公开(公告)号：CN119854909A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510069287.1

申请日：2025-01-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周围 ,  杨瑜 ,  张艺 ,  黄华 ,  向波

IPC: H04W40/32 ,  H04L45/00 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明提出了一种基于簇首选择与信道特性的用户分簇算法，适用于无蜂窝大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output，MIMO)非正交多址(Non‑Orthogonal Multiple Access，NOMA)系统。发明方法包括三个主要步骤：首先，从用户中优先选择与接入点信道条件最优的用户作为簇首用户；其次，基于信道增益差和信道相关性构建分簇评价指标，用于动态量化用户间匹配度；最后，根据评价指标逐步将剩余用户分配至对应簇首用户所在的簇中，形成最终的分簇方案。本发明在分簇性能与复杂度之间实现了良好平衡，相较于传统统计学理论分簇算法，计算复杂度降低47.5％，同时显著提升分簇公平性、抗干扰能力和频谱效率，适用于高密度用户接入场景的动态分簇与资源优化分配。

公开(公告)号：CN119854943A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510069285.2

申请日：2025-01-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周围 ,  杨瑜 ,  黄华 ,  向波 ,  张艺

IPC: H04W72/044 ,  H04W72/53 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明提出了一种基于梯度下降的用户最小频谱效率增强方法，适用于无蜂窝大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output，MIMO)非正交多址(Non‑Orthogonal Multiple Access，NOMA)系统。发明方法包括三个主要步骤：首先，通过全功率分配计算所有用户的初始速率，作为后续优化的初始条件；其次，利用梯度下降法动态优化用户的功率分配系数，以最大化系统中用户的最小频谱效率；最后，将优化结果作为连续凸逼近(Successive Convex Approximation，SCA)方法的初始值，通过逐步迭代提升系统总频谱效率，直至满足收敛条件。本发明通过结合梯度下降法和SCA方法，显著提升了弱用户性能和系统资源分配的公平性，同时优化了系统总频谱效率。与传统固定赋值或不考虑最低频谱效率约束的方法相比，本发明提升了计算效率和适应性，适用于动态复杂的高密度用户场景，为5G、6G等下一代通信系统的资源分配提供了高效、灵活的解决方案。