吳靜芳 李莉 熊芷萌 周小平

摘 ?要： 針對混合非正交多址接入（NOMA）的認知無線電網絡的下行鏈路，以主用戶的干擾功率閾值、次用戶最小信息速率以及子信道復用用戶數為約束條件，建立信道和功率資源分配的優(yōu)化問題模型，提出了一種公平性可調的信道分配方法，得到信道和用戶的匹配結果;采用凸近似和Charnes-Cooper變換的方法，得到復用用戶的功率分配值. 仿真結果表明，給定基站總功率為25 dBm時，所提信道分配算法的用戶公平性指數提升了50%.

關鍵詞： 非正交多址接入（NOMA）; 認知無線電; 信道分配; 功率分配; 能效

中圖分類號： TN 929.5 ?????文獻標志碼： A ????文章編號： 1000-5137（2021）01-0069-09

Abstract： For the downlink of the cognitive radio network with hybrid non-orthogonal multiple access（NOMA），the improved model for channel and power resource allocation were established with the constraints of the primary users interference power threshold，the secondary users minimum information rate，and the number of subchannel multiplexing users. To optimize the problem model，a channel allocation method with adjustable fairness was proposed to obtain the matching result between the channel and the user. The convex approximation and the Charnes-Cooper transformation method were used to obtain the power allocation value of the multiplexing users. The simulation results showed that when the total power of the base station was 25 dBm，the user fairness index of the channel allocation algorithm proposed in this paper was improved by 50%.

Key words： non-orthogonal multiple access（NOMA）; cognitive radio; channel allocation; power allocation; energy efficiency

0 ?引 言

目前，人們對數據速率需求呈指數型增長，而數據速率的大幅提升需要消耗大量頻譜資源.認知無線電技術可緩解頻譜資源緊缺的問題，該技術允許次用戶接入主用戶未占用的頻譜，同時保證主用戶的數據速率，從而提高系統的頻譜使用效率.

在傳統認知無線電網絡中，一般采用正交多址接入（OMA）技術進行用戶復用，而大量文獻已經證明非正交多址接入（NOMA）技術的頻譜利用率優(yōu)于OMA技術.LIU等[1]研究了NOMA網絡中多用戶下行鏈路能效資源分配問題，提出了一種低復雜度的兩用戶信道分配算法，以最大化系統能效，該算法中最佳子信道的分配策略是始終選擇子信道上具有最強等效信道增益的用戶進行匹配;FANG等[2]研究了非完美信道狀態(tài)信息下NOMA網絡的下行鏈路資源分配問題，通過將概率混合非凸優(yōu)化問題轉換成概率問題求解，提出一種新的低復雜度次優(yōu)用戶匹配算法，該算法中子信道傾向于選擇使其能效最大化的用戶集合與該子信道進行匹配.文獻[1-2]中的信道分配算法易使信道狀態(tài)信息相近的用戶復用到同一子信道上，使得用戶間的公平性降低，且影響接收端的正確解調性能[3]，這是因為系統按照復用用戶的信道增益情況進行功率分配，每個復用用戶分得的功率差值較小，用戶間干擾較大.LIANG等[4]研究了認知無線電NOMA網絡下行鏈路的用戶配對和功率分配問題，提出的分布式匹配算法（DMA）中，主用戶通過協商功率分配系數與次用戶交換可用功率，同時保證了主用戶和次用戶的信息速率要求，該算法可以實現穩(wěn)定的匹配且復雜度較低;ZHANG等[5]研究了NOMA網絡下行鏈路的動態(tài)資源分配問題，通過一種基于兩側匹配算法的次優(yōu)信道分配算法，得到用戶和信道匹配結果，然后考慮用戶最小信息速率和最大發(fā)射功率的約束條件下，使用李亞普諾夫優(yōu)化模型求解功率分配問題;LEANH等[6]研究了認知毫微微蜂窩網絡上行鏈路的信道分配和功率分配的聯合優(yōu)化問題，以最大化系統的吞吐量，提出了一種基于匹配博弈的分布式算法，對用戶和基站之間的競爭行為進行建模分析，所提算法具有較低的計算復雜度;SHI等[7]研究了混合NOMA系統下行鏈路的用戶分簇和功率分配問題，提出了啟發(fā)式資源分配（Heur-RA）算法以實現更高的能效性能，設想的混合式NOMA接入方案優(yōu)于常規(guī)OMA，在系統配置方面比傳統NOMA具備更高的靈活性;賈亦真等[8]研究了認知無線電網絡中NOMA信道和功率分配聯合優(yōu)化問題，為了避免信道狀態(tài)信息相近的用戶復用到同一子信道上，提出了一種次優(yōu)公平性可調的信道分配算法，并基于連續(xù)凸近似和Dinkelbach模型，得到子信道復用用戶間的最優(yōu)功率分配方案，該算法在提高用戶公平性的同時也提高了系統能效.