| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-10页 |
| 第1章 引言 | 第14-25页 |
| 1.1 正交与非正交多址接入技术 | 第14-17页 |
| 1.1.1 正交多址接入技术 | 第14-15页 |
| 1.1.2 非正交多址接入技术 | 第15-16页 |
| 1.1.3 基于功率域的非正交多址接入(NOMA)系统 | 第16-17页 |
| 1.2 NOMA系统中的功率分配及相关技术研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 单载波NOMA系统 | 第17-18页 |
| 1.2.2 MC-NOMA系统 | 第18页 |
| 1.2.3 MIMO-NOMA系统 | 第18-19页 |
| 1.2.4 mmWave-NOMA系统 | 第19-20页 |
| 1.2.5 NOMA与其它技术的结合 | 第20-22页 |
| 1.3 本文的研究思路、主要贡献及论文内容组织 | 第22-25页 |
| 第2章 SISO-NOMA系统的最优功率分配及性能分析 | 第25-38页 |
| 2.1 研究动机与研究思路 | 第25-26页 |
| 2.2 SISO-NOMA系统的最优功率分配 | 第26-32页 |
| 2.2.1 基于中断概率的功率分配优化 | 第27-30页 |
| 2.2.2 基于发送功率的NOMA方案和OMA方案比较 | 第30-31页 |
| 2.2.3 仿真结果和分析 | 第31-32页 |
| 2.3 基于用户公平性的SCMA系统的功率分配优化 | 第32-37页 |
| 2.3.1 多用户SCMA系统模型 | 第33页 |
| 2.3.2 多用户SCMA系统的可达速率 | 第33-34页 |
| 2.3.3 多用户SCMA系统的功率分配设计 | 第34-35页 |
| 2.3.4 仿真结果和分析 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 MIMO-NOMA系统的功率分配及波束成形设计 | 第38-66页 |
| 3.1 研究动机与研究思路 | 第38-39页 |
| 3.2 MIMO-NOMA系统模型 | 第39-41页 |
| 3.3 基于系统效用最大化的功率分配及波束成形设计 | 第41-57页 |
| 3.3.1 MIMO-NOMA系统效用函数优化建模 | 第41-43页 |
| 3.3.2 CDI模型下提出的下界近似算法 | 第43-48页 |
| 3.3.3 信道估计不确定性模型下提出的近似方法 | 第48-52页 |
| 3.3.4 基于两种非完备CSI模型的算法分析 | 第52-54页 |
| 3.3.5 基于效用函数最大化的仿真结果和分析 | 第54-57页 |
| 3.4 基于功率最小化的功率分配及波束成形设计 | 第57-64页 |
| 3.4.1 完备CSI下的功率分配及波束成形设计 | 第58-60页 |
| 3.4.2 CDI模型下的功率分配及波束成形设计 | 第60-62页 |
| 3.4.3 两种基于功率最小化算法的设计和分析 | 第62-63页 |
| 3.4.4 基于功率最小化的仿真结果与分析 | 第63-64页 |
| 3.5 本章小节 | 第64-66页 |
| 第4章 mmWave-NOMA系统的最优功率分配及用户调度 | 第66-86页 |
| 4.1 研究动机与研究思路 | 第66-68页 |
| 4.2 mmWave-NOMA系统模型 | 第68-70页 |
| 4.3 mmWave-NOMA系统的优化问题建模 | 第70-71页 |
| 4.4 mmWave-NOMA系统的全局最优解算法 | 第71-78页 |
| 4.4.1 基于BB算法的mmWave-NOMA系统的优化问题转化 | 第72-73页 |
| 4.4.2 基于mmWave-NOMA系统的BB算法的基本原理 | 第73-75页 |
| 4.4.3 提出的最优用户调度和功率分配算法 | 第75-78页 |
| 4.5 基于mmWave-NOMA系统的低复杂度优化算法 | 第78-83页 |
| 4.5.1 基于SCA的次优功率分配算法 | 第78-79页 |
| 4.5.2 基于多对一匹配的用户调度算法 | 第79-83页 |
| 4.6 仿真结果与分析 | 第83-84页 |
| 4.7 本章小节 | 第84-86页 |
| 第5章 基于机器学习的mmWave-NOMA系统的用户分簇和功率分配优化 | 第86-103页 |
| 5.1 研究动机与研究思路 | 第86-88页 |
| 5.2 基于随机空间分布的mmWave-NOMA系统模型 | 第88-90页 |
| 5.3 优化问题建模和基于匹配理论的用户分簇算法 | 第90-92页 |
| 5.3.1 mmWave-NOMA系统的优化问题建模 | 第90-91页 |
| 5.3.2 用于mmWave-NOMA系统的基于多对一匹配用户分簇算法 | 第91-92页 |
| 5.4 mmWave-NOMA系统中基于机器学习的用户分簇 | 第92-97页 |
| 5.4.1 mmWave-NOMA系统用户分簇的基本原理 | 第92-93页 |
| 5.4.2 mmWave-NOMA系统分簇测度函数模型 | 第93-95页 |
| 5.4.3 mmWave-NOMA系统用户簇的数目选择 | 第95-96页 |
| 5.4.4 mmWave-NOMA系统用户分簇算法分析 | 第96-97页 |
| 5.4.5 mmWave-NOMA系统在线用户分簇算法 | 第97页 |
| 5.5 基于用户分簇的mmWave-NOMA系统功率分配算法 | 第97-100页 |
| 5.5.1 簇间和簇内功率分配的关系 | 第97-99页 |
| 5.5.2 簇内最优功率分配方案 | 第99-100页 |
| 5.6 仿真结果与分析 | 第100-102页 |
| 5.7 本章小节 | 第102-103页 |
| 第6章 基于用户体验(QoE)的多小区NOMA系统的最优功率分配 | 第103-123页 |
| 6.1 研究动机与研究思路 | 第103-105页 |
| 6.2 多小区NOMA系统的网络模型 | 第105-108页 |
| 6.3 多小区NOMA系统的用户-基站关联和子信道分配 | 第108-113页 |
| 6.3.1 匹配理论的基本原理 | 第109-110页 |
| 6.3.2 多小区NOMA系统的用户-基站关联算法 | 第110-111页 |
| 6.3.3 多小区NOMA系统子信道分配算法 | 第111-112页 |
| 6.3.4 基于多小区NOMA系统的三维匹配算法分析 | 第112-113页 |
| 6.4 求解多小区NOMA系统的功率分配优化问题 | 第113-119页 |
| 6.4.1 多小区NOMA系统基于BB的最优功率分配策略 | 第113-117页 |
| 6.4.2 多小区NOMA系统低复杂度功率分配策略 | 第117-119页 |
| 6.5 仿真结果和分析 | 第119-122页 |
| 6.6 本章小节 | 第122-123页 |
| 结论与展望 | 第123-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-138页 |
| 第2章的相关证明 | 第138-141页 |
| 第3章的相关证明 | 第141-144页 |
| 第4章的相关证明 | 第144-146页 |
| 第5章的相关证明 | 第146-148页 |
| 第6章的相关证明 | 第148-151页 |
| 攻读博士学位期间录用、完成的论文 | 第151-153页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第153-154页 |
| 插图 | 第154-156页 |
| 符号和缩略词 | 第156-157页 |
