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论文大纲：1、NOMA+SIC的系统模型2、多用户调度3、功率分配策略4、系统级吞吐量的仿真结果和与正交接入技术的对比SU-MIMO：1发2收。每个用户的信息比特序列都被单独的信道编码和调制，在频率资源块b上的发送信号是编码调制符号的简单相加，所有mb个用户的叠加编码表示为：有几根接收天线，一般接收向量就是几维的。接收机对接收向量应用最大比合并MRC。最大比值合并原理：各条支路加权系数与该支路信噪比成正比。信噪比越大，加权系数越大，对合并后信号贡献也越大。若每条支路的平均噪声功率是相等的，可以证明当各支路加权系数时，分集合并后的平均输出信噪比最大。式中，Ak是第k条支路信号幅度，分母是每条支路噪声平均功率。最大比值合并后的平均输出信噪比为，合并增益为，可见，合并增益与分集支路数N成正比。接收信号：接收机对应用MRC，用户吞吐量公式（噪声是未被SIC译码的那些比他信道增益大的那些用户，那些用户分配的功率小，因此直接将其作为噪声处理了）：系统效率：由总平均用户吞吐量得到用户公平性：小区边缘用户平均吞吐量资源块上的用户k平均吞吐量是：调度用户集合的metric：功率分配：分配给一个用户的功率大小不但影响该用户的吞吐量，而且影响其他用户的吞吐量，由于用户间干扰，因此，用户调度和功率分配是紧密相关的。一种方法是：对于每个用户集合，首先执行功率分配，然后计算调度指标，对于（8）考虑最优功率分配方法和两个次优功率分配方案。1、最优方案：求取平均吞吐量的时间范围tc足够大时，（7）近似为，这是一个加权和瞬时吞吐量，加权系数是用户平均吞吐量T(k;t)的倒数。对于一个给定的调度集合，要计算最大加权和瞬时用户吞吐量，可以通过迭代注水功率分配算法，达到最大化，具体步骤见论文。