5G 網絡基站（Base Station，BS）大規模部署、移動終端海量接入，加劇了無線通信網絡的能耗赤字問題。在我國“雙碳”目標下，5G 網絡的發展要走綠色發展的道路，因此資源優化問題得到廣大學者的研究。文獻^[1-2]的作者研究了多載波(Multi-Carrier Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA) 系統資源分配問題。文獻^[3]對基于無線協能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，SWIPT) 的單載波協作NOMA系統功率分配方案進行研究。單載波會增加接收機解調復雜度并且SWIPT 技術能減少移動通信設備的能耗，因此本文將對基于SWIPT 的多載波NOMA 系統子功率分配算法進行研究。

1 系統模型

本章節考慮一個基于SWIPT 的下行的MC-NOMA系統，該系統包含1 個BS 和M 個用戶，BS 發射總功率為Pt，系統總帶寬為B，均勻劃分給N 個相互正交的子信道，子信道（Subchannel，SC）n 的帶寬為B_n，BS和用戶都裝有單根天線，均以半雙工的模式進行工作。靠近BS 的用戶為近端用戶，遠離BS 的用戶為遠端用戶。近端用戶充當中繼，以功率分割PS（Power Splitting，PS）模式進行能量收集和信息轉發。該系統包含兩個傳輸階段，第1 個是直連傳輸階段，第2 階段是協作轉發階段。

1）直連傳輸階段

在直連傳輸階段BS 依據NOMA 原理將信號廣播給小區內所有的用戶。SC_n 中傳輸的疊加信號為

2 SC功率分配算法

算法1：子信道功率分配算法

3 仿真結果與分析

圖2 展示Pt = 12 W時，EE 隨N 變化的情況。N 值變大，系統能服務更多用戶，系統吞吐量會提高，EE隨N 呈上升趨勢。N 增大會增加電路損耗，EE 增長趨勢逐漸平緩。N = 35 時，EE-DC 資源分配方案EE 比EE-FTPA 分別高出了%。在系統子信道數目較多時，本文所提的SC 用戶功率分配算法能更好的提升SWIPT的MC-NOMA 的EE。

4 結束語

此章節主要針對在用戶最低信息速率限制下，通過子信道功率分配來最大化基于SWIPT 的下行MC-NOMA的EE，并使用DC規劃進行求解。通過MATLAB仿真驗證，本文所提SC 功率分配有效的提升基于SWIPT的下行協作MC-NOMA的EE。

參考文獻：

[1] FU Y, SALAUN L, SUNG C W, et al. Subcarrier and power allocation for the downlink of multicarrier NOMA systems[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology,2018, 67(12): 11833-11847.

[2] 田心記,蔣清麗.下行NOMA系統中最大化能量效率的功率分配方案[J].北京郵電大學學報,2021,44(1):38-44.

[3] 馮熳,胡忠穎,巴特爾.基于連續凸逼近的協作式非正交多址接入聯合無線攜能通信的能效優化方案[J]. 電子與信息學報, 2023,45(4): 1147-1153.

[ 4 ] SH E N Y , Y A N G B , W A N G g S , e t a l . S u m r a t e maximization for multi-carrier SWIPT relay system with non-ideal power amplifier and circuit power consumption[J]. IEEE Access, 2019, (7): 89805-89820.

[5] NA Z, WANG X, SHI J, et al. Joint resource allocation for cognitive OFDM-NOMA systems with energy harvesting in green IoT[J]. Ad Hoc Networks, 2020, (5)107: 10222.

（本文來源于《電子產品世界》雜志2023年6月期）