NOMA进一步使用自己的优化算法

资 源 简 介

NOMA进一步使用自己的优化算法

详 情 说 明

NOMA（非正交多址接入）作为现代无线通信中的关键技术，通过功率域复用提高频谱效率。为了进一步提升系统性能，可以结合专用的优化算法进行精细化资源管理。

在传统的NOMA系统中，用户配对和功率分配是核心挑战。通过引入优化算法（如凸优化、启发式算法或机器学习方法），能够更智能地实现以下目标： 动态功率控制：基于信道状态实时调整用户功率等级，平衡远近效应 最佳用户配对：利用图论或贪心算法寻找最优用户组合 干扰最小化：通过迭代优化降低用户间干扰

这些算法通常需要权衡计算复杂度和性能增益，在密集用户场景中表现尤为突出。未来可结合深度学习实现更高效的在线优化。