡和不完美CSI下的最小用户SINR性能。
2026-02-28 eess.SP
Non-Orthogonal Multiple Access with Wireless Caching for 5G-Enabled Vehicular Networks
联网车辆的激增以及对丰富多媒体服务的高需求构成了新兴5G车载网络的关键挑战。这些挑战包括但不限于高频谱效率和低延迟要求。最近，高速缓存使能网络与非正交多址接入（NOMA）的集成已被证明可以减少无线网络中的内容交付时间和流量拥塞。因此，在本文中，我们设想缓存辅助NOMA作为5G车载网络的技术促进者。特别是，我们提出了一个缓存辅助NOMA架构，它可以解决这些网络中的一些上述挑战。我们证明了所提出的架构，这在很大程度上取决于缓存的内容，显着优于传统的车载网络的频谱效率增益。最后，我们对挑战、机遇和未来的研究趋势提供了深入的见解，这些挑战、机遇和未来的研究趋势将使高速缓存辅助NOMA在支持5G的车载网络中的实际实现成为可能。
2020-01-20 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Analysis and User Barring Design for Uplink NOMA-Enabled Random Access
由于能够在单个信道上容纳多个同时传输，非正交多址接入（NOMA）作为支持大规模机器类型通信（mMTC）的有吸引力的解决方案出现，所述mMTC面临大量设备竞争接入有限数量的共享无线电资源。在本文中，我们首先分析了基于NOMA的随机接入（RA），即NOMA-RA的吞吐量性能。我们发现，虽然增加NOMA-RA中的功率电平的数量导致最大吞吐量的进一步增益，但吞吐量增益的增长比线性增长慢。这是由于文献中已知的功率域NOMA中的较高功率主导特性。在本文中，我们首次明确量化了吞吐量增益。与我们的分析模型，我们验证了所提出的NOMA-RA方案的性能优势，通过比较基线多信道时隙ALOHA（MS ALOHA），有和没有捕获效应。尽管更高的功率优势效应，NOMA-RA的最大吞吐量与四个功率水平达到超过三倍的MS ALOHA。然而，我们的分析结果也揭示了负载对NOMA-RA吞吐量的敏感性。为了应对mMTC场景中潜在的突发业务，我们提出了一种实用的用户限制算法，通过自适应负载调节。该算法根据可观测的信道反馈估计当前负载，自适应地控制用户接入，以保持信道的最优负载，从而获得最大的吞吐量。当建议的用户限制算法应用，仿真表明，NOMA-RA的瞬时吞吐量始终保持接近最大吞吐量确认我们的负载调节的有效性。
2020-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation for Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) Enabled LPWA Networks
在本文中，我们研究了上行链路非正交多址接入（NOMA）使能的低功率广域网（LPWA）的资源分配，以支持大规模的用户/节点的连接。在这里，LPWA节点通过资源块（如信道、传输时间、带宽等）与中央网关通信。共享相同资源块的节点遭受簇内干扰和可能的簇间干扰，这使得当前的LPWA网络无法支持大规模连接。使用的最小传输速率度量突出的干扰减少，从增加NOMA的结果，同时保证用户吞吐量的公平性，我们分解成三个子问题的最小速率最大化优化问题。首先，提出了一种低复杂度的次优节点分簇方案，根据节点的归一化信道增益将节点分配给信道。然后，提出了两种类型的传输时间分配算法，要么保证公平或不公平的传输时间分配之间共享同一信道的LPWA节点。对于给定的信道和传输时间分配，我们进一步提出了一个最优的功率分配方案。模拟评估表明，约100dB的改进所选择的度量为一个单一的网络与4000个活跃的节点。
2019-09-30 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface-Enabled Downlink NOMA
本文提出一种基于可重构智能表面的下行链路 NOMA 方案，通过在空中对入射信号进行分区调制实现多址接入，并给出了系统模型、中断概率及误码率的理论分析与仿真验证。
2024-01-09 cs.IT eess.SP math.IT
Physical Layer Security for NOMA-Enabled Multi-Access Edge Computing Wireless Networks
多址边缘计算（MEC）被认为是一种很有前途的增强无线网络计算能力的技术。在本文中，我们研究了MEC系统中的物理层安全性，在该系统中，多个用户基于非正交多址接入（NOMA）同时将部分计算任务卸载到基站，存在恶意窃听者。采用秘密中断概率来衡量计算卸载对窃听攻击的安全性能。我们的目标是最小化所有用户的总能耗，受保密卸载率，保密中断概率，NOMA的解码顺序方面的约束。虽然原优化问题是非凸的，具有挑战性的解决，我们提出了一个有效的算法，基于序贯凸逼近和惩罚对偶分解。数值结果验证了该算法的收敛性及其优越的能量效率与保密性要求。
2021-07-03 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Energy-Efficient Resource Management, SIC Ordering, and Beamforming Design for MC MISO-NOMA Enabled 6G
研究了多载波多用户环境下多天线非正交多址接入（NOMA）网络中连续干扰消除（SIC）排序和波束形成的新方法。为此，我们制定了一个联合波束成形设计，子载波分配，用户关联，和SIC排序算法，以最大限度地提高最坏情况下的能源效率（EE）。制定的问题是一个非凸的混合整数非线性规划（MINLP），这是一般难以解决。为了处理它，我们首先采用线性化技术以及放松的整数变量，然后我们采用Dinkelbach算法转换成一个更易于数学处理的形式。所采用的非凸优化问题转化为一个等价的秩约束半定规划（SDP），并解决了SDP松弛和利用序列分式规划。此外，为了在复杂度和性能之间取得平衡，采用了基于替代优化的低复杂度方法。数值结果揭示了所提出的SIC排序方法优于传统的现有文献中所提到的作品。
2021-01-17 eess.SP
NOMA Enabled Multi-Access Edge Computing: A Joint MU-MIMO Precoding and Computation Offloading Design
针对多天线MEC用户以NOMA接入边缘服务器的场景，提出联合优化计算频率、卸载比例与预编码矩阵的迭代方法，在满足时延约束下最小化总能耗，并验证了收敛性和性能优势。
2023-11-07 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation for Secure NOMA-Enabled Mobile Edge Computing Networks
移动边缘计算（MEC）已被设想为下一代无线网络中有前途的技术。为了提高计算任务卸载的安全性和增强用户的连通性，研究了MEC感知网络中的物理层安全和非正交多址接入（NOMA）问题。考虑到实际的被动窃听场景，采用保密中断概率来衡量计算卸载的保密性能。首先研究了在秘密卸载率约束、计算延迟约束和秘密中断概率约束下的加权总能耗最小化问题。导出了最优解的半封闭形式表达式。然后，我们研究的秘密中断概率最小化问题，考虑到两个用户的优先级，并描述了最佳的秘密卸载率和功率分配的封闭形式的表达式。数值结果表明，我们所提出的设计的性能优于替代的基准计划。
2019-10-22 cs.IT eess.SP math.IT
A New Look at AI-Driven NOMA-F-RANs: Features Extraction, Cooperative Caching, and Cache-Aided Computing
支持非正交多址接入（NOMA）的雾无线接入网（NOMA-F-RAN）被认为是缓解网络拥塞、减少传送延迟和提高雾用户设备（F-UE）服务质量（QoS）的有希望的使能器。然而，NOMA-F-RAN的有效性高度依赖于图表特征信息（偏好分布、位置、移动性等）。以及有效的缓存、计算和资源分配策略。在本文中，我们将探讨如何利用人工智能（AI）技术来解决上述巨大挑战。具体来说，我们首先详细介绍了NOMA-F-RANs架构，阐明了关键模块，即协作缓存和缓存辅助移动边缘计算（MEC）。然后，在解决NOMA-F-RAN的主要问题的潜在适用的AI驱动的技术进行了审查。通过案例研究，我们展示了AI启用方法在F-UE的潜在特征提取和协作缓存方面的有效性。最后，确定了人工智能驱动的NOMA-F-RAN的未来趋势，包括开放的研究问题和挑战。
2021-12-02 eess.SP
CR-Enabled NOMA Integrated Non-Terrestrial IoT Networks with Transmissive RIS
提出一种基于CR使能NTN的T-RIS装备LEO卫星通信方案，通过SCA、KKT条件和半定规划联合优化功率分配与相移设计，在保障主网络服务质量下最大化系统总速率。
2024-08-27 cs.ET eess.SP
System Design and Parameter Optimization for Remote Coverage from NOMA-based High-Altitude Platform Stations (HAPS)
本文针对平流层HAPS偏远地区覆盖问题，提出在下行NOMA方案中联合设计用户分组、关联、波束优化与功率分配以最大化系统和速率，揭示了联合设计对提升性能与资源分配的重要性。
2024-06-04 eess.SP
Semantic Communications in Multi-user Wireless Networks
本文研究了多用户网络中语义通信的开发。我们提出了一种新的异构语义和比特多用户框架，提供完美的，定制的，智能的信息传输。我们讨论了正交多址接入（OMA）和非正交多址接入（NOMA）的建议异构框架，重点调查语义通信和NOMA之间的相互作用，即NOMA启用语义通信和语义通信增强NOMA。1)对于支持NOMA的语义通信，我们提出了一个半NOMA方案，有效地促进异构语义和比特多用户通信，它统一了传统的NOMA和OMA方案。的基本性能限制，即语义与比特率的区域，其特征在于，这表明所提出的半NOMA的优越性。2)对于语义通信增强的NOMA，我们提出了一个机会主义的语义和比特通信的方法，以减轻在NOMA的早，晚速率差距的问题。数值案例研究表明，显着的性能增益可以实现NOMA采用语义通信比位通信。最后，突出了几个开放的研究方向。
2022-11-16 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation for NOMA enabled MEC Networks with Imperfect CSI
非正交多址接入（NOMA）和移动边缘计算（MEC）的结合，可以显著提升超过第五代网络的频谱效率。在本文中，我们主要集中在能量有效的资源分配的多用户，多BS NOMA辅助MEC网络与不完善的信道状态信息（CSI），其中每个用户可以上传其任务到多个基站（BS）的远程执行。为了最小化能量消耗，我们考虑联合优化任务分配，功率分配和用户关联。作为主要的贡献，不完美CSI，任务分配和功率分配的最佳封闭形式的表达式解析推导出两个基站的情况下。具体来说，原来制定的问题是非凸的。我们首先将概率问题转化为非概率问题。随后，提出了一种双层规划方法来获得最优解。此外，通过将匹配算法与最优任务和功率分配，我们提出了一个低复杂度的算法，以有效地优化用户关联的多用户和多基站的情况下。仿真结果表明，该算法不仅比传统的OMA方案具有更好的性能，而且在基站数较少的情况下，具有更低的穷举搜索复杂度和相同的搜索结果。
2020-09-14 cs.IT eess.SP math.IT
TSN-IoT: A Two-Stage NOMA-Enabled Framework for Prioritized Traffic Handling in Dense IoT Networks
DHA Suffa University（DHA Suffa大学）；Millennium Institute of Technology and Entrepreneurship（千年技术与创业研究所）；Trinity College Dublin（都柏林三一学院）
TSN-IoT是一种基于NOMA的两级框架，用于解决密集物联网网络中优先级流量处理问题，通过高效同步和并行传输提升通信性能。
2026-01-20 eess.SP
Efficient Resource Allocation and User Association in NOMA-Enabled Vehicular-Aided HetNets with High Altitude Platforms
针对支持NOMA的HAP车辆辅助HetNet上行链路，提出联合带宽分配、用户关联与功率控制的三阶段迭代算法，以提升频谱效率并满足回程与QoS约束。
2024-01-22 eess.SP
Power Allocation for a HAPS-Enabled MIMO-NOMA System with Spatially Correlated Channels
高空平台站（HAPS）系统被认为在第六代（6G）及以后无线网络的多层架构中具有很大的前景。HAPS系统可以用作超级宏基站（SMBS）以直接与用户通信，因为在HAPS与地面用户之间存在显著的视距（LoS）链路。然而，HAPS SMBS系统面临的问题之一是相邻用户的信道增益之间的高空间相关性，这是由于HAPS和地面用户之间的LoS链路。在本文中，除了利用多个用户之间的信道增益的空间相关性，以改善用户服务，我们考虑相关的信道增益为每个用户。在所提出的方法中，地面用户与他们的LoS信道增益之间的高空间相关性被分组到NOMA集群。接下来，提出了一种算法来分配地面用户之间的功率，以最大限度地提高总速率，同时满足服务质量（QoS）和连续干扰消除（SIC）条件。仿真结果表明，与地面基站相比，HAPS SMBS具有优越的数据率和能量效率。
2022-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation for Pinching-Antenna Systems (PASS)-enabled NOMA Communications
Beihang University（北京航空航天大学）；State Key Laboratory of CNS/ATM（通信网络新技术国家重点实验室）
本文提出基于Pinching-Antenna系统的NOMA通信框架，通过波导分割传输特性实现多用户非正交多址接入，采用两步算法优化功率分配、波束成形和用户调度，提升总速率并降低计算复杂度。
2025-12-03 eess.SP
Neuromorphic Non-Orthogonal Multiple Access for Parallel Remote Inference via Vector Symbolic Architecture
King’s College London（伦敦国王学院）；Aalborg University（奥尔堡大学）；Northeastern University London（东北大学伦敦校区）
针对新兴边缘智能系统中传感器在能量和频谱预算下向远程模型传输信息的问题，提出基于向量符号架构框架构建的NOMA-NC协议，用于并行远程推理，实验表明该协议能在不增设备传输能量的情况下提升吞吐量并节省计算能量。
2026-07-27 eess.SP
On the Achievable Max-Min User Rates in Multi-Carrier Centralized NOMA-VLC Networks
可见光通信（VLC）作为未来5G网络以外的短距离、高数据速率应用的推动者之一，正受到越来越多的关注。此外，非正交多址接入（NOMA）使能方案最近已经出现作为一个有前途的多址接入方案，这些网络，将允许实现目标频谱效率和用户公平性的要求。在广泛采用的基于正交频分复用（OFDM）的VLC网络中集成NOMA将需要针对共享相同子载波的用户对或用户簇的最优资源分配。本文通过优化用户配对、子载波分配和功率分配，使多小区室内集中式VLC网络的最大最小速率最大化。联合复杂的优化问题是解决使用低复杂度的解决方案。首先，假设用户配对遵循划分和下一个最大差异用户配对算法（D-NLUPA），可以确保不同簇之间的公平性。然后，通过模拟退火（SA）元启发式算法和二分法迭代求解子载波分配和功率分配。所得到的结果量化的NOMA使能方案的不同的相关变体的可实现的最大-最小用户速率，并揭示了新的光的多用户多载波NOMA使能的集中式VLC网络的性能和设计。
2021-05-26 cs.IT eess.SP math.IT
Fluid Antenna-Enabled Hybrid NOMA and AirFL Networks Under Imperfect CSI and SIC
Laval University（拉瓦尔大学）；Ferdowsi University（Ferdowsi大学）；Henan Polytechnic University（河南理工大学）
本文研究了融合AirFL和NOMA的混合网络，通过流体天线动态调节降低干扰，提出鲁棒优化问题并采用LSTM-DDPG算法解决，验证了在不完美CSI和SIC条件下混合速率性能的优势。
2026-05-11 eess.SP
MIMO-NOMA Enabled Sectorized Cylindrical Massive Antenna Array for HAPS with Spatially Correlated Channels
本文针对HAPS中用户间及天线阵元间的空间相关性问题，提出一种MIMO-NOMA使能的扇形圆柱大规模天线阵列架构，并设计功率分配算法以在满足QoS和SIC条件下最大化频谱效率与能量效率。
2024-06-30 eess.SP
A Survey of Rate-optimal Power Domain NOMA with Enabling Technologies of Future Wireless Networks
未来B5 G网络中雄心勃勃的高数据速率应用需要新的解决方案，包括比5G网络中已经使用的架构更先进的架构的出现，以及不同通信方案和技术的联盟，以满足这些应用需求。在用于未来无线网络的候选方案中，NOMA方案允许通过在频率或时间之外的其他域中复用用户来在相同资源块中服务多于一个用户。以这种方式，NOMA方案倾向于提供优于OMA方案的若干优点，诸如改进的用户公平性和频谱效率、更高的小区边缘吞吐量、大规模连接支持以及低传输延迟。有了这些优点，NOMA使能的传输方案正越来越多地被视为未来无线网络的有前途的多址方案。当功率域用于复用用户时，其被称为PD-NOMA。在本文中，我们调查了PD-NOMA与预期满足B5 G网络各种要求的使能通信方案和技术的集成。特别是，本文调查了文献中研究的不同速率优化场景，当PD-NOMA与B5 G网络的一个或多个候选方案和技术相结合时，包括MISO，MIMO，mMIMO，高级天线架构，毫米波和THz，CoMP，协作通信，认知无线电，VLC，无人机等。所考虑的系统模型，用于最大限度地提高可实现的速率的优化方法，以及这些NOMA使能的方案和技术的优化和性能的主要经验教训进行了详细讨论，以及这些组合方案的未来研究方向。此外，机器学习在优化这些NOMA使能技术的作用得到解决。
2020-07-30 cs.IT cs.NI eess.SP
AI-Based Secure NOMA and Cognitive Radio enabled Green Communications: Channel State Information and Battery Value Uncertainties
本文研究了在信道增益和电池能量不确定的情况下，两个发射机协同工作的能量收集认知无线电网络中安全感知的鲁棒资源分配问题。具体而言，主接入点从绿色资源中获取能量，并使用时间交换协议向辅接入点（SAP）发送能量和数据。SAP采用功率域非正交多址接入技术，利用主网络的频段，帮助主网络提高数据传输的安全性。在这方面，我们引入的问题，最大化的比例公平的能源效率（PFEE）考虑不确定性的信道增益和电池能量值的实际约束。此外，假设窃听者的信道增益是未知的。利用分散的部分可观测马尔可夫决策过程，我们研究了相应的资源分配问题的解决方案。我们利用多智能体与单奖励深度确定性策略梯度（MASRDPG）和递归确定性策略梯度（RDPG）方法。这些方法进行了比较，国家的最先进的，如多智能体和单智能体DDPG。仿真结果表明，MASRDPG和RDPG方法，优于国家的最先进的方法，提供更多的PFEE的网络。
2021-06-30 eess.SP
Outage Probability Analysis of NOMA Enabled Hierarchical UAV Networks with Non-Linear Energy Harvesting
Ecole Nationale Supérieure des Technologies Avancées（国立高级技术学院）；University of El-Oued（欧德大学）；Ankara Yıldırım Beyazıt University（安卡拉伊尔迪里姆贝亚齐特大学）；Carleton University（卡尔顿大学）；King AbdulAziz University（阿卜杜勒阿齐兹国王大学）
本文提出一种具有非线性能量收集和非正交多址接入的分层无人机网络，以提升能量和成本效率，通过 Nakagami-m 信道分析地面物联网设备、CMU 和系统整体 outage 概率，对比非能量收集系统，证明其在 outage 概率上的优势。
2026-03-19 eess.SP
Cache-Aided Non-Orthogonal Multiple Access for 5G-Enabled Vehicular Networks
对丰富多媒体服务的需求不断增长以及物联网（IoT）的出现对下一代车载网络提出了具有挑战性的要求。这些挑战在很大程度上与大规模内容交付和增加的连接性的背景下的高频谱效率和低延迟要求有关。在这方面，高速缓存和非正交多址接入（NOMA）范例最近已经被提出作为有效地解决这些关键挑战中的一些的潜在解决方案。在目前的贡献，我们介绍了缓存辅助NOMA作为车载网络的一种使能技术。在这种情况下，我们首先考虑完整的文件缓存的情况下，每个车辆缓存和请求使用NOMA原则的整个文件。不失一般性，我们考虑了双Nakagami $-m$衰落条件下的两用户车载网络通信场景，并提出了一个最佳的功率分配策略。为此，制定和解决最大化在每个车辆处成功解码文件的总概率的优化问题。此外，我们考虑拆分文件缓存的情况，其中每个文件被分成两部分。提出了一个联合功率分配优化问题，研究了车辆间和缓存分割文件间的功率分配。所提供的分析结果证实了广泛的计算机模拟结果和有趣的见解。指示性地，它示出，建议的缓存辅助NOMA优于传统的NOMA技术。
2019-06-14 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Coverage Enhancement of Indoor THz-MISO Systems: An FD-NOMA Approach
太赫兹（THz）通信作为5G网络以外的高数据速率短距离室内应用的设想推动者之一，正获得越来越多的关注。此外，非正交多址接入（NOMA）使能方案是有前途的计划，以实现目标的频谱效率，低延迟，用户公平性的要求，在未来的网络。在本文中，能量有效的合作NOMA（hocMA）计划，保证小区边缘用户在室内THz-MISO通信网络中的最低要求的速率。拟议的合作计划包括三个阶段：（i）波束成形阶段，其借助于余弦相似性度量使用模拟波束成形将基站（BS）波束分配给THz协作小区中心用户，（ii）用户配对阶段，其使用匈牙利算法来处理，以及（iii）功率分配阶段，其用于BS THz-NOMA发射功率和协作小区中心用户的协作功率两者，其被顺序地优化。所获得的结果量化了所提出的方案的能量效率（EE），并揭示了多用户THz-NOMA使能网络的性能。
2021-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
IRS-Enabled Backscattering in a Downlink Non-Orthogonal Multiple Access System
启用智能反射表面（IRS）的反向散射通信可以由接入点（AP）启用，该接入点将其发射信号分成调制和未调制部分。这封信集成了非正交多址（NOMA）与这种方法，以创建一个两个用户的主系统和IRS数据的辅助系统。考虑到解码顺序，我们最大限度地提高最强的主用户的速率，通过联合优化IRS相移，功率分配（PS）的因素在AP，NOMA功率系数，同时保证服务质量（QoS）的弱用户和IRS数据在主系统和辅助系统，分别。由此产生的优化问题是非凸的。因此，我们将其分为三个部分，并开发了交替优化（AO）算法。其优点是，我们得出了封闭形式的解决方案的PS因子和NOMA功率系数在前两个部分。在第三部分中，我们利用半定松弛（SDR）和惩罚技术来处理单位模约束优化相移。该算法实现了相当大的增益（例如，40- 68%）。
2022-09-02 cs.IT eess.SP math.IT
Social-Mobility-Aware Joint Communication and Computation Resource Management in NOMA-Enabled Vehicular Networks
针对车联网边缘计算中忽略社会域导致能量效率低的问题，本文提出社会移动性感知的联合通信与计算资源分配方案，通过SM-SSTSA算法、收紧下界方法和Kuhn-Munkres算法迭代求解，显著提升系统能量效率。
2023-07-08 eess.SP
Non-Orthogonal Multiple Access for UAV-Aided Heterogeneous Networks: A Stochastic Geometry Model
在这项工作中，我们探讨了部署无人机（UAV）作为空中基站（ABS）与子6 GHz频段和小小区地面基站（TBS）与毫米波（mmWave）波段的混合异构网络（HetNets）的潜在好处。提出了一种灵活的基于非正交多址接入（NOMA）的用户关联策略。利用随机几何的工具，推导了真实空对地（A2 G）信道和地对地（G2 G）信道条件下，基于LoS球阻塞模型的关联概率、覆盖概率和频谱效率的解析表达式.最后，我们提出的混合HetNet的数值结果的见解。我们证实：i）通过适当地设置功率分配因子和目标信号干扰噪声比（SINR）阈值，所提出的NOMA使能的HetNet能够实现比OMA使能的ABS更优越的性能; ii）在NOMA使能的ABS层中存在关联概率和频谱效率之间的折衷; iii）启用NOMA的ABS层的覆盖概率和频谱效率在很大程度上受不完美连续干扰消除（ipSIC）系数、功率分配因子和SINR阈值的影响; iv）与仅低于6 GHz的ABS相比，当毫米波视线（LoS）链路可用时，毫米波使能的TBS能够增强HetNet的频谱效率。
2021-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Beamforming and Resource Optimization for AmBSC-Assisted Cooperative NOMA IoT Networks
在这篇手稿中，我们提出了一种基于多天线环境反向散射通信（AmBSC）辅助下一代（NG）物联网（IoT）通信网络的协作非正交多址（NOMA）的节能交替优化框架。具体而言，通过优化发射机处IoT NOMA用户的主动波束成形向量和功率分配系数（PAC）以及多天线辅助反向散射节点处的被动波束成形向量，实现了所考虑的AmBSC使能的多集群协作IoT NOMA系统的能量效率最大化。通常，增加每个集群中IoT NOMA用户的数量会导致集群间干扰（ICI）（在不同集群之间）和集群内干扰（在IoT NOMA用户之间）。为了对抗ICI的影响，我们利用迫零（ZF）为基础的主动波束成形，以及一个有效的聚类技术在源节点。此外，通过利用有效的功率分配策略来减轻集群内干扰的影响，该功率分配策略在服务质量（QoS）、协作、SIC解码和功率预算约束下确定IoT NOMA用户的PAC。利用逐次凸近似（SCA）和凸规划差分（DC）将非凸无源波束形成问题转化为标准半定规划（SDP）问题，并基于惩罚方法得到无源波束形成的秩1解.此外，数值分析的仿真结果表明，所提出的能量效率最大化算法表现出有效的性能，实现收敛，只有几个迭代。
2022-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
UAV Communications Based on Non-Orthogonal Multiple Access
提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的大容量无人机网络架构。为了更好地理解NOMA使能的无人机网络，进行了三个案例研究。我们首先提供NOMA启用无人机网络的性能评估，采用随机几何模型的无人机和地面用户的位置。在此基础上，基于无人机定高绕飞的简化二维模型，研究了静态NOMA用户的联合轨迹设计和功率分配问题。作为进一步的进步，我们展示了无人机放置问题的机器学习技术的帮助下，当地面用户漫游和无人机能够相应地调整其位置在三维（3D）。通过这些案例研究，我们可以全面了解无人机系统从基本理论到实际应用。
2018-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficient Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Mobile Edge Computing Networks with NOMA
可重构智能表面（RIS）是未来无线通信网络中实现高频谱效率和高能量效率的一种很有前途的技术。在本文中，我们研究了一个RIS辅助的单小区多用户移动边缘计算（MEC）系统，其中RIS被部署为支持配备MEC服务器的基站（BS）和多个单天线用户之间的通信。为了有效地利用稀缺的频率资源，我们假设用户与基站通信的基础上的非正交多址接入（NOMA）协议。每个用户都有一个计算任务，可以在本地计算，也可以部分/全部卸载到BS。我们的目标是通过联合优化无源移相器，传输数据的大小，传输速率，功率控制，传输时间和解码顺序，以最小化所有用户的总能耗。由于所得到的问题是非凸的，我们使用块坐标下降法交替优化两个单独的子问题。更具体地说，我们使用的对偶方法来解决一个子问题与给定的相移，并获得封闭形式的解决方案，然后我们利用惩罚的方法来解决另一个子问题给定的功率控制。此外，为了证明我们所提出的算法的有效性，我们提出了三个基准计划：时分多址（TDMA）-MEC计划，全本地计算计划和全卸载计划。我们使用交替一维搜索方法和对偶方法，可以很好地解决基于TDMA的传输问题。数值结果表明，该方案可以提高能源效率，并取得显着的性能增益比三个基准计划。
2021-04-30 cs.IT eess.SP math.IT
Movable Antennas Enabled Wireless-Powered NOMA: Continuous and Discrete Positioning Designs
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
本文提出了一种通过可移动天线优化无线供电NOMA网络的连续和离散定位方案，旨在提高系统总吞吐量。
2025-06-27 eess.SP
Energy-Efficient Optimization of Multi-User NOMA-Assisted Cooperative THz-SIMO MEC Systems
提出多用户NOMA辅助协作THz-SIMO MEC系统节能方案，通过优化用户配对、波束成形、时间及功率分配，最小化能耗并最大化计算能效。
2023-04-08 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Over-the-Air Uplink Non-orthogonal Multiple Access
创新的可重构智能表面（RIS）技术正在兴起，并被认为是增强6G及以后无线通信系统的有前途的候选技术。RISs获得了操纵电磁信号的能力，从而提供了对无线信道的一定程度的控制，并可能带来更多的好处。此外，有源RIS设计最近已经被引入以对抗关键的双衰落问题和无源RIS设计可能具有的其他损害。在本文中，积极的RIS技术的潜力和灵活性被利用的上行链路系统，以实现虚拟非正交多址接入（NOMA）通过功率差异在空中，而不是在用户侧控制发射功率。具体地说，具有相同的发射功率，路径损耗和距离的用户可以与基站进行通信，共享时间和频率资源，在NOMA的方式与所提出的混合RIS系统的帮助。这里，RIS被划分为有源和无源部分，并且不同的划分服务于不同的用户，相应地对齐它们的相位，同时向用户的信号引入功率差以实现NOMA。首先，端到端的系统模型考虑到两个用户。此外，中断概率的计算和理论错误概率分析进行了讨论和计算机模拟结果加强。
2022-08-06 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Enabled Uplink Non-Orthogonal Multiple Access System: Joint Deployment and Power Control
为了克服具有正交多址接入（OMA）的多用户无人机（UAV）网络中的固有延迟。在本文中，我们研究了无人机使能的上行非正交多址接入（NOMA）网络，其中无人机被部署来收集地面用户发送的消息。为了最大化所有用户的总速率并满足服务质量（QoS）要求，我们建立了无人机部署位置和功率控制联合优化的优化问题。该问题是非凸的，且部分变量是二元的，是一个典型的NP难问题。本文提出了一种利用逐次凸逼近（SCA）技术和罚函数法的迭代算法。为了降低迭代算法的高计算复杂度，提出了一种低复杂度的近似算法，该算法可以达到与迭代算法相似的性能。数值实验结果表明，与OMA方案和传统的NOMA方案相比，本文提出的算法可以有效地提高和速率。
2019-08-25 eess.SP
Artificial Intelligence Driven UAV-NOMA-MEC in Next Generation Wireless Networks
在下一代无线网络前所未有的高吞吐量和低延迟需求的驱动下，本文介绍了一种支持人工智能（AI）的框架，其中无人机（UAV）使用非正交多址接入（NOMA）和移动边缘计算（MEC）技术为地面移动用户（MU）提供服务。所提出的框架使地面MU能够同时、智能和灵活地卸载其计算任务，从而增强其连接性并降低其传输延迟和能耗。为此，首先介绍了该框架的基本原理。然后，提出了一些通信和人工智能技术，以提高地面MU的经验的质量。为此，联邦学习和强化学习引入智能任务卸载和计算资源分配。对于每一种学习技术，动机，挑战和代表性的结果进行了介绍。最后，总结了该框架的几个关键技术挑战和有待研究的问题。
2021-01-27 eess.SP
Resource Allocation in Uplink NOMA-IoT Networks: A Reinforcement-Learning Approach
非正交多址接入（NOMA）利用电力域的潜力来增强物联网（IoT）的连接性。由于通信信道随时间变化，动态用户聚类是提高NOMA-IoT网络吞吐量的一种很有前途的方法。提出了一种适用于NOMA-IoT通信上行链路的智能资源分配方案。为了最大限度地提高和率的平均性能，这项工作设计了一个有效的优化方法的基础上两个强化学习算法，即深度强化学习（DRL）和SARSA学习。对于轻交通，SARSA学习被用来探索最安全的资源分配策略，以低成本。对于繁忙的交通，DRL用于处理交通引入的巨大变量。借助于所考虑的方法，这项工作解决了NOMA技术中公平资源分配的两个主要问题：1）动态分配用户和2）平衡资源块和网络流量。我们分析表明，收敛速度是成反比的网络规模。数值结果表明：1）与最优基准方案相比，所提出的DRL和SARSA-学习算法具有较低的复杂度和可接受的精度; 2）NOMA使能的IoT网络在系统吞吐量方面优于传统的基于正交多址的IoT网络。
2021-03-08 cs.IT eess.SP math.IT
