隨著大規模MIMO和物聯網的普及，能源效率(Energy Efficiency,EE)優化問題將是未來5G發展面臨的挑戰，其中多個用戶可以在相同子信道上復用的NOMA技術表現出更大的吸引力。假設完全了解信道狀態信息，基站根據最大比分配原則將具有最大分配因子的機器設備分配給用戶設備，在上行鏈路中采用了一種子信道與用戶設備雙邊匹配算法，通過基于NOMA的功率控制和時間調度，使得系統中的EE最優。仿真結果表明，與現有的方案相比，提出的優化方案能耗降低了6%以上。

0 引言

隨著無線通信技術的發展和智能設備的普及，物聯網（Internet of Things，IoT）得到快速發展[1]。IoT是一種智能網絡技術，即把任何物品與互聯網連接起來進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。物聯網的主要目標是最大限度地利用物理世界的硬件對象通信，并將這些對象收集的數據轉換為有用的信息，而不需要人為的幫助。不同于常規人類通信，在物聯網的蜂窩網絡中，機器類型通信設備(Machine Type Communication Device，MTCD)具有自己獨特的特征：大量設備、時間控制、小數據傳輸、超低功耗等。大規模的接入控制將是物聯網通信面臨的重大挑戰。為了應對這個挑戰，一種有效的方法是在蜂窩網絡中部署機器型通信網關(Machine Type Communication Gateway，MTCG)作為中繼器為MTCD服務[2]。考慮到用戶設備(User Equipment，UE)具有比MTCD更大的功率和存儲空間，文獻[3]中提出了將UE配置為MTCG的無線資源分配方案。最近，在下行蜂窩網絡中引入了非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access，NOMA)[4]。與TDMA不同，NOMA是在發送端疊加多個用戶信號，共用相同的時域、頻域資源，采用功率復用的設計思想，在同一個子信道同時為多個用戶提供服務。因此，NOMA技術對具有同時服務大量用戶的能力的物聯網通信顯得很有吸引力[5]。然而，由于機器類型通信設備總是配置為低功耗，能效優化問題對物聯網通信很重要。關于NOMA物聯網通信，現有工作主要集中在IoT系統中的傳感器選擇問題[6]。在文獻[7]中提出了一種多目標傳感器選擇方案。文獻[8]中提出了一種機器類通信功率控制和時間調度方案。文獻[9]中提出了一種低復雜度NOMA功率分配算法。文獻[10]中提出了一種物聯網的能效架構，通過預測傳感器的睡眠間隔來節省能耗。文獻[11]提出了一種能效優化的綜合系統模型，通過天線選擇睡眠機制來優化基站的EE。文獻[12]中考慮了下行鏈路非正交多址網絡的高效資源分配，通過優化子信道和功率分配，以最大限度地提高NOMA網絡的能量效率。

針對NOMA物聯網蜂窩網絡，基于上行鏈路能耗最小化問題[8]，MTCDs到UEs的傳輸中，基站根據UE的電池電平和MTCD與UE的距離，將MTCD分配給具有最大分配因子的UE，UE所服務的MTCD使用NOMA向UE發送數據。充當MTCG的UE可以解碼和轉發MTCDs的信息，并將自己的數據直接發給基站。在上行鏈路中，采用了一種子信道與用戶設備雙邊匹配算法，組內用戶使用NOMA的方式向基站發送數據。與現有的研究相比，提出的方案能效明顯提升。

1 系統模型

1.1 SDN到UE的問題制定

其中，P=(p1，…，pD)T，t=(t1，…，tN)，Dj是在約束時間T1內SDNj必須上傳的有效載荷，Pj是SDNj的最大發射功率。

1.2 UE到基站的問題制定

當UEs成功解碼SDNs發送的消息后，所有UEs向BS天線集發送數據。在發送數據之前用戶和子信道進行雙邊匹配。匹配完成以后，每個子信道都復用使得能效最優的用戶，天線l處接收到的信號為：