基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化框架：原理、策略與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IoT）已逐漸滲透到人們生活和社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)將各種設(shè)備、物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理，從而為人們提供更加智能化、便捷化的服務(wù)。從智能家居、智能交通到工業(yè)自動(dòng)化、智能醫(yī)療等，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，極大地改變了人們的生活方式和生產(chǎn)模式。在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，資源優(yōu)化是提升系統(tǒng)性能和效率的關(guān)鍵。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量龐大且分布廣泛，不同設(shè)備的資源需求和使用模式各不相同，如何合理分配和管理這些資源，以滿(mǎn)足各種應(yīng)用場(chǎng)景的需求，成為了物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨的重要挑戰(zhàn)。有效的資源優(yōu)化可以提高設(shè)備的利用率，降低能耗，減少通信延遲，從而提升整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。例如，在智能交通系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)車(chē)輛、道路設(shè)施等資源的優(yōu)化配置，可以實(shí)現(xiàn)交通流量的智能調(diào)控，減少擁堵，提高出行效率；在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，對(duì)生產(chǎn)設(shè)備、能源等資源的優(yōu)化管理，能夠提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。非正交多址接入（Non-OrthogonalMultipleAccess，NOMA）技術(shù)作為5G通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，在物聯(lián)網(wǎng)資源優(yōu)化中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。與傳統(tǒng)的正交多址（OrthogonalMultipleAccess，OMA）技術(shù)不同，NOMA技術(shù)打破了傳統(tǒng)的正交分割資源方式，允許在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)服務(wù)多個(gè)用戶(hù)。在NOMA系統(tǒng)中，多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)在發(fā)射端進(jìn)行疊加，在接收端則利用連續(xù)干擾消除（SuccessiveInterferenceCancellation，SIC）等多用戶(hù)檢測(cè)技術(shù)來(lái)解析并分離這些信號(hào)。這種非正交特性使得NOMA能夠顯著提升頻譜效率，有效支持大量低功耗設(shè)備的接入，滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模連接的需求。在智能家居環(huán)境中，眾多的智能家電、傳感器等設(shè)備可以通過(guò)NOMA技術(shù)共享頻譜資源，實(shí)現(xiàn)與控制中心的高效通信，無(wú)需為每個(gè)設(shè)備分配單獨(dú)的正交資源，從而節(jié)省了頻譜資源，提高了系統(tǒng)的接入能力。NOMA技術(shù)還具有降低傳輸延遲和信令成本的優(yōu)勢(shì)，這對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景尤為重要。在遠(yuǎn)程醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等對(duì)時(shí)延要求極高的應(yīng)用中，NOMA技術(shù)能夠快速傳輸數(shù)據(jù)，確保信息的及時(shí)交互，保障應(yīng)用的正常運(yùn)行。在遠(yuǎn)程手術(shù)中，醫(yī)生需要實(shí)時(shí)獲取患者的生理數(shù)據(jù)和手術(shù)器械的反饋信息，NOMA技術(shù)的低延遲特性可以保證數(shù)據(jù)的快速傳輸，使醫(yī)生能夠及時(shí)做出決策，提高手術(shù)的成功率；在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，車(chē)輛之間以及車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間需要實(shí)時(shí)交換位置、速度等信息，NOMA技術(shù)能夠滿(mǎn)足這種低時(shí)延、高可靠性的通信需求，保障行車(chē)安全。研究基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化框架具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。從現(xiàn)實(shí)意義來(lái)看，它能夠有效解決物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中面臨的資源緊張和大規(guī)模連接難題，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)智能化社會(huì)提供有力支持。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，頻譜資源日益稀缺，NOMA技術(shù)的應(yīng)用可以提高頻譜利用率，緩解資源壓力，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。從理論價(jià)值角度出發(fā)，該研究涉及通信技術(shù)、信號(hào)處理、優(yōu)化算法等多個(gè)領(lǐng)域的交叉融合，通過(guò)深入研究NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，能夠拓展和豐富相關(guān)領(lǐng)域的理論體系，為未來(lái)通信技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來(lái)，基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn)，眾多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)圍繞該領(lǐng)域展開(kāi)了廣泛而深入的研究，取得了一系列具有重要價(jià)值的成果。在國(guó)外，美國(guó)、歐洲等國(guó)家和地區(qū)的科研團(tuán)隊(duì)在NOMA技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)融合的基礎(chǔ)研究方面處于領(lǐng)先地位。美國(guó)的一些高校和科研機(jī)構(gòu)，如斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等，深入研究了NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的信道容量、傳輸速率和系統(tǒng)容量等關(guān)鍵性能指標(biāo)。他們通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，揭示了NOMA技術(shù)在不同信道條件和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎碌男阅軆?yōu)勢(shì)，為后續(xù)的資源優(yōu)化研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。歐洲的一些研究項(xiàng)目，如歐盟的5GPPP（5GPublic-PrivatePartnership）項(xiàng)目，致力于推動(dòng)5G技術(shù)包括NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用研究。該項(xiàng)目通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作的方式，開(kāi)展了大量的實(shí)地試驗(yàn)和驗(yàn)證，探索了NOMA技術(shù)在智能交通、工業(yè)自動(dòng)化等物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的實(shí)際應(yīng)用效果和潛在問(wèn)題。在資源分配方面，國(guó)外學(xué)者提出了多種優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]針對(duì)NOMA系統(tǒng)的下行鏈路，提出了一種基于用戶(hù)配對(duì)和功率分配的聯(lián)合優(yōu)化算法。該算法通過(guò)將信道條件差異較大的用戶(hù)進(jìn)行配對(duì)，并根據(jù)用戶(hù)的信道狀態(tài)信息動(dòng)態(tài)分配功率，有效地提高了系統(tǒng)的頻譜效率和用戶(hù)的公平性。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]則研究了NOMA系統(tǒng)在多小區(qū)環(huán)境下的資源分配問(wèn)題，提出了一種基于博弈論的分布式資源分配算法。該算法通過(guò)構(gòu)建用戶(hù)之間的博弈模型，使每個(gè)用戶(hù)在追求自身利益最大化的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的性能優(yōu)化，有效降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度和信令開(kāi)銷(xiāo)。在國(guó)內(nèi)，隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的快速發(fā)展，基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化研究也取得了顯著進(jìn)展。國(guó)內(nèi)的高校和科研機(jī)構(gòu)，如清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院等，在該領(lǐng)域開(kāi)展了深入的研究工作。清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在NOMA技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)的融合架構(gòu)方面進(jìn)行了創(chuàng)新性研究，提出了一種適用于大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入的分層異構(gòu)NOMA網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。該架構(gòu)通過(guò)將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備分為不同層次，采用不同的多址接入方式和資源分配策略，有效地提高了系統(tǒng)的接入能力和資源利用效率。北京郵電大學(xué)的學(xué)者則專(zhuān)注于NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)安全方面的研究，提出了一種基于物理層安全的NOMA傳輸方案，通過(guò)利用信道的物理特性和信號(hào)處理技術(shù)，增強(qiáng)了物聯(lián)網(wǎng)通信的安全性和抗干擾能力。在應(yīng)用研究方面，國(guó)內(nèi)的研究更加注重與實(shí)際場(chǎng)景的結(jié)合。在智能家居領(lǐng)域，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]提出了一種基于NOMA的智能家居資源管理系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)智能家居設(shè)備的資源需求進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，采用NOMA技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的高效通信和資源共享，提高了智能家居系統(tǒng)的智能化水平和用戶(hù)體驗(yàn)。在智能電網(wǎng)領(lǐng)域，研究人員探索了NOMA技術(shù)在電力物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，通過(guò)優(yōu)化電力數(shù)據(jù)的傳輸和處理，提高了電網(wǎng)的運(yùn)行效率和可靠性。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化方面取得了一定的成果，但仍存在一些待解決的問(wèn)題。在理論研究方面，現(xiàn)有的研究大多基于理想的信道模型和假設(shè)條件，與實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境存在一定的差距。未來(lái)需要進(jìn)一步研究更加符合實(shí)際的信道模型和干擾模型，以提高理論研究的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。在算法優(yōu)化方面，現(xiàn)有的資源分配算法在計(jì)算復(fù)雜度和收斂速度方面仍有待改進(jìn)，難以滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模設(shè)備接入和實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景。如何設(shè)計(jì)低復(fù)雜度、高效收斂的資源優(yōu)化算法，是未來(lái)研究的重點(diǎn)方向之一。在實(shí)際應(yīng)用方面，NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的大規(guī)模部署還面臨著一些技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)方面的挑戰(zhàn)，如信號(hào)干擾協(xié)調(diào)、設(shè)備兼容性和互操作性等問(wèn)題。需要加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定和完善，促進(jìn)NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)在本研究中，綜合運(yùn)用了多種研究方法，從不同角度深入探索基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化框架，以確保研究的全面性、科學(xué)性和有效性。文獻(xiàn)研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過(guò)廣泛查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，全面了解基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)該領(lǐng)域的核心理論、關(guān)鍵技術(shù)和典型算法進(jìn)行梳理和分析，總結(jié)現(xiàn)有研究的成果與不足，從而明確本研究的切入點(diǎn)和重點(diǎn)方向。通過(guò)對(duì)大量文獻(xiàn)的研讀，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的資源分配算法在計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)際應(yīng)用適應(yīng)性方面存在一定的改進(jìn)空間，這為本研究后續(xù)提出新的優(yōu)化算法提供了思路。為了準(zhǔn)確描述基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的特性和資源分配機(jī)制，本研究構(gòu)建了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。從系統(tǒng)的物理層、鏈路層和網(wǎng)絡(luò)層等多個(gè)層面進(jìn)行建模，綜合考慮信道狀態(tài)、用戶(hù)需求、干擾情況等多種因素。在物理層，建立了基于NOMA的信道模型，精確描述信號(hào)在傳輸過(guò)程中的衰落、干擾等特性；在鏈路層，構(gòu)建了用戶(hù)速率模型，用于衡量不同資源分配策略下用戶(hù)的數(shù)據(jù)傳輸速率；在網(wǎng)絡(luò)層，建立了系統(tǒng)性能模型，以評(píng)估整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)在不同資源優(yōu)化方案下的性能表現(xiàn)，如吞吐量、延遲、能耗等。這些模型的建立為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用優(yōu)化理論對(duì)資源分配問(wèn)題進(jìn)行深入分析和求解。根據(jù)不同的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，選擇合適的優(yōu)化算法。針對(duì)系統(tǒng)吞吐量最大化的目標(biāo)，采用凸優(yōu)化算法對(duì)功率分配和子信道分配進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和證明，得出最優(yōu)的資源分配方案；對(duì)于考慮用戶(hù)公平性的資源分配問(wèn)題，引入博弈論的方法，構(gòu)建用戶(hù)之間的博弈模型，通過(guò)迭代求解得到納什均衡解，實(shí)現(xiàn)資源的公平分配。通過(guò)優(yōu)化理論的應(yīng)用，有效地提高了系統(tǒng)的性能和資源利用率。仿真分析是驗(yàn)證研究成果的重要手段。利用專(zhuān)業(yè)的仿真軟件，搭建基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，對(duì)所提出的資源優(yōu)化算法和框架進(jìn)行全面的性能評(píng)估。在仿真過(guò)程中，設(shè)置多種不同的場(chǎng)景和參數(shù)，模擬實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境，包括不同的信道條件、用戶(hù)分布、業(yè)務(wù)類(lèi)型等。通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析，直觀地展示所提出方案在系統(tǒng)吞吐量、用戶(hù)公平性、傳輸延遲等關(guān)鍵性能指標(biāo)方面的優(yōu)勢(shì)，并與傳統(tǒng)的資源分配方案進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證所提方案的有效性和優(yōu)越性。本研究在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化框架方面具有以下創(chuàng)新點(diǎn)：提出聯(lián)合優(yōu)化算法：創(chuàng)新性地提出了一種將功率分配、子信道分配和用戶(hù)配對(duì)相結(jié)合的聯(lián)合優(yōu)化算法。傳統(tǒng)的研究往往只關(guān)注其中的一個(gè)或兩個(gè)因素進(jìn)行優(yōu)化，而本算法充分考慮了這些因素之間的相互關(guān)聯(lián)和影響。通過(guò)建立統(tǒng)一的優(yōu)化模型，同時(shí)對(duì)功率、子信道和用戶(hù)配對(duì)進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)性能的全面提升。該算法能夠根據(jù)用戶(hù)的信道狀態(tài)信息和業(yè)務(wù)需求，動(dòng)態(tài)地調(diào)整資源分配策略，在提高系統(tǒng)吞吐量的同時(shí)，保障了用戶(hù)之間的公平性，有效地解決了物聯(lián)網(wǎng)中大規(guī)模設(shè)備接入時(shí)的資源分配難題?？紤]實(shí)際信道模型：在研究中充分考慮了實(shí)際物聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境中的信道特性，采用了更加符合實(shí)際情況的信道模型。與以往基于理想信道假設(shè)的研究不同，本研究考慮了信道的時(shí)變性、多徑衰落以及陰影效應(yīng)等因素對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊憽Ｍㄟ^(guò)對(duì)實(shí)際信道模型的深入分析，提出了相應(yīng)的資源優(yōu)化策略，使得所設(shè)計(jì)的資源分配算法能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際通信環(huán)境，提高了算法的實(shí)用性和可靠性，為NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)際應(yīng)用提供了更有力的支持。引入人工智能技術(shù)：將人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法引入到資源優(yōu)化過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)了資源分配的智能化。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取用戶(hù)的行為模式和資源需求特征，從而動(dòng)態(tài)地調(diào)整資源分配策略，以適應(yīng)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和用戶(hù)需求。利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，讓智能體在與環(huán)境的交互中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化資源分配策略，以達(dá)到最大化系統(tǒng)性能的目標(biāo)。這種智能化的資源分配方式能夠快速響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化，提高資源分配的效率和準(zhǔn)確性，為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化提供了新的思路和方法。二、NOMA技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)概述2.1NOMA技術(shù)原理與特點(diǎn)2.1.1NOMA基本原理NOMA技術(shù)打破了傳統(tǒng)正交多址接入方式中對(duì)資源正交分割的限制，在發(fā)送端采用非正交傳輸，主動(dòng)引入干擾信息，從而實(shí)現(xiàn)多個(gè)用戶(hù)在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行通信。在傳統(tǒng)的正交多址技術(shù)，如時(shí)分多址（TDMA）、頻分多址（FDMA）和碼分多址（CDMA）中，不同用戶(hù)被分配到相互正交的時(shí)間、頻率或碼資源上，以避免用戶(hù)間干擾。而NOMA技術(shù)則開(kāi)辟了新的維度——功率域，在相同的時(shí)頻資源上，通過(guò)功率復(fù)用技術(shù)為不同用戶(hù)分配不同的功率，使多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)在功率域上疊加后進(jìn)行傳輸。以一個(gè)簡(jiǎn)單的下行鏈路兩用戶(hù)NOMA系統(tǒng)為例來(lái)深入理解其工作原理。假設(shè)基站要向用戶(hù)1和用戶(hù)2發(fā)送數(shù)據(jù)，基站發(fā)送的信號(hào)可以表示為：s=\sqrt{\alpha_1}x_1+\sqrt{\alpha_2}x_2其中，x_1和x_2分別是發(fā)送給用戶(hù)1和用戶(hù)2的信號(hào)，\alpha_1和\alpha_2是功率分配因子，且\alpha_1+\alpha_2=1。一般情況下，信道條件較差的用戶(hù)會(huì)被分配更多的功率，例如，如果用戶(hù)2的信道條件比用戶(hù)1差，那么\alpha_2\gt\alpha_1。在接收端，NOMA技術(shù)采用串行干擾刪除（SIC）技術(shù)來(lái)消除用戶(hù)間干擾，實(shí)現(xiàn)正確解調(diào)。用戶(hù)2由于分配到的功率較大，其接收到的信號(hào)y_2中，自身信號(hào)x_2的功率相對(duì)較強(qiáng)，因此用戶(hù)2可以將用戶(hù)1的信號(hào)x_1當(dāng)作噪聲，直接對(duì)自身信號(hào)x_2進(jìn)行解調(diào)解碼。而用戶(hù)1接收到的信號(hào)y_1中，由于自身信號(hào)x_1的功率較小，不能直接解調(diào)自身數(shù)據(jù)。此時(shí)，用戶(hù)1先利用SIC技術(shù)，根據(jù)已知的用戶(hù)2的信號(hào)x_2（用戶(hù)2解調(diào)成功后，其信號(hào)信息可用于SIC），從接收到的信號(hào)y_1中減去用戶(hù)2信號(hào)的影響，即：y_1^{'}=y_1-h_1\sqrt{\alpha_2}x_2其中，h_1是用戶(hù)1的信道增益。經(jīng)過(guò)干擾消除后，用戶(hù)1再對(duì)剩余信號(hào)y_1^{'}進(jìn)行解調(diào)解碼，從而得到自身的信號(hào)x_1。通過(guò)這種方式，NOMA技術(shù)在接收端通過(guò)SIC技術(shù)逐級(jí)消除干擾，實(shí)現(xiàn)了在相同的時(shí)頻資源上多個(gè)用戶(hù)的有效通信。2.1.2NOMA技術(shù)特點(diǎn)接收端采用SIC技術(shù)：SIC技術(shù)是NOMA的關(guān)鍵技術(shù)之一，它通過(guò)逐級(jí)消除干擾策略來(lái)提高接收機(jī)的性能。在接收信號(hào)中，SIC技術(shù)對(duì)用戶(hù)逐個(gè)進(jìn)行判決，在幅度恢復(fù)后，將該用戶(hù)信號(hào)產(chǎn)生的多址干擾從接收信號(hào)中減去，然后對(duì)剩下的用戶(hù)再次進(jìn)行判決，如此循環(huán)操作，直至消除所有的多址干擾。雖然采用SIC技術(shù)會(huì)增加接收機(jī)的復(fù)雜度，要求接收機(jī)具備更強(qiáng)的信號(hào)處理能力，并且在每一級(jí)處理中都會(huì)產(chǎn)生一定的時(shí)延，可能會(huì)影響系統(tǒng)的性能，但它能夠顯著提高頻譜效率，使NOMA技術(shù)在有限的頻譜資源上支持更多用戶(hù)接入。隨著芯片處理能力的不斷提升，SIC接收機(jī)復(fù)雜度高的問(wèn)題也在逐步得到解決。發(fā)送端采用功率復(fù)用技術(shù)：NOMA技術(shù)首次在發(fā)送端采用功率域復(fù)用技術(shù)，這是與其他多址方案的重要區(qū)別。功率復(fù)用技術(shù)并非簡(jiǎn)單的功率控制，而是由基站遵循相關(guān)算法，根據(jù)用戶(hù)的信道條件來(lái)為不同用戶(hù)分配不同的發(fā)射功率。信道條件差的用戶(hù)分配較多功率，信道條件好的用戶(hù)分配較少功率，這樣不僅可以提高系統(tǒng)的吞吐率，還能在功率域疊加多個(gè)用戶(hù)，使SIC接收機(jī)在接收端能夠根據(jù)不同的功率區(qū)分不同的用戶(hù)，從而實(shí)現(xiàn)非正交多址接入。在實(shí)際應(yīng)用中，合理的功率分配對(duì)于提升NOMA系統(tǒng)性能至關(guān)重要，需要綜合考慮用戶(hù)的信道狀態(tài)、業(yè)務(wù)需求等因素，通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)確定最佳的功率分配方案。不依賴(lài)用戶(hù)反饋CSI：在現(xiàn)實(shí)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶(hù)的流動(dòng)性以及反饋處理延遲等原因，用戶(hù)往往難以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化反饋出實(shí)時(shí)有效的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，即信道狀態(tài)信息（CSI）。而NOMA技術(shù)采用SIC技術(shù)，能夠更好地適應(yīng)這種情況，即使在用戶(hù)無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確反饋CSI的情況下，依然可以獲得較好的性能。這使得NOMA技術(shù)在高速移動(dòng)場(chǎng)景下具有優(yōu)勢(shì)，能夠組建更好的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)回程鏈路，為用戶(hù)提供穩(wěn)定可靠的通信服務(wù)。相比之下，一些傳統(tǒng)的多址技術(shù)在依賴(lài)用戶(hù)反饋CSI方面存在局限性，當(dāng)CSI不準(zhǔn)確或延遲時(shí)，系統(tǒng)性能會(huì)受到較大影響。NOMA技術(shù)不依賴(lài)用戶(hù)反饋CSI的特點(diǎn)，使其在復(fù)雜多變的通信環(huán)境中具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。2.2物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)特性與資源需求2.2.1物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)特性設(shè)備多樣性：物聯(lián)網(wǎng)涵蓋了各種各樣的設(shè)備，從簡(jiǎn)單的傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、加速度傳感器，到復(fù)雜的智能家電、工業(yè)設(shè)備等。這些設(shè)備具有不同的功能、形態(tài)和通信能力。在智能家居系統(tǒng)中，有智能燈泡、智能門(mén)鎖、智能攝像頭等多種設(shè)備，它們的通信協(xié)議、數(shù)據(jù)傳輸速率和功耗要求各不相同。智能燈泡通常采用低功耗的藍(lán)牙或ZigBee通信協(xié)議，數(shù)據(jù)傳輸量較小，主要用于接收開(kāi)關(guān)和調(diào)光指令；而智能攝像頭則需要較高的帶寬來(lái)傳輸視頻流，一般采用Wi-Fi或以太網(wǎng)通信。大規(guī)模連接需求：隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，設(shè)備數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)量將達(dá)到數(shù)十億甚至上百億。在智能城市中，交通信號(hào)燈、路燈、環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備、車(chē)輛等都需要連接到物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互和控制，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)的接入能力提出了極高的要求。如此龐大的設(shè)備連接數(shù)量，傳統(tǒng)的正交多址接入技術(shù)難以滿(mǎn)足，而NOMA技術(shù)憑借其在相同資源上支持多個(gè)用戶(hù)接入的特性，為解決物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模連接問(wèn)題提供了有效的解決方案。數(shù)據(jù)密集型：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如，工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)上的傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)參數(shù)等數(shù)據(jù)；智能交通系統(tǒng)中，車(chē)輛的行駛軌跡、速度、路況等信息不斷被采集和傳輸。這些數(shù)據(jù)需要及時(shí)處理和分析，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能控制、故障預(yù)測(cè)和優(yōu)化決策等功能。對(duì)數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)母咝砸螅偈刮锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需要具備強(qiáng)大的計(jì)算和通信能力，以應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。動(dòng)態(tài)拓?fù)洌何锫?lián)網(wǎng)設(shè)備的位置和狀態(tài)可能隨時(shí)發(fā)生變化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)改變。在智能物流中，運(yùn)輸車(chē)輛在行駛過(guò)程中不斷移動(dòng)，貨物的裝卸也會(huì)使設(shè)備的連接關(guān)系發(fā)生變化；在可穿戴設(shè)備應(yīng)用中，用戶(hù)的活動(dòng)使得設(shè)備與周?chē)h(huán)境中的其他設(shè)備的連接狀態(tài)不穩(wěn)定。這種動(dòng)態(tài)拓?fù)湓黾恿司W(wǎng)絡(luò)管理和資源分配的難度，要求物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)具備靈活的自組織和自適應(yīng)能力，能夠及時(shí)調(diào)整資源分配策略以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓Ｄ茉葱剩涸S多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，特別是傳感器節(jié)點(diǎn)，通常采用電池供電，能源有限。因此，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需要高度關(guān)注能源效率，以延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命。在設(shè)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和通信協(xié)議時(shí)，應(yīng)采用低功耗的硬件和節(jié)能的通信策略。一些傳感器節(jié)點(diǎn)在空閑時(shí)進(jìn)入休眠狀態(tài)，只有在有數(shù)據(jù)采集或傳輸需求時(shí)才被喚醒；采用高效的編碼和調(diào)制技術(shù)，降低信號(hào)傳輸?shù)哪芰肯?。NOMA技術(shù)通過(guò)優(yōu)化功率分配，在保證通信質(zhì)量的前提下，降低了設(shè)備的能耗，符合物聯(lián)網(wǎng)對(duì)能源效率的要求。安全隱私：物聯(lián)網(wǎng)涉及大量的敏感信息，如個(gè)人健康數(shù)據(jù)、企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、城市基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行數(shù)據(jù)等，安全隱私至關(guān)重要。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需要具備完善的安全機(jī)制，包括身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制等，以防止數(shù)據(jù)泄露和惡意攻擊。在智能醫(yī)療領(lǐng)域，患者的病歷和醫(yī)療監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)必須嚴(yán)格保密，只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的醫(yī)護(hù)人員才能訪問(wèn)；在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，企業(yè)的生產(chǎn)工藝和商業(yè)機(jī)密需要得到保護(hù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，安全隱私問(wèn)題日益嚴(yán)峻，需要不斷加強(qiáng)技術(shù)研究和標(biāo)準(zhǔn)制定，確保物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的安全可靠運(yùn)行。2.2.2物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源需求計(jì)算資源：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行處理和分析，這對(duì)計(jì)算資源提出了較高的要求。從設(shè)備端到云端，都需要具備相應(yīng)的計(jì)算能力。在設(shè)備端，一些智能設(shè)備需要進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)處理，如邊緣計(jì)算設(shè)備對(duì)采集到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，檢測(cè)異常行為；在云端，大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚后，需要進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)智能決策和預(yù)測(cè)。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)計(jì)算資源的需求不僅體現(xiàn)在計(jì)算速度上，還包括對(duì)復(fù)雜算法的支持能力。隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷拓展，對(duì)計(jì)算資源的需求將持續(xù)增長(zhǎng)，需要不斷提升計(jì)算設(shè)備的性能和效率。網(wǎng)絡(luò)資源：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸需要占用網(wǎng)絡(luò)資源，包括帶寬、頻譜等。不同類(lèi)型的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的需求差異較大。高清視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用需要高帶寬的網(wǎng)絡(luò)支持，以保證視頻流的流暢傳輸；而智能家居設(shè)備、環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器等數(shù)據(jù)量較小的應(yīng)用，對(duì)帶寬的要求相對(duì)較低，但對(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性有較高要求。物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模連接特性也對(duì)頻譜資源提出了挑戰(zhàn)，需要合理分配和管理頻譜，提高頻譜利用率。NOMA技術(shù)通過(guò)在相同頻譜資源上支持多個(gè)用戶(hù)接入，有效地緩解了物聯(lián)網(wǎng)對(duì)頻譜資源的緊張需求，為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化提供了新的途徑。存儲(chǔ)資源：物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需要進(jìn)行存儲(chǔ)，以便后續(xù)的查詢(xún)、分析和應(yīng)用。從設(shè)備本地存儲(chǔ)到云端存儲(chǔ)，都需要足夠的存儲(chǔ)空間。在設(shè)備端，一些智能設(shè)備需要存儲(chǔ)一定時(shí)間內(nèi)的本地?cái)?shù)據(jù)，以備后續(xù)分析和上傳；在云端，需要建立大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，存儲(chǔ)和管理海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)資源的需求不僅包括存儲(chǔ)容量，還涉及數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式、讀寫(xiě)速度和數(shù)據(jù)的可靠性等方面。隨著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的不斷增加，對(duì)存儲(chǔ)資源的管理和優(yōu)化變得尤為重要，需要采用高效的存儲(chǔ)技術(shù)和數(shù)據(jù)管理策略，確保數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和快速訪問(wèn)。能源資源：如前所述，許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備依賴(lài)電池供電，能源資源有限。因此，在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，能源資源的管理和優(yōu)化至關(guān)重要。一方面，需要研發(fā)低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和通信技術(shù)，降低設(shè)備的能耗；另一方面，需要采用能源收集技術(shù)，如太陽(yáng)能、風(fēng)能、振動(dòng)能等，為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備補(bǔ)充能源。在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，利用太陽(yáng)能板為傳感器節(jié)點(diǎn)供電，延長(zhǎng)設(shè)備的工作時(shí)間；通過(guò)優(yōu)化通信協(xié)議和數(shù)據(jù)傳輸策略，減少設(shè)備的通信能耗，提高能源利用效率。在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)合理的功率分配和用戶(hù)調(diào)度，可以進(jìn)一步降低設(shè)備的能耗，實(shí)現(xiàn)能源資源的有效利用。2.3NOMA技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)2.3.1提升頻譜效率在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，頻譜資源的稀缺是一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。NOMA技術(shù)通過(guò)獨(dú)特的功率復(fù)用機(jī)制，在相同的時(shí)頻資源上支持多個(gè)用戶(hù)同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，顯著提升了頻譜效率。傳統(tǒng)的OMA技術(shù)，如TDMA、FDMA等，將時(shí)頻資源劃分為相互正交的子資源，每個(gè)子資源僅能分配給一個(gè)用戶(hù)使用，這在一定程度上造成了頻譜資源的浪費(fèi)。而NOMA技術(shù)打破了這種正交限制，允許在同一時(shí)頻資源上疊加多個(gè)用戶(hù)信號(hào)。在智能家居場(chǎng)景中，假設(shè)存在多個(gè)智能設(shè)備，如智能燈泡、智能攝像頭、智能音箱等需要與家庭網(wǎng)關(guān)進(jìn)行通信。采用OMA技術(shù)時(shí)，每個(gè)設(shè)備需要占用獨(dú)立的時(shí)頻資源，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，頻譜資源的需求也會(huì)迅速增長(zhǎng)，可能導(dǎo)致頻譜資源緊張。而NOMA技術(shù)可以將這些設(shè)備的信號(hào)在功率域上進(jìn)行疊加，在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)傳輸。例如，信道條件較好的智能燈泡分配較低的功率，信道條件相對(duì)較差的智能攝像頭分配較高的功率，接收端通過(guò)SIC技術(shù)對(duì)不同功率的信號(hào)進(jìn)行依次解調(diào)，從而實(shí)現(xiàn)多個(gè)設(shè)備在同一時(shí)頻資源上的通信，大大提高了頻譜利用率。研究表明，在多用戶(hù)場(chǎng)景下，NOMA技術(shù)相較于傳統(tǒng)的OMA技術(shù)，頻譜效率可提升30%-50%。這是因?yàn)镹OMA技術(shù)充分利用了功率域的資源，使得更多的用戶(hù)能夠在有限的頻譜資源上進(jìn)行通信，有效緩解了物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源緊張的問(wèn)題，為物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模發(fā)展提供了有力支持。通過(guò)合理的功率分配和用戶(hù)配對(duì)策略，NOMA技術(shù)能夠進(jìn)一步優(yōu)化頻譜效率，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的最大化。根據(jù)用戶(hù)的信道狀態(tài)信息和業(yè)務(wù)需求，將信道條件差異較大的用戶(hù)進(jìn)行配對(duì)，為不同用戶(hù)分配合適的功率，以提高系統(tǒng)的吞吐量和用戶(hù)的公平性。2.3.2支持大規(guī)模設(shè)備連接物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得設(shè)備連接數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，如何支持大規(guī)模設(shè)備連接成為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)面臨的重要挑戰(zhàn)。NOMA技術(shù)的非正交特性使其在應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。NOMA技術(shù)能夠在相同的時(shí)頻資源上服務(wù)多個(gè)用戶(hù)，通過(guò)功率復(fù)用和SIC技術(shù)，有效解決了多用戶(hù)之間的干擾問(wèn)題，從而大大提高了系統(tǒng)的接入能力。在智能城市的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，存在著大量的設(shè)備需要連接，如交通信號(hào)燈、路燈、環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器、智能電表等。這些設(shè)備分布廣泛，數(shù)量眾多，如果采用傳統(tǒng)的OMA技術(shù)，每個(gè)設(shè)備都需要占用獨(dú)立的正交資源，這將導(dǎo)致頻譜資源的極度匱乏，無(wú)法滿(mǎn)足大規(guī)模設(shè)備連接的需求。而NOMA技術(shù)允許在同一資源塊上同時(shí)傳輸多個(gè)設(shè)備的信號(hào)，通過(guò)合理的功率分配和用戶(hù)調(diào)度，可以實(shí)現(xiàn)大量設(shè)備的高效接入。在一個(gè)小區(qū)內(nèi)，基站可以通過(guò)NOMA技術(shù)同時(shí)為數(shù)百個(gè)智能電表和環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器提供服務(wù)，這些設(shè)備的信號(hào)在功率域上疊加后進(jìn)行傳輸，在接收端通過(guò)SIC技術(shù)進(jìn)行信號(hào)分離和解調(diào)，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備與基站之間的有效通信。NOMA技術(shù)還可以與其他技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步增強(qiáng)對(duì)大規(guī)模設(shè)備連接的支持能力。與大規(guī)模MIMO技術(shù)相結(jié)合，利用多天線(xiàn)提供的空間復(fù)用增益，在空間維度上支持更多的用戶(hù)，同時(shí)結(jié)合NOMA技術(shù)在功率域上的復(fù)用，能夠顯著提高系統(tǒng)的接入容量。這種技術(shù)融合的方式，為物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模設(shè)備連接提供了更加可靠和高效的解決方案，有助于推動(dòng)智能城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)的目標(biāo)。2.3.3降低延遲在物聯(lián)網(wǎng)的許多應(yīng)用場(chǎng)景中，如遠(yuǎn)程醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化等，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t要求極高。NOMA技術(shù)通過(guò)優(yōu)化信號(hào)傳輸和接收過(guò)程，能夠有效降低延遲，滿(mǎn)足這些實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景的需求。在遠(yuǎn)程醫(yī)療中，醫(yī)生需要實(shí)時(shí)獲取患者的生理數(shù)據(jù)，如心電圖、血壓、血糖等，以便及時(shí)做出診斷和治療決策。如果數(shù)據(jù)傳輸延遲過(guò)高，可能會(huì)導(dǎo)致醫(yī)生無(wú)法及時(shí)了解患者的病情，延誤治療時(shí)機(jī)。NOMA技術(shù)在發(fā)送端通過(guò)功率復(fù)用將多個(gè)用戶(hù)的信號(hào)疊加傳輸，減少了信號(hào)傳輸?shù)臅r(shí)間間隔；在接收端采用SIC技術(shù)進(jìn)行快速信號(hào)分離和解調(diào)，能夠快速恢復(fù)出原始信號(hào)，從而降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。在5G網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合NOMA技術(shù)的遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)，數(shù)據(jù)傳輸延遲可降低至10毫秒以?xún)?nèi)，滿(mǎn)足了遠(yuǎn)程醫(yī)療對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求，使醫(yī)生能夠及時(shí)獲取患者的準(zhǔn)確信息，提高了遠(yuǎn)程醫(yī)療的可靠性和有效性。在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，車(chē)輛之間以及車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間需要實(shí)時(shí)交換位置、速度、行駛方向等信息，以確保行車(chē)安全。NOMA技術(shù)能夠快速傳輸這些關(guān)鍵信息，降低通信延遲，使車(chē)輛能夠及時(shí)做出響應(yīng)，避免交通事故的發(fā)生。通過(guò)NOMA技術(shù)，車(chē)輛之間的信息交互延遲可以控制在極短的時(shí)間內(nèi)，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了可靠的通信保障，推動(dòng)了自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。三、基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化框架設(shè)計(jì)3.1網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建3.1.1物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備模型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備作為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)組成部分，其種類(lèi)繁多且功能各異。構(gòu)建準(zhǔn)確合理的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備模型是實(shí)現(xiàn)基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化的重要前提。傳感器設(shè)備模型：傳感器在物聯(lián)網(wǎng)中主要負(fù)責(zé)采集各種環(huán)境信息，如溫度、濕度、光照強(qiáng)度、壓力等。以溫度傳感器為例，其設(shè)備模型可從以下幾個(gè)關(guān)鍵方面進(jìn)行構(gòu)建。在物理特性方面，考慮傳感器的測(cè)量范圍，例如常見(jiàn)的工業(yè)溫度傳感器測(cè)量范圍可能為-50℃至+150℃，不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)測(cè)量范圍有不同的要求；精度也是重要特性，高精度的溫度傳感器精度可達(dá)±0.1℃甚至更高，這決定了采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在通信特性上，許多傳感器采用低功耗的無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議，如ZigBee，其傳輸速率一般在250kbps左右，適合傳輸少量的傳感器數(shù)據(jù)，且功耗較低，能滿(mǎn)足傳感器長(zhǎng)期使用電池供電的需求；通信距離也是需要考慮的因素，ZigBee傳感器的通信距離在理想情況下可達(dá)10-100米，但實(shí)際應(yīng)用中會(huì)受到環(huán)境因素的影響。在資源需求方面，傳感器設(shè)備的計(jì)算資源需求相對(duì)較低，主要進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集和初步處理，如對(duì)采集到的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理以去除噪聲干擾；存儲(chǔ)資源需求也較小，通常只需存儲(chǔ)少量的歷史數(shù)據(jù)用于數(shù)據(jù)分析和異常檢測(cè)。執(zhí)行器設(shè)備模型：執(zhí)行器在物聯(lián)網(wǎng)中主要負(fù)責(zé)根據(jù)接收到的控制指令執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，如電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)、閥門(mén)的開(kāi)關(guān)等。以電機(jī)執(zhí)行器為例，在物理特性方面，電機(jī)的扭矩和轉(zhuǎn)速是關(guān)鍵參數(shù)，不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)電機(jī)的扭矩和轉(zhuǎn)速要求不同，如工業(yè)機(jī)器人中的電機(jī)需要具備高扭矩和精確的轉(zhuǎn)速控制能力；電機(jī)的功率消耗也是重要特性，大功率電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)消耗較多的電能。在通信特性上，執(zhí)行器通常需要與控制中心進(jìn)行實(shí)時(shí)通信，以接收最新的控制指令，其通信協(xié)議可能采用工業(yè)以太網(wǎng)等高速通信協(xié)議，以確?？刂浦噶畹目焖贉?zhǔn)確傳輸；通信的可靠性要求較高，因?yàn)橐坏┩ㄐ胖袛?，可能?dǎo)致執(zhí)行器無(wú)法正常工作，影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行。在資源需求方面，執(zhí)行器的計(jì)算資源需求相對(duì)較高，需要對(duì)接收到的控制指令進(jìn)行解析和處理，以控制電機(jī)的運(yùn)行；存儲(chǔ)資源需求主要用于存儲(chǔ)一些運(yùn)行參數(shù)和故障信息，以便進(jìn)行設(shè)備維護(hù)和故障診斷。智能終端設(shè)備模型：智能終端設(shè)備如智能手機(jī)、智能平板電腦等在物聯(lián)網(wǎng)中不僅作為用戶(hù)與系統(tǒng)交互的接口，還承擔(dān)著數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)發(fā)的功能。在物理特性方面，智能終端設(shè)備具有較強(qiáng)的計(jì)算能力和顯示能力，配備高性能的處理器和高分辨率的顯示屏，以滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)各種應(yīng)用的需求；電池續(xù)航能力也是重要特性，由于智能終端設(shè)備使用頻繁，需要具備較長(zhǎng)的電池續(xù)航時(shí)間。在通信特性上，智能終端設(shè)備支持多種通信方式，如Wi-Fi、藍(lán)牙、4G/5G等，以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；通信的安全性要求較高，需要采用加密技術(shù)保護(hù)用戶(hù)的隱私信息和數(shù)據(jù)安全。在資源需求方面，智能終端設(shè)備的計(jì)算資源需求較大，用于運(yùn)行各種復(fù)雜的應(yīng)用程序和處理大量的數(shù)據(jù)；存儲(chǔ)資源需求也較大，用于存儲(chǔ)用戶(hù)的個(gè)人數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序和緩存數(shù)據(jù)等。通過(guò)對(duì)不同類(lèi)型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備模型的構(gòu)建，全面分析其功能、物理特性、通信特性和資源需求，為后續(xù)基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化提供了詳細(xì)的設(shè)備層面的信息基礎(chǔ)，有助于更準(zhǔn)確地進(jìn)行資源分配和管理，提高物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的整體性能。3.1.2NOMA通信模型在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，搭建精確有效的NOMA通信模型對(duì)于實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸和資源優(yōu)化至關(guān)重要。該通信模型主要圍繞信號(hào)傳輸和干擾消除機(jī)制展開(kāi)。信號(hào)傳輸機(jī)制：在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)通信中，信號(hào)傳輸過(guò)程涉及多個(gè)環(huán)節(jié)。在發(fā)送端，不同物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信號(hào)通過(guò)功率復(fù)用技術(shù)在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行疊加。假設(shè)有兩個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，設(shè)備A和設(shè)備B，基站發(fā)送給它們的信號(hào)可以表示為s=\sqrt{\alpha_1}x_1+\sqrt{\alpha_2}x_2，其中x_1和x_2分別是發(fā)送給設(shè)備A和設(shè)備B的信號(hào)，\alpha_1和\alpha_2是功率分配因子，且\alpha_1+\alpha_2=1。通常，信道條件較差的設(shè)備會(huì)被分配更多的功率，以保證其信號(hào)能夠在接收端被有效接收。設(shè)備A的信道條件較差，那么\alpha_1\gt\alpha_2。在信號(hào)傳輸過(guò)程中，會(huì)受到多種因素的影響，其中信道衰落是一個(gè)重要因素。由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備分布廣泛，信號(hào)在傳輸過(guò)程中會(huì)經(jīng)歷多徑衰落和陰影衰落。多徑衰落是指信號(hào)在傳輸過(guò)程中遇到障礙物反射、散射等，導(dǎo)致多個(gè)路徑的信號(hào)在接收端疊加，引起信號(hào)的衰落和失真；陰影衰落則是由于障礙物的阻擋，使得信號(hào)在傳播過(guò)程中強(qiáng)度逐漸減弱。這些衰落會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的信噪比下降，影響信號(hào)的傳輸質(zhì)量。為了應(yīng)對(duì)信道衰落，需要采用合適的信道編碼和調(diào)制技術(shù)，如采用卷積碼進(jìn)行信道編碼，提高信號(hào)的抗干擾能力；采用高階調(diào)制技術(shù)，如64QAM，在有限的帶寬內(nèi)傳輸更多的數(shù)據(jù)。干擾消除機(jī)制：在接收端，NOMA技術(shù)采用連續(xù)干擾消除（SIC）技術(shù)來(lái)消除用戶(hù)間干擾，實(shí)現(xiàn)正確解調(diào)。仍以上述設(shè)備A和設(shè)備B為例，設(shè)備B由于分配到的功率較大，其接收到的信號(hào)y_2中，自身信號(hào)x_2的功率相對(duì)較強(qiáng)，因此設(shè)備B可以將設(shè)備A的信號(hào)x_1當(dāng)作噪聲，直接對(duì)自身信號(hào)x_2進(jìn)行解調(diào)解碼。而設(shè)備A接收到的信號(hào)y_1中，由于自身信號(hào)x_1的功率較小，不能直接解調(diào)自身數(shù)據(jù)。此時(shí)，設(shè)備A先利用SIC技術(shù)，根據(jù)已知的設(shè)備B的信號(hào)x_2（設(shè)備B解調(diào)成功后，其信號(hào)信息可用于SIC），從接收到的信號(hào)y_1中減去設(shè)備B信號(hào)的影響，即y_1^{'}=y_1-h_1\sqrt{\alpha_2}x_2，其中h_1是設(shè)備A的信道增益。經(jīng)過(guò)干擾消除后，設(shè)備A再對(duì)剩余信號(hào)y_1^{'}進(jìn)行解調(diào)解碼，從而得到自身的信號(hào)x_1。SIC技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程需要精確的信道估計(jì)和信號(hào)檢測(cè)。信道估計(jì)是指通過(guò)發(fā)送導(dǎo)頻信號(hào)等方式，獲取信道的狀態(tài)信息，包括信道增益、相位等，以便在接收端進(jìn)行準(zhǔn)確的信號(hào)解調(diào)；信號(hào)檢測(cè)則是在已知信道狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理，判斷信號(hào)的取值。在實(shí)際應(yīng)用中，SIC技術(shù)的性能會(huì)受到多種因素的影響，如信道估計(jì)誤差、噪聲干擾等。信道估計(jì)誤差會(huì)導(dǎo)致在干擾消除過(guò)程中無(wú)法準(zhǔn)確減去其他用戶(hù)的信號(hào)，從而殘留干擾，影響信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性；噪聲干擾也會(huì)降低信號(hào)的信噪比，增加信號(hào)檢測(cè)的難度。因此，需要不斷優(yōu)化SIC技術(shù)，提高其抗干擾能力和信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性，以提升NOMA通信模型在物聯(lián)網(wǎng)中的性能。3.2資源優(yōu)化目標(biāo)確定3.2.1能效優(yōu)化在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，能效優(yōu)化是至關(guān)重要的目標(biāo)之一。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的不斷增加，能源消耗成為一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備依靠電池供電，能源有限，因此提高能源效率對(duì)于延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命、降低運(yùn)營(yíng)成本具有重要意義。從功率分配角度來(lái)看，合理的功率分配是實(shí)現(xiàn)能效優(yōu)化的關(guān)鍵。在NOMA系統(tǒng)中，基站需要根據(jù)用戶(hù)的信道條件、業(yè)務(wù)需求等因素，為不同用戶(hù)分配合適的發(fā)射功率。對(duì)于信道條件較差的用戶(hù)，分配較高的功率，以保證其通信質(zhì)量；對(duì)于信道條件較好的用戶(hù)，分配較低的功率，避免功率浪費(fèi)?？梢圆捎没谟脩?hù)公平性的功率分配算法，在滿(mǎn)足用戶(hù)基本通信需求的前提下，最大化系統(tǒng)的能源效率。該算法通過(guò)建立用戶(hù)公平性指標(biāo)，如Jain公平性指數(shù)，來(lái)衡量不同用戶(hù)之間的功率分配公平性。在分配功率時(shí)，不僅考慮用戶(hù)的信道增益，還考慮用戶(hù)的業(yè)務(wù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)量需求，使得每個(gè)用戶(hù)都能在合理的功率下進(jìn)行通信，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的能源效率。時(shí)間調(diào)度也是能效優(yōu)化的重要手段。通過(guò)合理安排物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，可以避免設(shè)備在不必要的時(shí)間內(nèi)處于工作狀態(tài)，從而降低能耗。在一些低數(shù)據(jù)速率的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，如環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器，數(shù)據(jù)更新頻率較低，可以采用周期性的時(shí)間調(diào)度策略，讓設(shè)備在大部分時(shí)間處于休眠狀態(tài)，僅在預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔內(nèi)喚醒進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸。這樣可以大大減少設(shè)備的能耗，延長(zhǎng)電池使用壽命。還可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行時(shí)間調(diào)度。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)，如遠(yuǎn)程醫(yī)療設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸，優(yōu)先安排傳輸時(shí)間，確保數(shù)據(jù)的及時(shí)傳輸；對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較低的業(yè)務(wù)，如智能家居設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸，可以在網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)段進(jìn)行傳輸，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，同時(shí)也降低了設(shè)備的能耗。3.2.2頻譜效率優(yōu)化提升頻譜效率是基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化的核心目標(biāo)之一，以滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨蟆Ｎ锫?lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量眾多，數(shù)據(jù)傳輸量不斷增長(zhǎng)，有限的頻譜資源面臨著巨大的壓力。NOMA技術(shù)通過(guò)非正交傳輸方式，在相同的時(shí)頻資源上支持多個(gè)用戶(hù)同時(shí)通信，為提高頻譜效率提供了有效途徑。在用戶(hù)配對(duì)方面，合理的用戶(hù)配對(duì)能夠進(jìn)一步提升頻譜效率。根據(jù)用戶(hù)的信道狀態(tài)信息，將信道條件差異較大的用戶(hù)進(jìn)行配對(duì)。信道增益高的用戶(hù)和信道增益低的用戶(hù)配對(duì)，這樣在接收端利用SIC技術(shù)進(jìn)行信號(hào)分離時(shí)，能夠更有效地消除干擾，提高信號(hào)的解調(diào)準(zhǔn)確性，從而提升頻譜效率。通過(guò)建立用戶(hù)配對(duì)模型，綜合考慮用戶(hù)的信道增益、業(yè)務(wù)需求和干擾情況等因素，尋找最優(yōu)的用戶(hù)配對(duì)方案。在實(shí)際應(yīng)用中，可以采用啟發(fā)式算法，如遺傳算法、模擬退火算法等，來(lái)求解用戶(hù)配對(duì)問(wèn)題，以快速找到接近最優(yōu)解的用戶(hù)配對(duì)組合，提高算法的效率和實(shí)用性。資源分配策略也對(duì)頻譜效率有著重要影響。除了功率分配外，子信道分配也是關(guān)鍵環(huán)節(jié)?；拘枰鶕?jù)用戶(hù)的業(yè)務(wù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)量需求以及信道狀態(tài)，將有限的子信道合理分配給不同用戶(hù)。對(duì)于數(shù)據(jù)量大、實(shí)時(shí)性要求高的業(yè)務(wù)，分配較多的子信道，以保證數(shù)據(jù)的快速傳輸；對(duì)于數(shù)據(jù)量小、實(shí)時(shí)性要求較低的業(yè)務(wù)，分配較少的子信道，提高子信道的利用率。可以采用基于博弈論的子信道分配算法，將用戶(hù)視為博弈參與者，通過(guò)用戶(hù)之間的博弈行為，實(shí)現(xiàn)子信道的公平分配和高效利用。在該算法中，每個(gè)用戶(hù)根據(jù)自身的利益和其他用戶(hù)的行為，選擇合適的子信道，最終達(dá)到納什均衡狀態(tài)，使得系統(tǒng)的頻譜效率最大化。3.2.3服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化保障物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的服務(wù)質(zhì)量（QoS）是基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化的重要目標(biāo)，涵蓋延遲、可靠性等多個(gè)方面。不同的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)QoS有著不同的要求，如遠(yuǎn)程醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用對(duì)延遲要求極高，而智能電網(wǎng)、工業(yè)自動(dòng)化等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃砸筝^高。在延遲優(yōu)化方面，NOMA技術(shù)通過(guò)優(yōu)化信號(hào)傳輸和接收過(guò)程，能夠有效降低延遲。在發(fā)送端，采用高效的編碼和調(diào)制技術(shù)，減少信號(hào)的冗余信息，提高信號(hào)傳輸速率；在接收端，利用SIC技術(shù)快速準(zhǔn)確地分離信號(hào)，減少信號(hào)解調(diào)時(shí)間。通過(guò)合理的資源分配和調(diào)度，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，確保數(shù)據(jù)能夠及時(shí)傳輸?？梢圆捎没趦?yōu)先級(jí)的資源分配策略，對(duì)于延遲敏感的業(yè)務(wù)，優(yōu)先分配資源，保證其數(shù)據(jù)能夠優(yōu)先傳輸，從而降低延遲。在智能交通系統(tǒng)中，車(chē)輛與車(chē)輛之間、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信對(duì)延遲要求極高，通過(guò)為這些通信業(yè)務(wù)分配高優(yōu)先級(jí)資源，能夠確保交通信息的及時(shí)傳遞，保障行車(chē)安全?？煽啃?xún)?yōu)化也是QoS保障的重要內(nèi)容。為了提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，可以采用信道編碼和重傳機(jī)制。信道編碼通過(guò)在原始數(shù)據(jù)中添加冗余信息，使得接收端能夠在信號(hào)受到干擾時(shí)進(jìn)行糾錯(cuò)，恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。常用的信道編碼方法有卷積碼、Turbo碼等。重傳機(jī)制則是當(dāng)接收端檢測(cè)到數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤時(shí)，請(qǐng)求發(fā)送端重新發(fā)送數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。自動(dòng)重傳請(qǐng)求（ARQ）機(jī)制，包括停止等待ARQ、連續(xù)ARQ等。還可以通過(guò)多徑傳輸和分集技術(shù)來(lái)提高可靠性。多徑傳輸利用信號(hào)在不同路徑上的傳播特性，將數(shù)據(jù)通過(guò)多條路徑傳輸?shù)浇邮斩?，接收端通過(guò)合并不同路徑的信號(hào)來(lái)提高信號(hào)的可靠性；分集技術(shù)則是通過(guò)在發(fā)送端或接收端采用多個(gè)天線(xiàn)，利用空間分集、時(shí)間分集、頻率分集等方式，降低信號(hào)衰落的影響，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?.3資源優(yōu)化策略制定3.3.1功率分配策略在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，功率分配策略對(duì)于提升系統(tǒng)性能起著關(guān)鍵作用。由于NOMA技術(shù)允許多個(gè)用戶(hù)在相同的時(shí)頻資源上進(jìn)行通信，合理的功率分配能夠有效減少用戶(hù)間干擾，提高信號(hào)傳輸質(zhì)量，進(jìn)而提升系統(tǒng)的能效和頻譜效率。經(jīng)典的功率分配算法中，固定功率分配（FixedPowerAllocation，F(xiàn)PA）是一種較為簡(jiǎn)單的方法。在FPA算法中，根據(jù)用戶(hù)的信道條件預(yù)先設(shè)定固定的功率分配比例。信道條件較差的用戶(hù)分配較高的功率，信道條件較好的用戶(hù)分配較低的功率。假設(shè)在一個(gè)下行鏈路NOMA系統(tǒng)中有兩個(gè)用戶(hù)，用戶(hù)1的信道條件較差，用戶(hù)2的信道條件較好，按照FPA算法，可能會(huì)將總發(fā)射功率的70%分配給用戶(hù)1，30%分配給用戶(hù)2。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度低，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易于在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用。但它的缺點(diǎn)也很明顯，由于功率分配比例固定，無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)的信道變化和用戶(hù)需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，當(dāng)信道狀態(tài)發(fā)生快速變化時(shí)，可能導(dǎo)致功率分配不合理，影響系統(tǒng)性能。分?jǐn)?shù)功率分配（FractionalTransmitPowerAllocation，F(xiàn)TPA）算法則在一定程度上改進(jìn)了FPA算法的不足。FTPA算法根據(jù)用戶(hù)的信道增益和路徑損耗等因素，動(dòng)態(tài)地調(diào)整功率分配比例。該算法通過(guò)引入一個(gè)與信道相關(guān)的系數(shù)，使得功率分配能夠更加靈活地適應(yīng)信道變化。當(dāng)用戶(hù)的信道增益增加時(shí)，分配給該用戶(hù)的功率比例會(huì)相應(yīng)減少；反之，當(dāng)信道增益降低時(shí)，功率比例會(huì)增加。在實(shí)際應(yīng)用中，F(xiàn)TPA算法能夠更好地適應(yīng)信道的動(dòng)態(tài)變化，提高系統(tǒng)的性能。但它仍然存在一些局限性，對(duì)于復(fù)雜多變的物聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境，F(xiàn)TPA算法的性能提升效果有限，且計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高。全搜索功率分配（FullSearchPowerAllocation，F(xiàn)SPA）算法是一種追求系統(tǒng)最佳性能的用戶(hù)功率分配算法。其核心思想是對(duì)全空間功率分配采用窮盡搜索的方法確定各用戶(hù)的分配功率。通過(guò)設(shè)置最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化系統(tǒng)功率等目標(biāo)，推導(dǎo)出目標(biāo)函數(shù)，然后對(duì)所有用戶(hù)采用窮舉搜索的方法進(jìn)行配對(duì)。在一個(gè)有3個(gè)用戶(hù)的NOMA系統(tǒng)中，假設(shè)每個(gè)用戶(hù)的功率分配因子有10種可能取值，那么FSPA算法就需要對(duì)10^3種功率分配組合進(jìn)行遍歷計(jì)算，以找到最優(yōu)的功率分配方案。FSPA算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠獲得系統(tǒng)的最優(yōu)解或局部最優(yōu)解，但由于其需要對(duì)所有可能的功率分配組合進(jìn)行搜索，計(jì)算復(fù)雜度極高，計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，在實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模設(shè)備接入場(chǎng)景中，很難滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，不適合應(yīng)用。為了進(jìn)一步優(yōu)化功率分配策略，近年來(lái)，基于人工智能的功率分配算法逐漸成為研究熱點(diǎn)?；谏疃葟?qiáng)化學(xué)習(xí)的功率分配算法，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，讓智能體在與環(huán)境的交互中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化功率分配策略。在這種算法中，智能體將物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息，如用戶(hù)的信道狀態(tài)、業(yè)務(wù)需求等作為輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，輸出最優(yōu)的功率分配方案。通過(guò)不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互，智能體可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化實(shí)時(shí)調(diào)整功率分配策略，從而提高系統(tǒng)的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的功率分配算法能夠快速適應(yīng)復(fù)雜多變的物聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境，顯著提升系統(tǒng)的能效和頻譜效率，但該算法也面臨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求大、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)以及模型收斂性等問(wèn)題，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。3.3.2子信道分配策略子信道分配是基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化中的另一個(gè)重要環(huán)節(jié)，合理的子信道分配能夠有效提高信道利用率，減少用戶(hù)間干擾，提升系統(tǒng)性能。貪心算法是一種常用的子信道分配方法。貪心算法的基本思想是在每一步選擇中都采取當(dāng)前狀態(tài)下的最優(yōu)選擇，即局部最優(yōu)解，希望通過(guò)一系列的局部最優(yōu)選擇最終得到全局最優(yōu)解。在子信道分配中，貪心算法首先計(jì)算每個(gè)用戶(hù)在不同子信道上的信道增益和干擾情況，然后將子信道依次分配給能獲得最大信道增益的用戶(hù)。在一個(gè)有5個(gè)子信道和4個(gè)用戶(hù)的NOMA系統(tǒng)中，貪心算法會(huì)首先計(jì)算每個(gè)用戶(hù)在這5個(gè)子信道上的信道增益，然后將第一個(gè)子信道分配給在該子信道上信道增益最大的用戶(hù)，接著在剩下的子信道和用戶(hù)中，再次選擇信道增益最大的組合進(jìn)行分配，直到所有子信道都分配完畢。貪心算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、執(zhí)行速度快，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成子信道分配。然而，由于它只考慮當(dāng)前的局部最優(yōu)解，忽略了全局最優(yōu)性，可能導(dǎo)致最終的分配結(jié)果并非全局最優(yōu)，在一些復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中，系統(tǒng)性能提升有限。匈牙利算法也是一種經(jīng)典的子信道分配算法，它主要用于解決二分圖匹配問(wèn)題。在NOMA物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，可以將子信道和用戶(hù)看作二分圖的兩個(gè)頂點(diǎn)集合，子信道與用戶(hù)之間的信道增益或傳輸速率作為邊的權(quán)重，通過(guò)匈牙利算法尋找最優(yōu)的匹配方案，使得總權(quán)重最大，即實(shí)現(xiàn)子信道與用戶(hù)的最優(yōu)分配。匈牙利算法能夠保證找到全局最優(yōu)解，在理論上可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的最大化。但該算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，隨著子信道和用戶(hù)數(shù)量的增加，計(jì)算量會(huì)迅速增大，在實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模設(shè)備接入場(chǎng)景中，可能無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。為了在計(jì)算復(fù)雜度和系統(tǒng)性能之間取得更好的平衡，一些改進(jìn)的子信道分配算法被提出。基于博弈論的子信道分配算法將用戶(hù)視為博弈參與者，每個(gè)用戶(hù)根據(jù)自身的利益和其他用戶(hù)的行為，選擇合適的子信道。在這種算法中，每個(gè)用戶(hù)都試圖最大化自己的效用函數(shù)，效用函數(shù)通常與信道增益、傳輸速率、干擾等因素相關(guān)。通過(guò)用戶(hù)之間的博弈行為，最終達(dá)到納什均衡狀態(tài)，使得系統(tǒng)的頻譜效率最大化。在實(shí)際應(yīng)用中，基于博弈論的子信道分配算法能夠充分考慮用戶(hù)的自主決策和相互影響，提高子信道分配的公平性和效率。但該算法需要用戶(hù)之間進(jìn)行信息交互，增加了信令開(kāi)銷(xiāo)，并且在一些情況下可能存在多個(gè)納什均衡解，需要進(jìn)一步優(yōu)化選擇。3.3.3用戶(hù)調(diào)度策略用戶(hù)調(diào)度策略在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)于優(yōu)化用戶(hù)接入順序和時(shí)間、提升系統(tǒng)效率起著至關(guān)重要的作用。合理的用戶(hù)調(diào)度能夠充分利用NOMA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高系統(tǒng)的吞吐量、降低延遲，滿(mǎn)足不同物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求。輪詢(xún)調(diào)度算法是一種簡(jiǎn)單直觀的用戶(hù)調(diào)度方法。在輪詢(xún)調(diào)度中，系統(tǒng)按照預(yù)先設(shè)定的順序依次為每個(gè)用戶(hù)分配資源和傳輸時(shí)間。在一個(gè)有5個(gè)用戶(hù)的NOMA物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)會(huì)按照用戶(hù)1、用戶(hù)2、用戶(hù)3、用戶(hù)4、用戶(hù)5的順序，輪流為每個(gè)用戶(hù)分配一定的傳輸時(shí)間片。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，公平性好，每個(gè)用戶(hù)都有機(jī)會(huì)獲得資源進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。但它的缺點(diǎn)也很明顯，沒(méi)有考慮用戶(hù)的信道狀態(tài)和業(yè)務(wù)需求差異。在實(shí)際應(yīng)用中，信道條件好的用戶(hù)和信道條件差的用戶(hù)獲得相同的傳輸時(shí)間，可能導(dǎo)致系統(tǒng)整體吞吐量較低，無(wú)法充分發(fā)揮NOMA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的業(yè)務(wù)，如遠(yuǎn)程醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等，輪詢(xún)調(diào)度算法可能無(wú)法保證其數(shù)據(jù)及時(shí)傳輸，影響應(yīng)用的正常運(yùn)行。最大載干比（MaxC/I）調(diào)度算法則是根據(jù)用戶(hù)的信道質(zhì)量來(lái)進(jìn)行調(diào)度。該算法優(yōu)先調(diào)度信道條件最好的用戶(hù)，因?yàn)樾诺罈l件好的用戶(hù)能夠以更高的速率進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，從而提高系統(tǒng)的整體吞吐量。在實(shí)際應(yīng)用中，基站實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各個(gè)用戶(hù)的信道質(zhì)量，即載干比（C/I），然后選擇C/I值最大的用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。MaxC/I調(diào)度算法能夠充分利用優(yōu)質(zhì)信道資源，提高系統(tǒng)的傳輸效率。但這種算法過(guò)于偏向信道條件好的用戶(hù)，可能導(dǎo)致信道條件差的用戶(hù)長(zhǎng)時(shí)間無(wú)法獲得資源，造成用戶(hù)之間的不公平性。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，一些低功耗設(shè)備可能由于位置或環(huán)境因素，信道條件相對(duì)較差，如果采用MaxC/I調(diào)度算法，這些設(shè)備可能無(wú)法及時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，影響整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)。比例公平（ProportionalFair，PF）調(diào)度算法是一種綜合考慮用戶(hù)信道質(zhì)量和歷史傳輸速率的調(diào)度算法，旨在在系統(tǒng)吞吐量和用戶(hù)公平性之間取得平衡。PF調(diào)度算法為每個(gè)用戶(hù)計(jì)算一個(gè)比例公平因子，該因子等于用戶(hù)當(dāng)前的瞬時(shí)傳輸速率與過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的平均傳輸速率之比。在調(diào)度時(shí)，選擇比例公平因子最大的用戶(hù)進(jìn)行傳輸。通過(guò)這種方式，既能夠保證信道條件好的用戶(hù)有機(jī)會(huì)以較高的速率傳輸數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)吞吐量，又能使信道條件差的用戶(hù)在一段時(shí)間內(nèi)也能獲得合理的傳輸機(jī)會(huì)，保證用戶(hù)公平性。在實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，PF調(diào)度算法能夠較好地滿(mǎn)足不同用戶(hù)的需求，適用于多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。但該算法的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高，需要實(shí)時(shí)計(jì)算和更新每個(gè)用戶(hù)的平均傳輸速率，對(duì)系統(tǒng)的計(jì)算資源和處理能力有一定要求。四、資源優(yōu)化算法與實(shí)現(xiàn)4.1優(yōu)化算法設(shè)計(jì)4.1.1基于博弈論的算法博弈論作為一種強(qiáng)大的分析工具，在解決多用戶(hù)系統(tǒng)中的資源分配問(wèn)題時(shí)展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，各個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可被視為博弈的參與者，它們?cè)谫Y源有限的情況下，通過(guò)相互競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作來(lái)實(shí)現(xiàn)自身利益的最大化。從博弈模型的構(gòu)建角度來(lái)看，首先需要明確博弈的參與者、策略空間和收益函數(shù)。在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，參與者即為各個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。每個(gè)設(shè)備的策略空間包括對(duì)功率、子信道等資源的選擇。對(duì)于功率策略，設(shè)備可以選擇不同的發(fā)射功率值；在子信道策略方面，設(shè)備可以決定申請(qǐng)使用哪些子信道。收益函數(shù)則綜合考慮設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸速率、能耗、服務(wù)質(zhì)量等因素。對(duì)于一個(gè)視頻監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，其收益函數(shù)可以定義為在滿(mǎn)足一定視頻質(zhì)量（即數(shù)據(jù)傳輸速率要求）的前提下，盡量降低能耗。數(shù)據(jù)傳輸速率可根據(jù)信道狀態(tài)和分配到的資源進(jìn)行計(jì)算，能耗則與設(shè)備的發(fā)射功率相關(guān)。在博弈過(guò)程中，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都會(huì)根據(jù)自身的收益函數(shù)和對(duì)其他設(shè)備策略的預(yù)期，選擇最優(yōu)的資源分配策略。當(dāng)設(shè)備A發(fā)現(xiàn)增加發(fā)射功率能夠提高其數(shù)據(jù)傳輸速率，且增加的能耗在可接受范圍內(nèi)時(shí)，它可能會(huì)選擇提高發(fā)射功率；當(dāng)設(shè)備A觀察到某個(gè)子信道上的干擾較小，且分配到該子信道能夠提高其數(shù)據(jù)傳輸效率時(shí)，它會(huì)嘗試申請(qǐng)?jiān)撟有诺?。各個(gè)設(shè)備的策略選擇相互影響，形成一種動(dòng)態(tài)的博弈關(guān)系。通過(guò)對(duì)博弈過(guò)程的分析，可以得到納什均衡解。納什均衡是指在博弈中，每個(gè)參與者都選擇了自己的最優(yōu)策略，且在其他參與者策略不變的情況下，任何一個(gè)參與者都無(wú)法通過(guò)改變自己的策略來(lái)提高自身的收益。在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源分配中，納什均衡解對(duì)應(yīng)的資源分配方案即為一種相對(duì)穩(wěn)定且有效的方案。在一個(gè)包含多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的場(chǎng)景中，當(dāng)所有設(shè)備都達(dá)到納什均衡時(shí)，系統(tǒng)的資源分配達(dá)到一種平衡狀態(tài)，此時(shí)系統(tǒng)的整體性能得到優(yōu)化。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，找到嚴(yán)格的納什均衡解可能較為困難，通常會(huì)采用一些近似算法或迭代算法來(lái)逼近納什均衡解。通過(guò)多次迭代，讓設(shè)備不斷調(diào)整自己的策略，逐漸接近納什均衡狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)資源的有效分配。4.1.2基于深度學(xué)習(xí)的算法隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法在解決復(fù)雜的資源分配問(wèn)題中展現(xiàn)出巨大的潛力。在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，采用深度學(xué)習(xí)算法能夠?qū)崿F(xiàn)資源的智能分配和優(yōu)化，有效提升系統(tǒng)性能。深度學(xué)習(xí)算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門(mén)控循環(huán)單元（GRU）等，為解決資源分配問(wèn)題提供了強(qiáng)大的工具。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜模式和特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)資源分配策略的優(yōu)化。以多層感知機(jī)為例，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，通過(guò)神經(jīng)元之間的權(quán)重連接來(lái)傳遞信息。在基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源分配中，輸入層可以接收物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的各種狀態(tài)信息，如信道狀態(tài)信息、設(shè)備的業(yè)務(wù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)量需求等。隱藏層則對(duì)這些輸入信息進(jìn)行非線(xiàn)性變換和特征提取，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律。輸出層則根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出最優(yōu)的資源分配策略，如功率分配系數(shù)、子信道分配方案等。通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)多層感知機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，使其不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和設(shè)備需求，從而實(shí)現(xiàn)資源的智能分配。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要定義合適的損失函數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)的資源分配策略與實(shí)際最優(yōu)策略之間的差異，并采用優(yōu)化算法來(lái)最小化損失函數(shù)。常用的損失函數(shù)有均方誤差（MSE）、交叉熵?fù)p失函數(shù)等。優(yōu)化算法如隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等，能夠根據(jù)損失函數(shù)的梯度信息，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使損失函數(shù)逐漸減小。在訓(xùn)練基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源分配模型時(shí)，可以采用Adam優(yōu)化算法，設(shè)置合適的學(xué)習(xí)率和其他超參數(shù)，通過(guò)多次迭代訓(xùn)練，使模型不斷優(yōu)化，提高資源分配的準(zhǔn)確性和效率。除了多層感知機(jī)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)，如在分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的地理位置分布與資源需求之間的關(guān)系時(shí)，可以利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體則擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中隨時(shí)間變化的信道狀態(tài)和設(shè)備業(yè)務(wù)需求等信息，能夠進(jìn)行有效的建模和預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的資源分配。在智能交通物聯(lián)網(wǎng)中，車(chē)輛的行駛狀態(tài)和通信需求隨時(shí)間不斷變化，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，提前為車(chē)輛分配合適的資源，保障車(chē)輛之間的通信質(zhì)量。4.2算法性能評(píng)估指標(biāo)為了全面、客觀地評(píng)估基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化算法的性能，本研究確定了以下關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo)。能效是衡量算法在能源利用效率方面的重要指標(biāo)，它反映了算法在實(shí)現(xiàn)通信目標(biāo)的同時(shí)，對(duì)能源的有效利用程度。能效的計(jì)算通常以單位能量消耗所實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)傳輸量或系統(tǒng)容量來(lái)衡量，公式表示為：è?????=\frac{?3??????????é??}{???è??é?????è??}其中，系統(tǒng)吞吐量是指在單位時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量，總能量消耗包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的發(fā)射功率消耗、信號(hào)處理能耗以及網(wǎng)絡(luò)中其他相關(guān)設(shè)備的能耗。在實(shí)際應(yīng)用中，提高能效對(duì)于降低物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)成本、延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命具有重要意義，尤其是對(duì)于大量依賴(lài)電池供電的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備而言，能效的提升能夠減少設(shè)備的充電或更換電池的頻率，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。頻譜效率是評(píng)估算法在頻譜資源利用方面的關(guān)鍵指標(biāo)，它體現(xiàn)了算法在有限的頻譜資源上實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰Αｎl譜效率通常定義為單位帶寬內(nèi)的系統(tǒng)吞吐量，公式如下：é￠?è°±??????=\frac{?3??????????é??}{?3??????

??¨??|???}在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，頻譜資源稀缺，提高頻譜效率能夠有效緩解頻譜緊張的問(wèn)題，支持更多設(shè)備的連接和數(shù)據(jù)傳輸。通過(guò)采用NOMA技術(shù)和優(yōu)化的資源分配算法，能夠在相同的頻譜資源上實(shí)現(xiàn)更高的頻譜效率，滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模連接和數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?。QoS滿(mǎn)足率用于衡量算法在保障物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備服務(wù)質(zhì)量方面的能力，它反映了在算法作用下，滿(mǎn)足不同應(yīng)用場(chǎng)景QoS要求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量占總設(shè)備數(shù)量的比例。QoS要求涵蓋了多個(gè)方面，如延遲、可靠性、數(shù)據(jù)傳輸速率等。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如遠(yuǎn)程醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等，延遲是關(guān)鍵的QoS指標(biāo)；而對(duì)于一些對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求嚴(yán)格的應(yīng)用，如工業(yè)自動(dòng)化、智能電網(wǎng)等，可靠性則更為重要。QoS滿(mǎn)足率的計(jì)算公式為：QoS???è?3???=\frac{???è?3QoSè|??±????è???¤???°é??}{???è???¤???°é??}\times100\%較高的QoS滿(mǎn)足率意味著算法能夠更好地適應(yīng)不同物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的多樣化需求，提供穩(wěn)定可靠的服務(wù)，保障物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的正常運(yùn)行和應(yīng)用的有效實(shí)施。除了上述主要指標(biāo)外，算法的計(jì)算復(fù)雜度也是一個(gè)重要的評(píng)估因素。計(jì)算復(fù)雜度反映了算法在執(zhí)行過(guò)程中所需的計(jì)算資源和時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)，它對(duì)于算法在實(shí)際物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用具有重要影響。在物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模設(shè)備接入的場(chǎng)景下，算法需要能夠快速地進(jìn)行資源分配和優(yōu)化，以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。計(jì)算復(fù)雜度通常通過(guò)分析算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來(lái)衡量。時(shí)間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的時(shí)間與輸入規(guī)模之間的關(guān)系，常用大O符號(hào)表示，如O(n)、O(n^2)等；空間復(fù)雜度則表示算法執(zhí)行過(guò)程中所需的額外存儲(chǔ)空間與輸入規(guī)模之間的關(guān)系。較低的計(jì)算復(fù)雜度意味著算法能夠在有限的計(jì)算資源下快速運(yùn)行，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和效率。在實(shí)際應(yīng)用中，需要在算法性能和計(jì)算復(fù)雜度之間進(jìn)行權(quán)衡，選擇既能夠滿(mǎn)足系統(tǒng)性能要求，又具有較低計(jì)算復(fù)雜度的算法。4.3算法實(shí)現(xiàn)與仿真分析4.3.1仿真環(huán)境搭建為了全面評(píng)估基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化算法的性能，本研究搭建了一個(gè)基于MATLAB的仿真平臺(tái)，以模擬實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)通信場(chǎng)景。在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置方面，考慮一個(gè)單小區(qū)的物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，小區(qū)半徑設(shè)置為500米，基站位于小區(qū)中心。假設(shè)小區(qū)內(nèi)均勻分布著不同類(lèi)型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，設(shè)備總數(shù)為100個(gè)，包括傳感器、執(zhí)行器和智能終端等。這些設(shè)備的業(yè)務(wù)類(lèi)型分為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)如遠(yuǎn)程醫(yī)療數(shù)據(jù)傳輸、自動(dòng)駕駛車(chē)輛通信等，對(duì)延遲要求較高，數(shù)據(jù)傳輸速率要求在10Mbps以上；非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)如環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)上傳、智能家居設(shè)備狀態(tài)更新等，對(duì)延遲要求相對(duì)較低，數(shù)據(jù)傳輸速率要求在1Mbps以上。在NOMA技術(shù)參數(shù)設(shè)置上，采用OFDM（正交頻分復(fù)用）作為子載波調(diào)制方式，子載波數(shù)量為128個(gè)，子載波間隔為15kHz，這樣可以有效抵抗多徑衰落，提高頻譜效率。功率分配方面，最大發(fā)射功率設(shè)置為20dBm，最小發(fā)射功率為5dBm。用戶(hù)配對(duì)策略采用基于信道增益差異的配對(duì)方法，將信道增益差異較大的用戶(hù)進(jìn)行配對(duì)，以充分發(fā)揮NOMA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。在接收端，采用串行干擾消除（SIC）技術(shù)來(lái)消除用戶(hù)間干擾，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的正確解調(diào)。為了模擬實(shí)際的信道環(huán)境，采用瑞利衰落信道模型來(lái)描述信號(hào)在傳輸過(guò)程中的衰落特性。瑞利衰落信道模型考慮了信號(hào)在傳輸過(guò)程中由于多徑傳播導(dǎo)致的信號(hào)強(qiáng)度隨機(jī)變化，其信道增益服從瑞利分布。在仿真中，設(shè)置信道衰落的標(biāo)準(zhǔn)差為3dB，以體現(xiàn)信道的動(dòng)態(tài)變化特性。還考慮了陰影衰落的影響，陰影衰落的標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)置為8dB，用于模擬信號(hào)在傳播過(guò)程中由于障礙物阻擋而導(dǎo)致的信號(hào)強(qiáng)度緩慢變化。通過(guò)這些參數(shù)設(shè)置，能夠較為真實(shí)地模擬基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境，為后續(xù)的仿真分析提供可靠的基礎(chǔ)。4.3.2仿真結(jié)果分析通過(guò)在上述搭建的仿真環(huán)境中對(duì)基于博弈論和深度學(xué)習(xí)的資源優(yōu)化算法進(jìn)行多次仿真實(shí)驗(yàn)，得到了一系列的仿真結(jié)果。以下將從能效、頻譜效率和QoS滿(mǎn)足率等方面對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析，并與傳統(tǒng)的資源分配算法進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證所提算法的優(yōu)越性。能效對(duì)比分析：圖1展示了不同算法下系統(tǒng)能效隨物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量增加的變化情況。從圖中可以明顯看出，基于深度學(xué)習(xí)的算法在能效方面表現(xiàn)最為出色，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，其能效始終保持在較高水平。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法能夠通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確捕捉物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化規(guī)律，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略，實(shí)現(xiàn)能源的高效利用?；诓┺恼摰乃惴苄б矁?yōu)于傳統(tǒng)算法，博弈論算法通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的相互博弈，能夠在一定程度上優(yōu)化資源分配，提高能源利用效率。傳統(tǒng)算法由于缺乏對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性，在設(shè)備數(shù)量增加時(shí)，能效下降較為明顯。當(dāng)設(shè)備數(shù)量達(dá)到80個(gè)時(shí)，基于深度學(xué)習(xí)的算法能效比傳統(tǒng)算法提高了約30%，基于博弈論的算法能效比傳統(tǒng)算法提高了約15%。頻譜效率對(duì)比分析：圖2呈現(xiàn)了不同算法的頻譜效率隨著總發(fā)射功率的變化情況?？梢钥闯?，基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)采用所提的資源優(yōu)化算法后，頻譜效率得到了顯著提升?；诓┺恼摰乃惴ㄔ陬l譜效率方面表現(xiàn)突出，隨著發(fā)射功率的增加，頻譜效率增長(zhǎng)較為穩(wěn)定。這是因?yàn)椴┺恼撍惴ㄍㄟ^(guò)合理的用戶(hù)配對(duì)和資源分配策略，充分利用了NOMA技術(shù)在相同頻譜資源上支持多個(gè)用戶(hù)通信的優(yōu)勢(shì)，減少了用戶(hù)間干擾，提高了頻譜利用率。基于深度學(xué)習(xí)的算法頻譜效率也較高，能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶(hù)需求，智能地分配頻譜資源。傳統(tǒng)算法在頻譜效率方面相對(duì)較低，在高發(fā)射功率下，頻譜效率增長(zhǎng)趨于平緩。當(dāng)總發(fā)射功率為15dBm時(shí)，基于博弈論的算法頻譜效率比傳統(tǒng)算法提高了約40%，基于深度學(xué)習(xí)的算法頻譜效率比傳統(tǒng)算法提高了約35%。QoS滿(mǎn)足率對(duì)比分析：圖3展示了不同算法下QoS滿(mǎn)足率隨業(yè)務(wù)負(fù)載的變化情況。隨著業(yè)務(wù)負(fù)載的增加，所有算法的QoS滿(mǎn)足率都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但基于深度學(xué)習(xí)和博弈論的算法下降幅度相對(duì)較小?；谏疃葘W(xué)習(xí)的算法在QoS滿(mǎn)足率方面表現(xiàn)最佳，能夠根據(jù)不同業(yè)務(wù)的QoS要求，精準(zhǔn)地分配資源，保障實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量?；诓┺恼摰乃惴ㄍㄟ^(guò)用戶(hù)之間的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作，也能在一定程度上保證用戶(hù)的QoS需求。傳統(tǒng)算法在業(yè)務(wù)負(fù)載較高時(shí)，QoS滿(mǎn)足率急劇下降，無(wú)法有效保障物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的服務(wù)質(zhì)量。當(dāng)業(yè)務(wù)負(fù)載達(dá)到80%時(shí)，基于深度學(xué)習(xí)的算法QoS滿(mǎn)足率比傳統(tǒng)算法提高了約25%，基于博弈論的算法QoS滿(mǎn)足率比傳統(tǒng)算法提高了約15%。通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析可知，基于博弈論和深度學(xué)習(xí)的資源優(yōu)化算法在能效、頻譜效率和QoS滿(mǎn)足率等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，能夠有效提升基于NOMA的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)性能，為物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用提供了有力的技術(shù)支持。五、案例分析5.1智能工廠案例5.1.1工廠物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在智能工廠的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，設(shè)備連接呈現(xiàn)出層次化和多樣化的特點(diǎn)。從底層的感知層來(lái)看，大量的傳感器和執(zhí)行器分布在生產(chǎn)線(xiàn)上的各個(gè)環(huán)節(jié)。溫度傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行溫度，壓力傳感器檢測(cè)管道內(nèi)的壓力，位置傳感器確定機(jī)械部件的位置等，這些傳感器負(fù)責(zé)采集各種物理量數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)控和控制提供基礎(chǔ)信息。執(zhí)行器則根據(jù)控制指令執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，如電機(jī)的啟動(dòng)、停止和轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)，閥門(mén)的開(kāi)關(guān)控制等，直接參與生產(chǎn)操作。這些底層設(shè)備通過(guò)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)，如ProfiBus、DeviceNet等，實(shí)現(xiàn)與上層設(shè)備的連接。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)具有可靠性高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠確保數(shù)據(jù)的快速準(zhǔn)確傳輸，滿(mǎn)足工業(yè)生產(chǎn)對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求。在網(wǎng)絡(luò)傳輸層，工廠內(nèi)部通常采用工業(yè)以太網(wǎng)構(gòu)建局域網(wǎng)。工業(yè)以太網(wǎng)具有高速、穩(wěn)定的通信性能，能夠承載大量的數(shù)據(jù)傳輸。生產(chǎn)線(xiàn)上的設(shè)備通過(guò)以太網(wǎng)交換機(jī)連接到工業(yè)以太網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚和傳輸。車(chē)間內(nèi)的PLC（可編程邏輯控制器）作為核心控制設(shè)備，不僅負(fù)責(zé)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行邏輯控制，還承擔(dān)著數(shù)據(jù)的處理和轉(zhuǎn)發(fā)功能。PLC通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)與傳感器、執(zhí)行器以及上層的管理系統(tǒng)進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制。AGV（自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)）小車(chē)在工廠內(nèi)負(fù)責(zé)物料的運(yùn)輸，它們也通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入工業(yè)以太網(wǎng)，接收調(diào)度系統(tǒng)的指令，按照預(yù)定的路徑自動(dòng)行駛，實(shí)現(xiàn)物料的高效配送。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)工廠生產(chǎn)過(guò)程的集中管理和決策支持，智能工廠還部署了車(chē)間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)器和公司辦公局域網(wǎng)。車(chē)間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)器收集和存儲(chǔ)來(lái)自生產(chǎn)線(xiàn)上各個(gè)設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和處理，為生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制等提供數(shù)據(jù)支持。公司辦公局域網(wǎng)則連接了工廠的各個(gè)管理部門(mén)，管理人員可以通過(guò)辦公局域網(wǎng)訪問(wèn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)器，獲取生產(chǎn)信息，進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃的制定、資源的調(diào)配和生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)控。通過(guò)這種層次化、多樣化的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，智能工廠實(shí)現(xiàn)了設(shè)備之間的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)的高效傳輸，為智能化生產(chǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5.1.2NOMA技術(shù)應(yīng)用效果NOMA技術(shù)在智能工廠中的應(yīng)用，對(duì)設(shè)備通信和生產(chǎn)效率提升產(chǎn)生了顯著的積極影響。在設(shè)備通信方面，NOMA技術(shù)的引入有效解決了智能工廠中設(shè)備數(shù)量眾多導(dǎo)致的頻譜資源緊張問(wèn)題。傳統(tǒng)的正交多址接入技術(shù)在面對(duì)大量設(shè)備同時(shí)通信時(shí)，由于每個(gè)設(shè)備需要占用獨(dú)立的正交資源，容易出現(xiàn)頻譜資源不足的情況，導(dǎo)致通信質(zhì)量下降。而NOMA技術(shù)允許在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)傳輸多個(gè)設(shè)備的信號(hào)，通過(guò)功率復(fù)用和SIC技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備之間的高效通信。在一條汽車(chē)生產(chǎn)線(xiàn)上，存在大量的傳感器和執(zhí)行器需要與控制中心進(jìn)行通信。采用NOMA技術(shù)后，這些設(shè)備可以在相同的頻譜資源上進(jìn)行信號(hào)傳輸，控制中心通過(guò)SIC技術(shù)對(duì)不同設(shè)備的信號(hào)進(jìn)行分離和解調(diào)，準(zhǔn)確獲取設(shè)備的狀態(tài)信息和控制指令。這不僅提高了頻譜利用率，還減少了設(shè)備通信的延遲，使得控制中心能夠及時(shí)響應(yīng)設(shè)備的狀態(tài)變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)控制。從生產(chǎn)效率提升的角度來(lái)看，NOMA技術(shù)使得設(shè)備之間的通信更加高效穩(wěn)定，為生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化提供了有力支持。在智能工廠中，生產(chǎn)線(xiàn)上的各個(gè)環(huán)節(jié)緊密相連，設(shè)備之間需要實(shí)時(shí)交互信息，以確保生產(chǎn)的順利進(jìn)行。NOMA技術(shù)的低延遲特性，使得設(shè)備之間能夠快速傳遞數(shù)據(jù)，減少了生產(chǎn)過(guò)程中的等待時(shí)間，提高了生產(chǎn)效率。通過(guò)NOMA技術(shù)，質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備可以將檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)傳輸給生產(chǎn)線(xiàn)上的執(zhí)行器，執(zhí)行器根據(jù)檢測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，避免了不合格產(chǎn)品的產(chǎn)生，提高了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。NOMA技術(shù)還支持設(shè)備的靈活接入和擴(kuò)展，隨著智能工廠的發(fā)展和設(shè)備的增加，新設(shè)備可以方便地接入物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，不會(huì)對(duì)現(xiàn)有設(shè)備的通信產(chǎn)生干擾，保障了生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。5.2智能交通案例5.2.1交通物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)智能交通中物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)融合了多種通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛與車(chē)輛（V2V）、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）、車(chē)輛與人（V2P）以及車(chē)輛與網(wǎng)絡(luò)（V2N）之間的全方位連接。在感知層，大量的傳感器被部署在車(chē)輛、道路設(shè)施和周邊環(huán)境中。車(chē)輛上配備了毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等傳感器，毫米波雷達(dá)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛周?chē)哪繕?biāo)物體的距離、速度和角度信息，為車(chē)輛的自適應(yīng)巡航、防撞預(yù)警等功能提供數(shù)據(jù)支持；激光雷達(dá)則通過(guò)發(fā)射激光束并接收反射光，構(gòu)建車(chē)輛周?chē)娜S環(huán)境模型，實(shí)現(xiàn)高精度的環(huán)境感知；攝像頭可以捕捉車(chē)輛前方、后方和周?chē)膱D像信息，用于識(shí)別交通標(biāo)志、車(chē)道線(xiàn)和其他車(chē)輛、行人等目標(biāo)。道路設(shè)施上也安裝了各類(lèi)傳感器，地磁傳感器能夠檢測(cè)車(chē)輛的通過(guò)和停留信息，用于交通流量監(jiān)測(cè)；道路氣象傳感器可以實(shí)時(shí)采集溫度、濕度、能見(jiàn)度等氣象數(shù)據(jù)，為交通管理部門(mén)提供道路狀況信息。在傳輸層，多種通信技術(shù)協(xié)同工作，以滿(mǎn)足智能交通不同場(chǎng)景下的通信需求。蜂窩網(wǎng)絡(luò)，如4G和5G，提供了廣域的通信覆蓋，支持車(chē)輛與遠(yuǎn)程服務(wù)器、交通管理中心之間的數(shù)據(jù)傳輸。5G網(wǎng)絡(luò)憑借其高帶寬、低延遲和大連接的特性，能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛與網(wǎng)絡(luò)之間的高速數(shù)據(jù)交互，為實(shí)時(shí)交通信息獲取、遠(yuǎn)程車(chē)輛控制等應(yīng)用提供了有力支持。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中，車(chē)輛可以通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)快速下載地圖更新數(shù)據(jù)、接收交通擁堵預(yù)警信息等。專(zhuān)用短程通信（DSRC）技術(shù)則主要用于車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的短距離通信。DSRC技術(shù)具有低延遲、高可靠性的特點(diǎn)，能夠在車(chē)輛行駛過(guò)程中實(shí)現(xiàn)車(chē)輛之間的實(shí)時(shí)信息交互，如車(chē)速、位置、行駛方向等，為車(chē)輛的協(xié)同駕駛、安全預(yù)警等應(yīng)用提供保障。在交叉路口，車(chē)輛可以通過(guò)DSRC技術(shù)與交通信號(hào)燈進(jìn)行通信，獲取信號(hào)燈的狀態(tài)信息，提前調(diào)整車(chē)速，實(shí)現(xiàn)綠波通行，提高交通效率。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)交通數(shù)據(jù)的集中管理和智能分析，智能交通系統(tǒng)還部署了交通數(shù)據(jù)中心和智能交通管理平臺(tái)。交通數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)收集、存儲(chǔ)和管理來(lái)自感知層的海量交通數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括車(chē)輛的行駛軌跡、交通流量、道路狀況等信息。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，能夠?yàn)榻煌ü芾頉Q策提供數(shù)據(jù)支持，如優(yōu)化交通信號(hào)配時(shí)、制定交通擁堵疏導(dǎo)方案等。智能交通管理平臺(tái)則基于交通數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能控制。交通管理部門(mén)可以通過(guò)智能交通管理平臺(tái)實(shí)時(shí)掌握交通狀況，對(duì)異常情況進(jìn)行及時(shí)處理，如對(duì)交通事故現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行快速調(diào)度和救援。5.2.2NOMA技術(shù)應(yīng)用效果NOMA技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)車(chē)輛通信和交通流量?jī)?yōu)化產(chǎn)生了顯