5G非正交多址技術(shù)關(guān)鍵問(wèn)題研究

劉志航，田宇昊，袁偉娜

(華東理工大學(xué)信息學(xué)院，上海 200237)

0 引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)應(yīng)用的飛速發(fā)展、移動(dòng)通信用戶數(shù)量的爆炸式增長(zhǎng)，通信質(zhì)量對(duì)可靠性、靈活性、時(shí)延等指標(biāo)的更高要求，使移動(dòng)通信業(yè)務(wù)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。如何利用有限的頻譜資源應(yīng)對(duì)爆炸式的數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)，是當(dāng)今移動(dòng)通信研究的重要課題[1-3]。因此，通過(guò)增加用戶接入數(shù)提高通信系統(tǒng)頻譜效率的新型多址接入技術(shù)，是5G通信研究的一個(gè)熱點(diǎn)。在最新的研究中，非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技術(shù)基于功率域復(fù)用提高用戶連接數(shù)，具有低時(shí)延、高可靠性、高靈活性的特點(diǎn)，同時(shí)還兼顧了用戶公平性與信道條件差異的考量，已成為5G通信的關(guān)鍵技術(shù)之一[4]。

NOMA技術(shù)在發(fā)送端利用信道編碼和功率分配使多用戶共享時(shí)頻資源，因此用戶之間的資源分配情況對(duì)于系統(tǒng)的整體性能起著非常重要的作用?？煽康馁Y源分配方案可以保證接收端的有效解碼，維持系統(tǒng)的高頻譜效率，保證用戶的公平性。因此，如何針對(duì)NOMA系統(tǒng)進(jìn)行有效的資源分配，是NOMA研究的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。目前，該類研究方法主要可以分為數(shù)學(xué)優(yōu)化和子問(wèn)題分解兩個(gè)類型。

NOMA系統(tǒng)中多用戶共享信道資源，勢(shì)必會(huì)引入多址干擾(multiple access interference,MAI)。因此，如何高效地消除這種干擾，也是NOMA技術(shù)研究的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

目前，NOMA系統(tǒng)普遍使用串行干擾消除(serial interference cancellation,SIC)技術(shù)，在系統(tǒng)接收端抑制MAI。相關(guān)研究主要針對(duì)SIC技術(shù)存在的誤碼傳播問(wèn)題對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)，少數(shù)研究圍繞其他技術(shù)抑制NOMA系統(tǒng)的多址干擾。

1 資源分配

多數(shù)NOMA資源分配研究主要針對(duì)兩用戶小區(qū)的情況。由于兩用戶的信道條件因各自與基站的距離不同而存在差異，為減小信號(hào)失真，中心用戶分到的功率要比邊緣用戶分到的大一些，而用戶分得功率的具體數(shù)值為總功率乘以各用戶的功率分配因子。

兩用戶小區(qū)的資源分配如圖1所示。該分配方式可由兩用戶小區(qū)擴(kuò)展到多用戶小區(qū)。其中，不同用戶之間需要根據(jù)信道條件進(jìn)行排序，然后根據(jù)生成的功率分配因子分配功率。

圖1 兩用戶小區(qū)資源分配示意圖Fig.1 Resource allocation in a two-user cell

NOMA資源分配的主要性能指標(biāo)為服務(wù)質(zhì)量(quality of service，QoS)和公平性。此外，資源分配性能問(wèn)題還可以采用數(shù)學(xué)手段轉(zhuǎn)化為中斷發(fā)生概率問(wèn)題，中斷發(fā)生概率越小，性能越高。因此，中斷性能也是資源分配的另一個(gè)性能指標(biāo)。NOMA資源分配研究的另一個(gè)關(guān)注點(diǎn)是多條件分析。非正交多址接入作為5G通信的關(guān)鍵技術(shù)，經(jīng)常需要與其他通信技術(shù)相結(jié)合，所以其資源分配方案必須根據(jù)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境作出相應(yīng)的調(diào)整。

1.1 數(shù)學(xué)優(yōu)化

數(shù)學(xué)優(yōu)化方法的主要思路為：將資源分配的某一性能指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)數(shù)學(xué)手段對(duì)分配性能進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]研究在單基站多用戶環(huán)境下，分配方式對(duì)NOMA系統(tǒng)性能的影響，分析與數(shù)據(jù)仿真顯示采用固定分配的非正交多址接入(NOMA with fixed power allocation,F-NOMA)技術(shù)和速率高于傳統(tǒng)多址技術(shù)。其性能與配對(duì)用戶信道條件差異成正比。文獻(xiàn)[6]研究基于NOMA技術(shù)的感知中繼網(wǎng)絡(luò)的資源分配問(wèn)題，將目標(biāo)函數(shù)定為次要用戶(secondary user，SU)數(shù)量的最大值，同時(shí)滿足主要用戶(primary user，PU)和次要用戶的服務(wù)質(zhì)量，對(duì)不滿足服務(wù)質(zhì)量的SU進(jìn)行了阻塞。與分式傳輸功率分配(fractional transmit power allocation，F(xiàn)TPC)相比，該算法在復(fù)雜度相當(dāng)?shù)那闆r下獲得了更好的性能。文獻(xiàn)[7]針對(duì)兩移動(dòng)用戶的NOMA場(chǎng)景，提出了一種公平資源分配方式，推導(dǎo)出功率公平分配的信道增益確切范圍，保證系統(tǒng)的信息容量至少在正交多址接入水平。文獻(xiàn)[8]提出了一種協(xié)作NOMA中繼 (collaborative NOMA assisted relaying，CNAR)系統(tǒng)和復(fù)雜度更低的簡(jiǎn)化CNAR系統(tǒng)，分別分析了源-中繼(source-relay，S-R)和中繼-目的(relay-destination，R-D)兩個(gè)鏈路的中斷概率，通過(guò)最小化中斷概率來(lái)達(dá)到最佳功率分配效果，保證了單個(gè)用戶的高數(shù)據(jù)速率。文獻(xiàn)[9]研究信道條件相同的兩用戶之間的資源分配方案，利用預(yù)編碼和檢測(cè)策略降低其中一個(gè)用戶的信道條件，并采用功率補(bǔ)償來(lái)彌補(bǔ)該用戶的服務(wù)質(zhì)量損耗。文獻(xiàn)[10]研究帶有協(xié)作全雙工中繼的NOMA下行鏈路，利用基站和中繼的閉式表達(dá)式，分別用最小化中斷概率和最大化用戶速率最小值推導(dǎo)出優(yōu)化資源分配方案。文獻(xiàn)[11]研究動(dòng)態(tài)分配功率的優(yōu)化問(wèn)題，在滿足服務(wù)質(zhì)量的條件下，最小化固定子載波分配的總傳輸功率，并提出一種次優(yōu)算法；同時(shí)，優(yōu)化了子載波分配和功率分配。文獻(xiàn)[12]并根據(jù)NOMA下行鏈路兩用戶場(chǎng)景中保證信號(hào)速率的功率分配因子范圍，并根據(jù)信道增益動(dòng)態(tài)改變功率分配因子。文獻(xiàn)[13]關(guān)注多信道NOMA系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)功率分配和信道分配問(wèn)題，優(yōu)化加權(quán)和速率以維持總吞吐量和用戶公平性之間的平衡，并在此基礎(chǔ)上提出一種低復(fù)雜度的用戶預(yù)選算法，得到功率分配閉式解，以較低的復(fù)雜度逼近最優(yōu)分配性能。文獻(xiàn)[14]基于比例公平調(diào)度機(jī)制，證明了最大化最小歸一化系數(shù)既可以提供用戶公平性，又能獲得在小范圍波動(dòng)的傳輸速率。

1.2 子問(wèn)題分解

資源分配問(wèn)題可以分為多個(gè)環(huán)節(jié)，部分研究著重于資源分配子問(wèn)題的分步解決以及多問(wèn)題聯(lián)合的解決方案。文獻(xiàn)[15]考慮單小區(qū)NOMA中繼網(wǎng)絡(luò)的資源分配。由于頻率和功率分配優(yōu)化是一個(gè)非確定性多項(xiàng)式 (non-deterministic polynomial,NP)問(wèn)題，因此將其分解為子信道分配和功率分配兩個(gè)子問(wèn)題。將子信道分配問(wèn)題定義為一個(gè)多對(duì)多的外部性雙邊匹配博弈問(wèn)題?；谏w爾-沙普利算法提出分配算法，然后使用迭代注水算法進(jìn)行功率分配，可以在速率上接近最優(yōu)的窮盡搜索分配方法。文獻(xiàn)[16]研究半雙工感知OFDM-NOMA系統(tǒng)，將容量最大化問(wèn)題分解為感知時(shí)間、用戶調(diào)度和功率分配三個(gè)優(yōu)化子問(wèn)題，經(jīng)過(guò)逐一分析，使用迭代框架聯(lián)合處理各個(gè)子問(wèn)題。針對(duì)兩用戶場(chǎng)景，提出基于拉格朗日對(duì)偶法和牛頓法的分配方案；針對(duì)多用戶場(chǎng)景，利用非合作博弈和牛頓法進(jìn)行資源分配。文獻(xiàn)[17]分別針對(duì)NOMA的上行鏈路和下行鏈路，推導(dǎo)出總吞吐量最大化的混合整數(shù)非線性規(guī)劃問(wèn)題模型。由于該問(wèn)題具有組合特性，考慮采取用戶分組和功率分配分步解決。根據(jù)用戶信道增益差異，分別對(duì)兩個(gè)鏈路提出一種低復(fù)雜度的次優(yōu)分組方案，并利用優(yōu)化卡魯什庫(kù)恩塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)條件得出兩鏈路下任意用戶組大小的最優(yōu)分配閉式解。文獻(xiàn)[18]從速率容量和能耗的角度出發(fā)，提出一種迭代框架，可以在有收斂的情況下解決功率、時(shí)間和子信道三個(gè)分配優(yōu)化子問(wèn)題。文獻(xiàn)[19]研究MIMO-NOMA下行鏈路接收天線多于傳輸天線的情況，將移動(dòng)用戶分為對(duì)應(yīng)MIMO波束相互正交的若干集群。對(duì)于同一集群的用戶，使用迫零波束成型方法減少相互干擾，然后對(duì)集群間和集群內(nèi)用戶動(dòng)態(tài)分配功率。文獻(xiàn)[20]研究帶內(nèi)全雙工驅(qū)動(dòng)NOMA系統(tǒng)的性能與復(fù)雜度平衡關(guān)系，將資源分配分為信道分配和功率分配兩部分，提出了一種基于匹配理論的分布式信道分配機(jī)制。

2 干擾消除

2.1 基于SIC的干擾消除

目前，大多數(shù)NOMA系統(tǒng)的干擾消除方案以SIC接收機(jī)為主體，其核心在于串行干擾消除技術(shù)。在SIC解碼過(guò)程中，在信道條件較差的邊緣用戶端只解碼大功率信號(hào)，即該用戶的信號(hào)。對(duì)信道條件更好的中心用戶端，先解碼大功率信號(hào)；然后,將已解碼的信號(hào)視為干擾信息，將其從總信號(hào)中減去；最后,解碼中心用戶的小功率信號(hào)。SIC信號(hào)檢測(cè)過(guò)程如圖2所示。

圖2 SIC信號(hào)檢測(cè)過(guò)程圖Fig.2 SIC signal detection process

在用戶數(shù)較多的情況下，系統(tǒng)需要根據(jù)信干噪比對(duì)用戶信號(hào)進(jìn)行排序，然后執(zhí)行SIC迭代，完成對(duì)整個(gè)原信號(hào)的解碼。綜上所述，SIC技術(shù)具有復(fù)雜度低、干擾消除效率高的特點(diǎn)。但它的缺點(diǎn)是存在誤碼傳播。如果大功率信號(hào)解碼錯(cuò)誤，那么后面的所有用戶解碼都會(huì)受到誤碼的影響。因此，多數(shù)研究主要通過(guò)對(duì)SIC的技術(shù)步驟進(jìn)行改進(jìn)，以處理誤碼傳播問(wèn)題。

近年來(lái)，很多學(xué)者研究采用數(shù)學(xué)優(yōu)化手段在接收端消除MAI，并針對(duì)SIC技術(shù)性能不佳的問(wèn)題，將一些數(shù)學(xué)方法與SIC技術(shù)結(jié)合，如常見(jiàn)的迫零(zero foring,ZF)算法和最小均方誤差(minimum mean squared error,MMSE)算法等[21-22]。文獻(xiàn)[23]推導(dǎo)出理想SIC技術(shù)在任意發(fā)送端數(shù)量的NOMA上行鏈路上的最佳接收功率水平，仿真結(jié)果顯示最佳功率隨傳輸器數(shù)量增加而線性增加。文獻(xiàn)[24]提出了一種基于信道即時(shí)狀態(tài)信息的動(dòng)態(tài)次序SIC譯碼機(jī)制，其中斷概率小于固定順序的SIC譯碼方式，并可以保證不同用戶之間的中斷平衡。文獻(xiàn)[25]研究下行NOMA系統(tǒng)與2對(duì)2開(kāi)環(huán)單用戶MIMO結(jié)合下，串行干擾消除技術(shù)的性能與設(shè)計(jì)。該研究同時(shí)考慮該系統(tǒng)中用戶間干擾和流間干擾，根據(jù)用戶間的傳輸比組合對(duì)SIC步驟前后采用不同的比例生成方案，然后在用戶接收端以最小均方誤差法作為準(zhǔn)則，計(jì)算出接收權(quán)重矩陣。文獻(xiàn)[26]研究NOMA下行鏈路中SIC的解碼順序與解碼時(shí)間的關(guān)系。如果接收端按照錯(cuò)誤順序解碼，用戶信號(hào)將會(huì)請(qǐng)求基站重傳數(shù)據(jù)，增加解碼時(shí)間。文獻(xiàn)[27]使用不完美SIC技術(shù)對(duì)基于底層認(rèn)知中繼網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作NOMA系統(tǒng)進(jìn)行干擾消除。考慮來(lái)自主要信號(hào)源的干擾和對(duì)主要目的地的干擾，在瑞利信道下推導(dǎo)出信號(hào)到達(dá)每個(gè)次要目的地的中斷概率閉式解與漸進(jìn)表達(dá)式。文獻(xiàn)[28]對(duì)每?jī)蓚€(gè)相鄰時(shí)間段使用聯(lián)合信道編碼，提高了時(shí)間多樣性增益。對(duì)這種編碼模式，可以根據(jù)干擾的時(shí)域特點(diǎn)，使用低復(fù)雜度的之字形SIC技術(shù)進(jìn)行解碼。文獻(xiàn)[29]針對(duì)SIC的誤碼傳播問(wèn)題，對(duì)NOMA下行鏈路多用戶SIC技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，將錯(cuò)誤解碼信號(hào)視為干擾，繼續(xù)檢測(cè)下一用戶。仿真結(jié)果顯示，該技術(shù)能優(yōu)化后解碼用戶的中斷性能，并且可以維持中斷平衡。文獻(xiàn)[30]通過(guò)數(shù)學(xué)分析與仿真，在瑞利信道和高斯噪聲條件下，求解出不完美SIC技術(shù)在下行NOMA鏈路中的誤碼率性能。文獻(xiàn)[31]將容量最大化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為基于多元高斯混合模型的熵最大化問(wèn)題，利用星座圖旋轉(zhuǎn)對(duì)SIC進(jìn)行了改進(jìn)，提高了系統(tǒng)容量并優(yōu)化了誤碼率性能。文獻(xiàn)[32]提出了一種多重決定串行干擾消除(multiple decision SIC，MD-SIC)技術(shù)，針對(duì)誤碼傳播問(wèn)題，引入多個(gè)碼字作為候選碼以防止錯(cuò)誤傳播。相比傳統(tǒng)SIC，MD-SIC用少量的額外復(fù)雜度獲得了明顯的性能增益。文獻(xiàn)[33]將并行干擾消除(parallel interference cancellation，PIC)技術(shù)與SIC技術(shù)結(jié)合，提出一種基于ZF算法的聯(lián)合干擾消除技術(shù)。并行干擾可以有效解決時(shí)延和誤碼傳播問(wèn)題，但其迭代次數(shù)和復(fù)雜度要求較高。所提出的方案對(duì)大功率信號(hào)使用PIC技術(shù)，其余信號(hào)判斷用戶信號(hào)功率差值大小，差值較大時(shí)使用PIC技術(shù)，差值較小則使用SIC技術(shù)。文獻(xiàn)[34]從計(jì)算時(shí)間上對(duì)PIC和SIC兩技術(shù)作了性能對(duì)比，證明了PIC技術(shù)的并行計(jì)算性能在用戶數(shù)量較大時(shí)更有優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[35]研究軟進(jìn)軟出PIC(soft-in soft-out PIC，SISO-PIC)技術(shù)與SIC技術(shù)的結(jié)合，使信號(hào)按照功率大小依次通過(guò)SISO-PIC窗口進(jìn)行處理，既優(yōu)化了干擾消除效果，又發(fā)揮了SISO-PIC技術(shù)降低時(shí)延、迭代次數(shù)較少的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[36]研究在基于序列的NOMA系統(tǒng)中對(duì)功率多樣性用戶的串行干擾消除，提出一種基于交叉相關(guān)性的序列分組方法，減少了組間干擾，并討論了在不同功率補(bǔ)償下的分組算法。

2.2 基于非SIC技術(shù)的干擾消除

除接收端的SIC技術(shù)外，NOMA系統(tǒng)還可以利用其他技術(shù)對(duì)MAI進(jìn)行有效抑制。文獻(xiàn)[37]將基于周期平穩(wěn)性的頻譜轉(zhuǎn)移濾波法應(yīng)用于功率域NOMA系統(tǒng)，以減小信道間的干擾與噪聲。首先，對(duì)信道條件進(jìn)行初始化估計(jì)；然后，基于自適應(yīng)恢復(fù)算法，利用頻譜轉(zhuǎn)移濾波器消除帶間噪聲和干擾；最后，重新估計(jì)信道信息，完成信號(hào)解調(diào)。文獻(xiàn)[38]提出了一種結(jié)合多點(diǎn)協(xié)調(diào)傳輸和負(fù)載平衡的多重協(xié)調(diào)方法。其中，多點(diǎn)協(xié)調(diào)傳輸包括協(xié)調(diào)波束成型和聯(lián)合傳輸。協(xié)調(diào)波束成型可以消除小區(qū)內(nèi)干擾，聯(lián)合傳輸可以減少小區(qū)間干擾；負(fù)載平衡可以保證規(guī)模差異較大的小區(qū)之間的傳輸負(fù)載平衡性。這種方案的優(yōu)勢(shì)在于：其較好地滿足了總體用戶公平性，使小區(qū)邊緣用戶的信道質(zhì)量得到了保證。文獻(xiàn)[39]提出一種基于兩用戶小區(qū)的新型NOMA發(fā)送-接收機(jī)制，可以免去串行干擾消除步驟。在發(fā)送端，采用聯(lián)合調(diào)制的方式滿足格雷映射規(guī)則，聯(lián)合調(diào)制多用戶信號(hào)；在接收端，對(duì)小區(qū)中心用戶和小區(qū)邊緣用戶進(jìn)行正交相移鍵控(quadrature phase shift keying,QPSK)后，計(jì)算比特?cái)?shù)據(jù)的對(duì)數(shù)似然函數(shù)。其中，中心用戶的解碼不再需要消除邊緣用戶干擾，因此可以降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。文獻(xiàn)[40]在NOMA系統(tǒng)接收端使用多路干擾消除(multiple interference cancellation，MIC)技術(shù)，從疊加信號(hào)中反復(fù)去除解碼后的信號(hào)。相比SIC技術(shù)，該技術(shù)可以更有效地減小系統(tǒng)的信干噪比，提高頻譜效率。

3 問(wèn)題分析

目前，NOMA系統(tǒng)的資源分配研究已經(jīng)有了一定的進(jìn)展：資源分配的性能指標(biāo)從服務(wù)質(zhì)量、公平性，擴(kuò)展到頻譜效率和中斷概率等，性能優(yōu)化效果顯著。但是這些研究大多針對(duì)兩用戶小區(qū)的理想模型，基于多用戶小區(qū)的實(shí)際情況的考慮仍不成熟。實(shí)際上，通信質(zhì)量和資源分配效果同時(shí)受多個(gè)因素的影響，如計(jì)算誤差和硬件損耗等，而目前基于這些影響的研究還很少。因此，急需新的研究對(duì)這類問(wèn)題進(jìn)行深入分析。另外，從目前研究情況來(lái)看，基于數(shù)學(xué)優(yōu)化的資源分配研究都可以實(shí)現(xiàn)對(duì)單一性能指標(biāo)的優(yōu)化，但對(duì)多個(gè)性能指標(biāo)的聯(lián)合優(yōu)化方案較少。此外，資源分配可以細(xì)分為多個(gè)環(huán)節(jié)，如用戶分組、信道分配和功率分配等。當(dāng)前的研究趨勢(shì)為從單一的分配方案向多個(gè)子問(wèn)題聯(lián)合優(yōu)化演進(jìn)。因此，如何聯(lián)合多個(gè)子問(wèn)題優(yōu)化資源分配質(zhì)量，也是目前NOMA資源分配研究的一大挑戰(zhàn)。

鑒于以上幾點(diǎn)原因，可以得出未來(lái)研究的發(fā)展方向。①全面考慮實(shí)際應(yīng)用情況中NOMA系統(tǒng)的資源分配問(wèn)題，從多用戶小區(qū)入手，尤其是在非理想的硬件條件下規(guī)劃用戶分組和資源分配的方案。如在通信系統(tǒng)受到信道誤差及硬件設(shè)備損耗的影響或者用戶信道狀態(tài)差異不明顯的情況下，對(duì)資源分配的優(yōu)化方案進(jìn)行調(diào)整。②對(duì)資源分配的多個(gè)性能指標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，兼顧系統(tǒng)各方面性能的考量。③采用數(shù)學(xué)手段對(duì)資源分配問(wèn)題進(jìn)行細(xì)分，研究多個(gè)子問(wèn)題的聯(lián)合解決方案。比如，針對(duì)不同的用戶分組方案采用不同的功率分配模式。

當(dāng)前，大多數(shù)NOMA系統(tǒng)的干擾消除技術(shù)研究重點(diǎn)在于SIC的改進(jìn)方案，而對(duì)基于非SIC的干擾消除技術(shù)的研究較少。未來(lái)的干擾消除技術(shù)研究可以結(jié)合其他技術(shù)，如并行干擾消除等，以有效解決干擾消除、復(fù)雜度和誤碼傳播等問(wèn)題。另外，相關(guān)研究應(yīng)用的技術(shù)手段多限于時(shí)域范疇內(nèi)的數(shù)學(xué)方法，方法類型過(guò)于單一。由于NOMA系統(tǒng)多個(gè)用戶共享時(shí)間頻率資源，未來(lái)的研究可以考慮從其他角度消除多址干擾。比如頻率域、概率類的干擾消除技術(shù)，或在發(fā)送端功率分配處有效抑制多址干擾等。最后，目前很少有研究針對(duì)不同的資源分配方案提出不同的干擾消除技術(shù)。而實(shí)際上，資源分配方案決定了信道中不同用戶相互干擾的程度，因此在接收端的干擾消除技術(shù)性能很大程度取決于該技術(shù)與發(fā)送端資源分配方案的匹配度。鑒于以上分析，未來(lái)研究可以考慮將資源分配算法與干擾消除技術(shù)銜接起來(lái)，從復(fù)雜度、分配效率和誤碼率等多個(gè)方面聯(lián)合優(yōu)化系統(tǒng)性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文簡(jiǎn)述了NOMA技術(shù)的原理和性能優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)NOMA系統(tǒng)的兩大關(guān)鍵問(wèn)題(資源分配與干擾消除)作深入分析。關(guān)于資源分配的研究，大多沒(méi)有考慮實(shí)際應(yīng)用中多用戶小區(qū)的情況。未來(lái)的研究可以著重考慮非理想的硬件條件，并對(duì)多個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行聯(lián)合處理。關(guān)于干擾消除的研究方法過(guò)于單一的問(wèn)題，可以考慮從新的角度實(shí)現(xiàn)干擾消除，并與資源分配等關(guān)鍵問(wèn)題聯(lián)系起來(lái)協(xié)同解決。