本文提出了将非正交多址接入和毫米波通信相结合的方法，并研究了使用波束成型和功率分配的方法来实现最大化系统总速率。经过大量的性能评估，结果表明，该方法的性能接近于理论上的最优解，并明显优于时分多址的结果。

Nov, 2017

本文研究了一种上行毫米波大规模多输入多输出系统的能量效率最大化问题，应用非正交多址访问技术和混合模拟数字波束成形方案，并提出了一种功率分配算法，同时利用基站的全局信息进行改进，数值结果表明，与传统正交多址访问技术相比，所提出的非正交多址访问技术实现了更优越的能量效率。

Mar, 2019

本文研究了 NOMA 系统中用户集群分组和功率分配的问题，并利用 KKT 优化条件推导了单元簇中的最优功率分配策略，进一步提高了系统的整体吞吐量。

Aug, 2016

本论文介绍了使用深度强化学习和控制理论方法 (DRL) 实现毫米波非正交多址接入 (NOMA) 系统的联合功率分配和混合波束成形，通过考虑用户之间的相互干扰并同时满足高速率需求，模拟结果表明该方法比时分复用多址 (TDMA) 和非线视距 (NLOS)-NOMA 方法在用户总速率方面效果更好，且该方法独立于信道响应。

May, 2022

本文提出两种算法用以解决多用户 MISO-NOMA 系统下基于全局能量效率最大化的下行波束成形问题，证明相比传统方法提供更高的能量效率。

Feb, 2019

该研究使用深度强化学习方法，对毫米波条件下的非正交多址接入进行了功率分配和波束成形的优化，以达到用户总速率最大化，并在模拟结果中表现出较其他方法更佳的效果。

May, 2022

本文研究了多信道下行 NOMA 系统的资源分配问题，分别考虑了最小最大公平性、加权和速率最大化、带服务质量约束的速率最大化、能量效率最大化和带权重或服务质量约束的情况，并考虑了用户功率上的约束和影响，提出了相应的功率分配和信道分配的优化方案，并且在模拟实验中验证了其优越性。

Jul, 2017

本文研究了超出 5G 基于蜂窝的物联网网络中在线用户分组、调度和功率分配的问题。采用非正交多址接入方法来容纳多个设备在相同的无线电资源块中。作者提出了高效的在线竞争算法，并演示了如何在强化学习设置中使用这些在线算法并组合它们的解来获得功能强大的动力分配和全局解决方案。

Feb, 2020

本文提供了在 NOMA 多用户接入系统中，对功率和信道分配进行联合优化的理论和算法解决方案。我们构建了数学模型，分析了各种约束和效用函数下的可解和不可解情况，并提出了 LDDP 算法框架来实现近似最优解。与正交多址接入和以前的 NOMA 资源分配方案相比，数值结果表明 proposed algorithmic solution 能够显著地提高系统的吞吐量和公平性。

Mar, 2016

本论文考虑在正交多址接入（OMA）中集成非正交多址接入（NOMA）实现上行混合系统的能效资源分配问题。通过优化用户聚类，信道分配和功率分配，共同制定能源效率最大化问题。通过构建从用户到资源块（RB）的多对一二分图，提出了一种联合用户 - RB 关联和功率分配方案，并提出了一种新颖的低复杂度算法，以在任何连续干扰消除（SIC）顺序和任意数量的用户下获得最佳能源效率。同时，提供了两个 SIC 顺序下的两个用户每簇情况的解析解，并通过数值结果表明，所提出的联合用户 - RB 关联和功率分配算法优于其他基于混合多址和 OMA 的方案。

Mar, 2019