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- 系统模型
参考视频：添加链接描述
- 利用接收机的复杂度提升为代价，提升频谱效率。
- 为了保证上行方向上面，能够接入更多的用户，NOMA的根本思路，就是让多个用户占用相同的资源进行上行传输
系统模型
采用TDMA的方式，如果功率全部给用户1，则他的最大传输速率为R1；反之用户2为R2. 它俩之间如上图连上一条线，线上所有的点的组合，反应的是正交接入下分配不同功率下的所有情况。（利用
P
1
2
+
P
2
2
=
P
2
P_1^2+P_2^2=P^2
P12+P22=P2）.越靠近谁，说明对谁分配的功率就越大。
现在采用NOMA的方式，使两个用户同时共享时域资源。考虑h1>h2,同时P2>P1的情况：
-
对于用户2来说：由于P1小，可以看成噪声，因此对y2的检测可以直接执行。
-
对于用户1来说：由于P2比较大，因此需要使用SIC先对x2进行检测，然后解码出x1的信息。
-
解码顺序和信道增益相反。也就是说，h越小的用户，先对他进行信号检测与解码。
采用这种方式的好处，可以直观的从下图感受到：
上面已经讨论了P2>P1的情况，现在反过来看下P1>P2，信道增益条件不变h1>h2，对应的场景可以认为用户1正在请求视频，用户2只是一个码率需求低的物联网设备。
即使这种情况下，仍然是选择先对用户2进行检测。因为根据星座图分析，用户2所需的速率低，因此只需要BPSK之类的星座图发送，易于检测。而用户1需要更高的256QAM调制。所以，根据全面的y1的公式，仍然选择对x2先进行检测，而不是看出噪声。所以，和前面的结论一样， 解码顺序和信道增益相反。
←用户2 -------------------- 用户1→ 
于此同时，值得注意的是，
- 上面的过程代表着基站和接收端都必须知道信道条件；
- 如果两个用户的信道状态信息差不多，NOMA的性能和OMA一样，没有提升。
- 如果用户1是一个物联网设备，用户2是一个高码率的视频请求设备，但根据公式y1，用户1就必须先解码出用户2的信息，这对一个电池容量有限的物联网设备来说是一个大负担。
