184 浏览将信道条件差异较大的用户进行配对，可以提高SIC的解码效率，提升系统容量。
4.2.2 基于用户需求的用户配对
根据用户的服务质量需求进行配对，实现对不同用户需求的灵活支持。
4.3 信号处理与干扰管理
4.3.1 SIC技术优化
优化SIC技术，提高信号解码的准确性和效率，减少误码率。
4.3.2 干扰管理策略
通过干扰管理策略，降低用户间的干扰，提升系统的整体性能。
第五章 仿真实验与性能评估
5.1 实验设计
5.1.1 仿真环境设置
使用Matlab/Simulink等仿真工具，搭建NOMA系统的仿真环境，设置不同的用户数、信道条件和功率分配策略。
5.1.2 性能指标
选取频谱效率、系统容量、用户吞吐量和误码率等作为主要性能指标，评估NOMA系统的性能。
5.2 仿真实验结果
5.2.1 不同功率分配策略下的性能对比
通过仿真实验，比较固定功率分配和动态功率分配策略在频谱效率和系统容量上的表现。
5.2.2 用户配对策略的影响
分析基于信道条件和基于用户需求的用户配对策略对系统性能的影响，探讨最佳配对策略。
5.3 结果分析
5.3.1 频谱效率分析
实验结果显示，动态功率分配策略显著提高了NOMA系统的频谱效率，尤其在用户数较多的情况下表现更为突出。
5.3.2 系统容量评估
NOMA系统在合理的用户配对和功率分配下，系统容量明显优于传统OMA系统，验证了NOMA在提升系统容量方面的优势。
第六章 讨论与未来工作
6.1 NOMA技术的优势与挑战
6.1.1 优势分析
NOMA技术通过功率域复用，实现了高频谱效率和大系统容量，适用于5G及未来通信网络的发展需求。
6.1.2 挑战探讨
NOMA技术在实际应用中面临着信号处理复杂、功率分配难题以及用户配对策略等方面的挑战，需要进一步的研究和优化。
6.2 未来发展方向
6.2.1 NOMA与人工智能的结合
利用人工智能技术优化NOMA系统的功率分配和用户配对策略，提升系统的智能化水平和自适应能力。
6.2.2 NOMA在6G网络中的应用
探索NOMA技术在6G网络中的应用潜力，结合新兴技术如量子通信和边缘计算，推动通信技术的进一步发展。
第七章 结论
本文系统地研究了非正交多址接入（NOMA）技术在5G网络中的应用，分析了其基本原理、优势与挑战，并通过仿真实验验证了其在不同场景下的性能表现。研究表明，NOMA技术在提高频谱效率和系统容量方面具有显著优势，但在信号处理和资源分配方面仍需进一步优化。未来，结合人工智能和边缘计算等新兴技术，NOMA有望在6G网络中发挥更大的作用，推动通信技术的持续发展。
参考文献
