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5G网络中的非正交多址接入技术(NOMA)通过用户配对和功率分配实现频谱效率的提升,其核心在于将信道条件差异明显的用户动态组合。
用户配对策略通常遵循信道增益差异最大化原则,将远端弱信号用户与近端强信号用户配对。基站通过叠加编码将两个用户的信号在功率域复用,强用户利用串行干扰消除(SIC)技术先解调弱用户信号,再解码自身信号。这种配对方式既保证了弱用户的覆盖率,又利用功率域复用提高了系统容量。
实际部署时需考虑动态信道条件、公平性指标和计算复杂度。新型智能配对算法(如基于机器学习的方法)正在研究如何平衡实时性与配对精度,以应对移动场景下的快速信道变化。