MIMO-NOMA系统关键技术研究.pdfVIP

摘要

为了提高移动通信系统的能量效率和支持海量连接的能力，有必要研究高效的非正交多

址（Non-OrthogonalMultipleAccess,NOMA）方案，并与大规模多输入多输出（Multiple-Input

Multiple-Output,MIMO）、毫米波（MillimeterWave,mmWave）技术、智能反射面(Intelligent

ReflectingSurface,IRS)技术结合，为未来无线网络提供更高速率和更低功耗的数据传输。基

于此，本文分别研究了毫米波MIMO-NOMA系统中用户分簇和功率分配问题，以及双IRS辅

助的MIMO-NOMA系统能量优化问题。具体包括：

（1）针对多用户毫米波MIMO-NOMA系统：为了降低计算复杂度，提高系统能量效率，

首先设计了改进的基于簇头选择的用户分簇方案，根据真实信道动态选择阈值并确定分簇数

目，使分簇结果更适合实际情况；然后以最大化系统频谱效率和能量效率的加权和为目标设

计功率分配，设计改进的元启发算法求解。通过对粒子群算法引入新的矢量成分和添加余弦

扰动使算法更快收敛到全局最优值，并融合沙猫优化算法使算法结果更加精确。仿真结果表

明，与现有算法相比，所提出方案的频谱效率和能量效率优于传统方案，且更适合多用户情

况。

（2）针对有IRS辅助的无线通信系统：本文研究了双IRS辅助MIMO-NOMA场景，为

了降低计算复杂度，在本文中采用两阶段优化算法，将原问题拆解成两个子问题分别进行求

解：第一个子问题是关于IRS处反射波束赋形矩阵变量；第二个子问题是关于基站端主动波

束赋形矩阵变量。针对第一个子问题：提出嵌套黎曼流形优化算法，在每次迭代过程中同时

优化两个IRS处反射系数，使所有用户簇中强用户等效信道增益和最大化；针对第二个子问

题：在保证用户服务质量前提下最小化总发射功率，在具体实现时先利用QR分解消除簇间

干扰，减小问题规模，再利用半正定松弛将每个发送能量最小化问题转换成凸优化问题求解。

仿真结果表明，本文所提方案计算复杂度低，可以取得良好的性能表现，并且所提算法可以

简单地扩展到更多IRS辅助的情况。

关键词:非正交多址，功率分配，元启发算法，智能反射面，两阶段算法，黎曼流形优

化

Abstract

Toimprovetheenergyefficiencyandabilityofmassiveconnectionsofmobilecommunication

systems,it’snecessarytoinvestigateefficientNon-OrthogonalMultipleAccess(NOMA)schemes

andcombinethemwithMultiple-InputMultiple-Output(MIMO),millimeterwave(mmWave)and

IntelligentReflectingSurface(IRS)technologies.Thiscanprovidehigherdatatransmissionratesand

lowerpowerconsumptionforfuturewirelessnetworks.Basedonthis,thisthesisstudiesusercluster-

ingandpowerallocationproblemsinmmWaveMIMO-NOMAsystemsandenergyoptimization

problemsindualIRS-assistedMIMO-NOMAsystems.Thespecificworkisasfollows:

(1)FormillimeterwaveMIMO-NOMAsystem:Toreducethecomputationalcomplexityand

improvethesystemenergyefficiency,animproveduserclusteringschemebasedoncluster-head

selectionis