深度探究3GPP里的NOMA技术

摘要摘要第五代移动通信(5G)系统在超高数据速率、低时延、低能耗和超高连接性方面对移动通信系统提出了更高要求。

为了应对5G时代移动通信数据量的爆炸式增长，相比传统正交多址技术，非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)技术因其高带宽效率、高公平性和大容量显示出巨大的优越性，成为5G 通信中非常有前景的多址接入方式。

协作NOMA通信系统可以提供额外的分集增益，进一步增强系统性能。

物理层安全(Physical Layer Security, PLS)无需密钥，以信息论为基础，利用无线信道的时变性实现安全通信。

协作NOMA和PLS迅速成为5G通信研究的交叉热点。

本文具体研究工作概括如下：1. 针对多中继下行NOMA系统的安全性能进行建模与分析。

首先研究Rayleigh信道下多中继NOMA系统的物理层安全，提出最优单中继选择策略并与传统多中继转发策略做性能对比。

考虑NOMA系统中两用户不同的安全服务质量需求和两用户安全容量的相关性，推导出两种方案对应的安全中断概率(Secrecy Outage Probability, SOP)的准确解和近似解的解析表达式。

结果表明固定功率分配策略下所有中继选择(Relay Selection, RS)策略的安全分集阶数(Secrecy Diversity Order, SDO)均为零。

2. 进一步研究Nakagami-m信道下多中继NOMA系统的物理层安全性能，提出两种新的RS策略，即两步中继选择策略和最优双中继策略，推导出不同RS策略的准确和渐近SOP的解析表达式，得出了不同RS策略下协作NOMA系统的SDO和安全分集增益，以蒙特卡洛仿真验证了结论的正确性，分析了多个参数对系统性能的影响。

本文通过对协作NOMA系统物理层安全性能的建模与分析，设计了三种中继选择策略并与传统多中继转发策略做性能对比，得出了多个不同系统参数对安全性能的影响，分析了大信噪比情景下系统的SOP，为下行协作NOMA系统的设计和组网提供了必要的理论参考。

Python是一种高级编程语言，它的灵活性和功能丰富性使得它在通信领域得到了广泛的应用。

NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种无正交多址技术，它可以提高通信系统的频谱效率和容量。

在本文中，我们将介绍如何使用Python编写NOMA通信代码，以及该代码的实现和功能。

本文内容如下：一、Python简介1. Python概述Python是一种跨评台的高级编程语言，它简单易学、功能强大，并且具有丰富的第三方库和资源。

它被广泛应用于数据分析、科学计算、人工智能、Web开发等领域。

二、NOMA通信技术介绍1. NOMA技术概述NOMA是一种多址接入技术，它允许多个用户在同一时间和频率资源上进行通信，从而提高了频谱效率和系统容量。

NOMA技术通过对用户数据进行干扰处理来实现多址接入。

2. NOMA通信系统结构NOMA通信系统由用户、基站和信道组成。

在NOMA系统中，基站可以同时为多个用户分配相同的时间和频率资源，并通过信道编码和干扰处理来实现用户数据的传输。

三、使用Python实现NOMA通信代码1. Python编程环境准备在使用Python编写NOMA通信代码之前，我们需要安装Python解释器和相关的第三方库，如NumPy、SciPy等。

2. NOMA通信代码实现我们将使用Python编写一个简单的NOMA通信系统模拟代码，用于模拟用户数据的传输和基站的干扰处理。

代码中涉及到的主要功能包括用户数据生成、信道编码、干扰处理等。

四、NOMA通信代码功能讲解1. 用户数据生成在NOMA通信系统中，用户数据需要经过生成和编码处理，以便在信道上进行传输。

我们将使用Python编写用户数据生成的函数，生成不同用户的数据流。

2. 信道编码在NOMA通信系统中，信道编码是保证用户数据可靠传输的关键环节。

我们将使用Python编写信道编码的函数，对用户数据进行编码和纠错处理。

3. 干扰处理在NOMA通信系统中，干扰处理是保证多用户同时传输的关键环节。

非正交多址技术非正交多址技术（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）是一种新型的多址技术，它采用功率调制的方式，将多个用户的发射信号合并到一起，通过空时分集和带宽分配的方法在用户机上进行分离，使多个用户可以使用同一个信道、共用同一段时间和频段，从而实现性能增加，功效提高。

1. 工作原理NOMA的工作原理主要是通过功率调制来实现不同用户的信号合成，基于发送用的的功率差异，把归一化的比特序列按不同的功率值发送，接收端则可以根据收到的信号利用空时分集技术将不同用户间的信号分离出来，最终实现多址的传输。

2. 优势（1）提高系统容量：由于NOMA采用了空时分集技术，可以把不同用户的信号合成到一起发出，利用较小的带宽容量，可以提供大量的用户容量，大大提高系统的容量效率。

（2）功效提高：较其他多址技术，NOMA能够提高不同用户之间无线信道下的功效，由于采用了功率调制，可以对多个用户的发射功率进行更精细的调节，最终提高信道的功效。

（3）较好的业务可扩展性：NOMA可以进行动态的分配方法，根据业务的不同，可以调节用户间的信号聚合程度，以实现发射功率的优化，从而实现不同业务的扩展。

3. 缺点（1）复杂的接收结构：要实现NOMA多址传输，接收端需要建立较复杂的结构，其中需要采用SIC技术，用以实现比较精确的空时分集，而这部分增加了接收端的复杂度。

（2）受功率差异制约：NOMA的信号分离依赖于不同用户的发射功率差异，如果这个发射功率差距太小，则不存在足够的发射功率差异，从而不能有效的实现信号分离，这也有可能影响系统的效率。

4. 应用NOMA可以应用于移动通信、宽带接入等，可以有效地提高不同用户之间的连接容量，降低用户之间的无线信道功效，有效地满足无线信道容量和功效之间双重要求。

目前，NOMA已经应用在5G移动通信系统，未来也会用于更多的现代通信系统，以满足动态变化的应用环境。

5G：非正交多址技术（NOMA）的性能优势移动通信技术发展到今天，频谱资源也变得越来越紧张了。

同时，为了满足飞速增长的移动业务需求，人们已经开始在寻找既能满足用户体验需求又能提高频谱效率的新的移动通信技术。

在这种背景下，人们提出了非正交多址技术（NOMA）。

非正交多址技术（NOMA）的基本思想是在发送端采用非正交发送，主动引入干扰信息，在接收端通过串行干扰删除（SIC）接收机实现正确解调。

虽然，采用SIC技术的接收机复杂度有一定的提高，但是可以很好地提高频谱效率。

用提高接收机的复杂度来换取频谱效率，这就是NOMA技术的本质。

NOMA的子信道传输依然采用正交频分复用（OFDM）技术，子信道之间是正交的，互不干扰，但是一个子信道上不再只分配给一个用户，而是多个用户共享。

同一子信道上不同用户之间是非正交传输，这样就会产生用户间干扰问题，这也就是在接收端要采用SIC技术进行多用户检测的目的。

在发送端，对同一子信道上的不同用户采用功率复用技术进行发送，不同的用户的信号功率按照相关的算法进行分配，这样到达接收端每个用户的信号功率都不一样。

SIC接收机再根据不同户用信号功率大小按照一定的顺序进行干扰消除，实现正确解调，同时也达到了区分用户的目的，如图1所示。

图1：下行链路中的NOMA技术原理总的来说，NOMA主要有3个技术特点：1、接收端采用串行干扰删除（SIC）技术。

NOMA在接收端采用SIC技术来消除干扰，可以很好地提高接收机的性能。

串行干扰消除技术的基本思想是采用逐级消除干扰策略，在接收信号中对用户逐个进行判决，进行幅度恢复后，将该用户信号产生的多址干扰从接收信号中减去，并对剩下的用户再次进行判决，如此循环操作，直至消除所有的多址干扰。

与正交传输相比，采用SIC技术的NOMA的接收机比较复杂，而NOMA技术的关键就是能否设计出复杂的SIC接收机。

随着未来几年芯片处理能力的提升，相信这一问题将会得到解决。

《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的快速发展，设备间通信（Device-to-Device，D2D）已经成为第五代移动网络（5G）和未来移动网络的重要组成部分。

在众多通信技术中，非正交多址（NOMA）和D2D通信的结合，能够显著提高系统频谱效率和容量。

然而，如何有效地进行资源分配，成为了实现这一目标的关键问题。

本文将探讨基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法的研究。

二、NOMA-D2D通信系统概述NOMA是一种多址接入技术，其核心思想是在发送端采用非正交信号进行调制，而在接收端采用串行干扰消除（SIC）技术来区分不同用户的数据。

D2D通信则允许设备之间直接进行通信，无需通过基站中继，从而提高了频谱效率和通信质量。

将NOMA 和D2D相结合，可以更有效地利用频谱资源，提高系统容量。

三、资源分配算法的重要性与挑战在NOMA-D2D通信系统中，资源分配算法起着至关重要的作用。

它需要合理分配无线资源（如时间、频率和功率），以满足不同设备的需求，同时最大化系统性能。

然而，由于设备数量和复杂度的增加，传统的资源分配算法往往难以应对。

因此，研究有效的资源分配算法是当前的研究热点和挑战。

四、基于模仿学习的NOMA-D2D资源分配算法针对上述挑战，本文提出了一种基于模仿学习的NOMA-D2D资源分配算法。

该算法通过模仿专家系统的决策过程，学习优化资源分配策略。

具体而言，算法利用深度学习技术，构建一个能够学习专家决策的神经网络模型。

通过训练，该模型能够根据设备的实时状态和需求，自动做出最优的资源分配决策。

五、分支界定法的引入与优化为了进一步提高算法的性能，本文还引入了分支界定法。

分支界定法是一种用于求解最优化问题的算法，它通过将问题分解为子问题，并逐步求解子问题的最优解来找到原问题的最优解。

在资源分配问题中，我们可以将问题分解为多个子问题，每个子问题对应一种可能的资源分配方案。

面向全双工协作通信的NOMA技术研究面向全双工协作通信的NOMA技术研究NOMA是一种非正交多址接入技术，近年来受到了广泛的关注和研究。

在传统的无线通信系统中，多个用户需要使用不同的频谱资源同时进行通信，这样就会导致频带资源利用率的下降。

而NOMA技术通过将不同用户的信号在相同的频率上进行叠加传输，从而实现多用户共享频谱资源的目的。

特别是在全双工协作通信中，NOMA技术具备很大的潜力，可以提高频谱效率和系统容量。

本文将重点介绍面向全双工协作通信的NOMA技术的研究进展和应用。

全双工协作通信是指在无线通信系统中，发送和接收信号可以同时进行。

与传统的半双工通信相比，全双工通信具有更高的频谱效率和更低的时延。

然而，全双工通信中存在信号的自干扰问题，即发送信号会对接收信号产生干扰。

为了解决这一问题，NOMA技术可以用于全双工通信系统中，通过同时传输多个用户的信号，并采用先进的信号处理算法进行分离和解码。

在全双工协作通信的NOMA系统中，多个用户可以同时发送和接收信号，在同时时隙中进行通信，因此可以充分利用频谱资源。

与传统的多址接入技术相比，NOMA技术通过使用功率分配和多重访问技术，将多个用户的信号在同一频率上进行叠加传输，从而显著提高频谱效率。

此外，NOMA技术还可以利用用户间的信道状态信息进行资源优化和分配，从而进一步提高系统性能。

在全双工协作通信的NOMA系统中，信号的解码和分离是一个重要的问题。

由于发送和接收信号在同一频率上同时传输，接收端需要通过解码算法来分离不同用户的信号。

MUD（multi-user detection）是一种常用的信号分离和解码算法，可以在接收端对接收到的混叠信号进行分离和解码。

通过结合MUD算法和NOMA技术，可以实现高效的信号分离和解码，进一步提高系统容量和频谱效率。

除了信号处理方面的研究，全双工协作通信的NOMA系统还需要考虑功率控制、资源分配和多路径干扰等问题。

在NOMA系统中，不同用户的功率控制对系统性能有较大影响。

NOMA原理介绍：NOMA代表"Non-Orthogonal Multiple Access"，是一种多址接入技术，旨在提高无线通信系统的频谱效率和连接性能。

与传统的正交多址接入技术（如OFDMA）不同，NOMA允许多个用户在相同的时间和频率资源上传输数据，而不需要将资源划分为互不干扰的子通道。

关键特点和原理包括：1.非正交资源分配：NOMA允许多个用户共享相同的时间和频率资源，这些用户的信号可以在接收端以非正交的方式叠加。

这意味着用户之间的信号可以重叠在一起，而不会引起严重的干扰。

2.功率分配：在NOMA中，不同用户被分配不同的功率水平，以确保弱用户的信号在强用户的信号之上。

这种功率分配有助于提高系统性能，特别是在高信噪比条件下。

3.多用户检测：接收端使用多用户检测技术，例如迭代干扰取消（ICIC）或干扰消除等，来分离和解码不同用户的信号。

这需要高度复杂的信号处理算法。

4.频谱效率：NOMA可以实现较高的频谱效率，因为多个用户可以共享相同的频谱资源，提高了频谱利用率。

NOMA的应用领域包括5G和更高一代移动通信标准，以满足日益增长的设备连接和高速数据传输需求。

通过允许多个用户共享资源并使用非正交信号传输，NOMA有望提高通信系统的性能，并支持更多用户同时连接。

然而，NOMA也需要复杂的信号处理和功率分配算法，以实现最佳性能。

以下是实现NOMA原理的matlab代码：定义系统参数num_users = 2; 用户数量num_symbols = 4; 符号数量SNR_dB = 20; 信噪比（dB）生成随机数据符号user_symbols = randi([0, 1], num_users, num_symbols);创建信道h = (randn(num_users, 1) + 1i * randn(num_users, 1)) / sqrt(2); 随机复数信道增益生成非正交信号tx_signal = zeros(num_users, num_symbols);for i = 1:num_userstx_signal(i, :) = sqrt(10^(SNR_dB/10)) * user_symbols(i, :); 调整功率end合并信号composite_signal = sum(tx_signal, 1);添加噪声SNR = 10^(SNR_dB/10); 线性信噪比noise_power = 1 / (SNR * 2); 噪声功率noise = sqrt(noise_power) * (randn(1, num_symbols) + 1i * randn(1, num_symbols));接收信号received_signal = composite_signal + noise;检测和解码decoded_symbols = zeros(num_users, num_symbols);for i = 1:num_usersdecoded_symbols(i, :) = received_signal .* conj(h(i)) / (abs(h(i))^2);end显示结果disp('发送的数据符号:');disp(user_symbols);disp('接收到的数据符号:');disp(decoded_symbols);\。

NOMA机制下可见光通信系统多维度性能研究摘要： NOMA (非正交多址) 技术是在接入网络中旨在提高传输效率和信道容量的一种技术。

本文探讨了 NOMA 机制在可见光通信系统中的多维度性能研究。

首先，我们对 NOMA 技术进行了介绍，并对 NOMA 在可见光通信中的应用进行了讨论。

然后，我们设计了一种 NOMA 系统，并考虑了不同的调制方案，如 OFDM 和 PPM。

接下来，我们通过仿真和实验来比较 NOMA 系统和传统的 OMA (正交多址) 系统在不同的可见光通信环境下的性能。

我们还考虑了 NOMA 系统下的多用户干扰和用户分配问题，并分析了体制的容量，错误率等重要性能。

实验结果表明， NOMA 技术可以提高可见光通信系统的总体容量和用户QoS (服务质量)，并且在不同的环境下表现出更好的性能。

关键词： NOMA，可见光通信，多用户干扰，用户分配，系统容量1. 引言近年来，随着移动互联网、物联网的快速发展，对于传统无线通信网络的需求越来越大。

可见光通信作为其中的一种新型的无线通信技术，具有频谱资源利用率高、通信速率快以及有利于人体健康等优点，被广泛研究和应用。

和传统的无线通信不同，可见光通信将信息传输的载体从无线电频率转移到了可见光波段，从而实现了更为安全、低延迟、更可靠的通信。

NOMA 是一种非正交多址技术，它利用了信道的多路复用，将多个用户的数据同时传输在同一个信道中。

本文探讨了在这种NOMA 技术的支持下，可见光通信系统的多维度性能研究。

我们将探讨 NOMA 在可见光通信系统中的应用，设计 NORA 系统，并考虑了不同的调制方案，如 OFDM 和 PPM。

通过仿真和实验，比较 NOMA 系统和传统的 OMA 系统在不同场景下的性能。

我们还考虑了 NOMA 系统下的多用户干扰和用户分配问题，并分析了系统容量与误码率等重要性能。

2. NOMA 在可见光通信中的应用在可见光通信系统中，NOMA 技术可以被用于提高信道容量，并支持多用户接入。

noma叠加编码现如今，无线通信技术日新月异，人们对于无线通信速度和效率的要求也越来越高。

在此背景下，多用户接入技术成为了解决无线网络带宽资源有限的问题的关键。

非正交多址（NOMA）技术便应运而生，它能够在相同的频段和时间资源上同时为多个用户进行数据传输。

NOMA技术的核心思想是将空域叠加，即将多个用户的信号在发射端进行叠加，然后通过信道传输到接收端，在接收端通过解码技术将不同用户的信号进行解开。

与传统的正交频分多址（OFDMA）技术相比，NOMA技术允许不同用户的信号在相同的频段上重叠传输，从而提高了频谱利用率。

NOMA技术的实现主要涉及到两个关键步骤：信号叠加和信号解码。

首先，在发射端，多个用户的信号被叠加在一起。

这种叠加可以通过多个天线或者干扰消除技术实现。

通过多个天线叠加信号时，需要在发送端和接收端利用波束成形技术来最大化信号的叠加效果。

其次，接收端需要对叠加后的信号进行解码。

解码过程首先需要检测接收到的信号中的不同用户的数据，然后通过信号检测和解码算法将数据从叠加的信号中提取出来。

NOMA技术在无线通信领域有着广泛的应用。

首先，在5G系统中，NOMA被视为一项重要的技术，能够提高系统的容量和覆盖范围。

目前，NOMA技术已经被纳入了5G系统标准中，被广泛应用于数据传输和多用户接入。

其次，在物联网（IoT）应用中也可以应用NOMA技术，通过NOMA技术可以同时连接多个物联网设备，提高网络的容量和效率。

另外，NOMA技术还可以用于室内定位和无线电频谱资源分配等领域。

在室内定位中，NOMA技术可以实现对多个用户在空间上的高精度定位。

在无线电频谱资源分配中，NOMA技术可以通过将频谱资源分配给多个用户，提高频谱利用效率，同时降低用户之间的干扰。

总而言之，NOMA叠加编码技术在无线通信领域有着重要的作用。

它能够提高频谱利用率，增加数据传输速度和容量，同时降低用户之间的干扰。

随着5G技术的发展，NOMA技术将会得到更广泛的应用，并在未来的无线通信中发挥更大的作用。

noma技术的应用场景
noma技术可以应用于以下场景：
1. 移动通信网络：noma技术可以改善移动通信网络的频谱效率，提高移动通信网络的容量和覆盖范围，为用户提供更加稳定、高效和快速的通信服务。

2. 物联网：noma技术可以改善物联网的能源效率和频谱利用率，为物联网设备提供更加低功耗和高效的数据传输方案，从而更好地支持各种物联网应用。

3. 5G通信网络：noma技术可以用于5G通信网络中的多连接、多用户、高速率和高可靠性场景，提高5G通信网络的能力和效率，为用户提供更加高质量的通信服务。

4. 数据中心：noma技术可以用于数据中心的通信和网络建设中，提高数据传输的速率和效率，优化数据中心的应用和业务处理能力。

5. 无线电频谱管理：noma技术可以用于无线电频谱的管理和分配中，对无线电频谱资源进行有效利用和管理，提高频谱利用率和频谱共享效率。

正交多址接入 (OMA)
•OMA 是一种多址技术，其中每个用户使用一个正交信道，该信道与其他用户的信道无关。

•正交信道不会干扰彼此，允许并发传输而不会出现碰撞。

•OMA 技术包括：
–频分多址 (FDMA)
–时分多址 (TDMA)
–码分多址 (CDMA)
非正交多址接入 (NOMA)
•NOMA 是一种多址技术，其中多个用户共享相同的频谱和时隙。

•不同用户的信号通过功率控制和用户分组进行区分，以最大化多路复用增益。

•NOMA 技术允许同时从多个用户接收信号，提高频谱利用率和容量。

原理
OMA
•在 OMA 中，每个用户分配一个正交信道，该信道具有独特的频段、时隙或扩频码。

•用户使用正交调制技术，例如正交振幅调制 (QAM) 或正交频分复用 (OFDM)，在自己的信道内传输数据。

•接收器使用匹配滤波器或解扩码器将其他用户的信号滤除，只接收分配给自己的信号。

NOMA
•在 NOMA 中，多个用户共享相同的频谱和时隙，但使用不同的功率级和用户分组。

•功率控制用于确保较强用户的信号比较弱用户的信号有更高的功率。

•用户分组用于将用户分为具有相似信道条件的组。

•接收器使用迭代解码算法，例如层解码或消息传递解码，从多个用户的信号中恢复数据。

优点
OMA
•低干扰
•高频谱利用率
•适用于时变信道
NOMA
•高容量
•适用于蜂窝网络中边缘用户的连接•降低延迟
缺点
OMA
•信道资源分配复杂
•频谱利用率可能低于 NOMA NOMA
•接收器复杂度较高
•对信道条件敏感。

noma通信技术的频谱效率
NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种非正交多址接入技术，可以在同一频段上同时传输多个用户的数据，提高频谱效率。

传统的多址接入技术，如CDMA和OFDMA，需要将不同用户的数据分配到不同的子载波或码片中进行传输，使得不同用户之间的传输是相互正交的。

而NOMA技术中，不同用户的数据可以通过在时间、频率或功率上重叠的方式同时传输，使得频谱资源得到更充分的利用。

NOMA的频谱效率可以通过以下几个方面来体现：
1. 增加用户数量：传统的多址技术在频谱利用效率上存在固定的上限，而NOMA技术可以通过非正交传输，在同一频段上传输更多的用户数据，从而提高频谱效率。

2. 动态资源分配：NOMA技术可以根据不同用户的需求和信道条件，动态地分配资源，使得资源利用更加高效。

例如，对于强信号用户可以分配更多的功率，而对于弱信号用户可以分配较少的功率。

3. 多用户干扰管理：NOMA技术通过采用干扰消除等技术，可以更好地处理多用户之间的干扰，提高频谱效率。

例如，通过在接收端使用干扰消除技术，可以有效地将多个用户的信号分离出来。

4. 软切换技术：NOMA技术可以通过软切换的方式，使得用户在接入网络时无需频繁的切换频段，从而提高频谱利用率。

总体来说，NOMA技术通过非正交传输和干扰管理等技术手
段，可以在同一频段上同时传输多个用户的数据，提高频谱效率。

OMA技术进展介绍作者：吴伟本文首先介绍了移动开放联盟（OMA）组织的基本情况，随后重点描述了OMA在移动业务应用领域技术标准研究的主要内容，包括业务需求、体系架构和主要的业务能力，以及相应的标准进展情况。

1、OMA总体进展OMA（OpenMobileAlliance）正式成立于2002年6月初，其前身为：OpenMobile Architecture Initiative supporters 和WAP Forum。

后续有一些组织加入了OMA，包括Wireless Village，MGIF（Mobile Gaming Interoperability Forum），Sync ML Initiative，MWIF（Mobile Wireless Internet Forum），MMS IOP和LIF（LoCAtion Interoperability Forum）。

OMA的主要任务是收集市场需求并制定规范，清除互操作性发展的障碍，并加速各种全新的增强型移动信息、通信和娱乐服务及应用的开发和应用。

OMA代表了无线通信业的革新趋势，它鼓励价值链上所有的成员通过更大程度地参与行业标准的制定，建立更为完整的、端到端的解决方案。

目前已经超过400多个来自全球的成员单位，构成了完整的移动业务价值链，包括移动运营商、无线设备提供商、信息技术（IT）公司和内容提供商等主要的4大类成员单位。

OMA规范发布流程分为两个阶段：●Phase1：CandidateEnabler。

候选发布业务能力规范，某一业务能力相关的规范都被通过后，可以用于开发和测试；作为候选业务能力（CandidateEnabler）进行发布。

●Phase2：ApprovedEnabler。

批准发布业务能力规范，确保互操作性。

支持业务能力的设备和业务通过IOT测试后，该业务能力的相关规范作为批准的业务能力（ApprovedEnabler）进行发布。

到目前为止，OMA已完成60项左右的业务能力技术规范（包括不同版本），其中15项已通过了端到端的IOP 测试，并升级为ApprovedSpecification。

noma技术原理noma技术（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种无线通信技术，它通过在同一频谱资源上同时传输多个用户的信号，实现了频谱的高效利用。

在传统的无线通信中，每个用户需要占用独立的频谱资源进行通信，而noma技术则将多个用户的信号在时间、频率或码片上进行叠加传输，从而提高了频谱利用效率。

noma技术的原理可以简单地理解为将多个用户的信号进行混叠传输，然后在接收端进行解混叠。

具体而言，noma技术通过使用多用户检测（Multi-User Detection，MUD）算法，将多个用户的信号进行叠加传输。

在发送端，每个用户的信息通过特定的编码方式进行处理，然后叠加在一起发送。

在接收端，通过解混叠算法将各个用户的信号进行分离和恢复。

noma技术的核心在于多用户检测算法。

传统的无线通信中，由于用户之间的信号互相干扰，需要使用正交码分多址（Orthogonal Code Division Multiple Access，OCDMA）等技术进行干扰消除。

而noma技术则采用非正交的方式进行传输，用户之间的信号会相互叠加，这就需要在接收端使用高效的多用户检测算法将信号进行分离。

常用的多用户检测算法有迭代干扰消除（Iterative Interference Cancellation，IIC）算法和干扰拓展（Interference Cancellation，IC）算法等。

noma技术相较于传统的无线通信技术具有多个优势。

首先，noma技术可以在同一频谱资源上同时传输多个用户的信号，提高了频谱利用效率。

其次，noma技术可以在网络拥塞或用户密集的情况下提供更好的通信性能。

此外，noma技术还可以降低网络时延，提高用户体验。

然而，noma技术也存在一些挑战和限制。

首先，多用户检测算法的复杂度较高，需要消耗较多的计算资源。

其次，由于用户之间的信号叠加传输，用户间的干扰问题较为严重，需要采用高效的干扰消除算法。

5G中NOMA是个啥在Rel-15中，NR的NOMA(Non-orthogonal Multiple Access)是非正交多址技术，目的是：●调制和符号级处理，包括扩频、重复、交织、新坐标映射等●编码比特级处理，包括交织和加扰等●符号到资源元素的映射，稀疏与否等●解调参考信号。

不排除其他信号。

下图总结了普通结构NOMA发射器处理，其中黑白块重用当前NR设计，而具有规范影响的新块以绿色突出显示。

图1：NOMA普通结构发射机处理流程通常，NOMA发射器通过一些特定于用户的操作，将UE经过编码的二进制序列直接映射到多个可用传输资源，以帮助接收器以合理的复杂度分离叠加的多用户信号。

由于NR已经支持特定于UE的加扰操作，可以将NOMA发射器描述为两个逻辑映射功能：bits-to-symbols 和symbols-to-REs.。

NOMA的Bits-to-Symbols 映射NOMA中bit-to-symbol映射的主要目标是提供更大的信号维度，以便通过图1所示的UE/layer specific symbol-level spreading 在接收器端实现更灵活和高效的用户分离。

为此，一种方法是将该步骤分为两步；①通过传统调制操作（例如QAM调制）将比特映射到单个复数符号，然后通过UE特定扩频序列重复调制符号以生成符号块，这也称为线性扩频。

②是将输入比特流联合映射到符号块，这也称为联合映射、修改调制或联合调制和扩频。

联合扩频更有优势，原因如下：1）更好的距离特性和编码增益理论上，M-bit到M-symbol的映射可以用一个m x 2m表来表示，其中每列表示输入比特流索引中的符号序列。

图2显示了两个符号上的16点联合映射示例。

联合映射自然提供了更多的自由度来优化跨多个符号的星座，这由图3和4中所示的链路级仿真结果证明。

在这个特定示例中，通过将输入二进制位的标签调整到每个RE的坐标点，联合映射可以优化整体距离（Euclidean/product）。

5G NOMA为什么好呢？5G使用了新的波形、先进的信道编码方案、新的帧结构，所以可以使用新的MA方案。

现在的问题是如何评估NOMA确实更先进？为了评估新的MA方案，并将其与Release 13中的现有MA方案进行比较，应考虑以下流程。

●步骤1：通过典型静态场景的链路级（LL：link-level）评估，了解和比较不同的新MA方案。

LL中的静态评估可以更好地理解不同MA方案之间的比较。

SNR-BLER或SNR吞吐量曲线可以以更直观的方式显示物理层传输的基本能力，捕获收发器设计中的特征。

这种比较的结果可用于不同MA方案的初始向下选择。

此外，LL评估可以高精度地反映实际信道估计等许多非理想因素的影响。

●步骤2：建模和校准链路抽象，作为从LL到系统级（SL：system level）的映射。

链路到系统映射的正确性对SL评估的正确性非常重要。

当考虑非正交MA方案时，无法再在单个用户的基础上进行链接到系统的映射。

相反，应考虑非正交设计中的叠加特性。

●步骤3：通过SL模拟评估不同场景下的网络性能。

SL评估应全面了解不同5G使用场景中使用的候选MA方案的网络性能，如eMBB、mMTC和URLLC。

SL评估与系统建模有很好的联系，主要反映了不同MA方案在处理流量、信道条件以及小区间干扰的变化和不确定性方面的能力。

评价指标5G MA方案需要为eMBB、mMTC和URLLC的性能改进做出贡献。

TRP频谱效率和第5百分位用户频谱效率是eMBB的两个重要KPI，而连接密度和可靠性分别是mMTC和URLLC的重要KPI。

LL 评估应定义适当的评估指标，以反映MA方案在静态模拟设置中对其中一些KPI的贡献。

在上行链路（UL）中，超载能力是5G MA新提出的功能，用于提高连接密度和TRP频谱效率。

在功率域或混合码和功率域中引入了非正交特征，以提高过载能力。

特别是，过载因子被引入作为评估不同MA方案过载能力的重要参数，并与连接密度和TRP频谱效率直接相关。