在6G网络中，为了实现高效能的NOMA（非正交多址接入）下行链路，需要对HBS（高比特率服务）3D轨迹和功率分配传输进行联合优化

《Scientific Reports》：Joint optimization of HBS 3D trajectory and power allocation transmission for energy- efficient NOMA downlink in 6G networks

　　

摘要

在万物互联（IoE）背景下，设备的快速增长给6G无线网络实现高容量和能效连接带来了重大挑战。悬停基站（HBSs）为提升物理层性能提供了有前景的解决方案；然而，它们的移动性和低效的发射功率分配（PA）可能会增加干扰和能耗。本文提出了一种基于多HBS的NOMA传输框架，用于下行6G网络，其中每个HBS服务于多个IoE设备。该框架联合优化HBS的三维（3D）轨迹、发射PA以及动态解码顺序执行，以在最小数据速率约束下实现总速率（TSR）和总能效（TEE）的最大化。由于优化变量和约束之间的耦合，所形成的优化问题是非凸的。为高效解决这一问题，采用了一种结合了遗传算法和改进的灰狼优化算法的低复杂度、快速收敛的混合优化框架。仿真结果表明，该框架显著优于现有的基准方案，TSR提高了23.6%，TEE提高了35.8%。这些结果证实了所提出的联合优化框架在提升整体网络性能方面的有效性。