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随着4G网络的商用部署,5G移动通信技术的研究已经如火如荼,面对5G海量连接、高频谱效率和高容量的要求,非正交多址接入(NOMA)技术以其优异的频谱效率引起了业界广泛地关注。NOMA技术引入功率域,实现多用户功率域复用,在接收端通过串行干扰消除技术达到信号检测的目的。由于NOMA技术在发送端主动引入了干扰,因而接收端的信号检测成为NOMA关键技术点。本文针对NOMA系统下行链路信号的检测以及接收机展开研究。论文首先对NOMA技术的基本原理做了介绍,并以两个用户的系统模型为例,定量验证了相较于OFDMA系统,NOMA系统带来的性能增益。随后论文介绍了功率分配和信号检测两个关键技术,以及MIMO技术相关原理。然后,利用模块化的思想搭建NOMA系统下行链路的链路级仿真平台。基于该平台分别研究了单天线与多天线场景中Ideal SIC接收机、Symbol-level SIC接收机以及Codeword-level SIC接收机的接收性能。通过仿真分析发现,在合理分配发送功率前提下,Codeword-level SIC接收机误码率性能与Ideal SIC接收机基本保持一致,而Symbol-level SIC接收机的性能则较差;随着用户间功率分配因子差值的增加,接收机的性能有所提高;提高用户调制阶数,接收机对错误传播更加敏感,性能变差。此外,在单天线场景中,以最大化加权和速率为功率分配准则,对功率分配算法进行了研究,得到结论功率分配因子取值不仅与用户信噪比差值有关还与自身信噪比有关。在多天线场景中,研究了传输分集和空间复用两种模式下接收机的性能,仿真结果表明,传输分集模式下接收机的性能均好于空间复用模式下接收机的性能。在多天线场景中,由于不仅存在用户间的干扰,还存在流间干扰,使得Symbol-level SIC接收机对错误传播更加敏感,导致Symbol-level SIC接收机的接收性能大幅度降低,故针对错误传播(EP)问题对容量的影响进行了仿真分析,仿真结果表明EP会很大程度的影响系统容量。最后,引入了一种基于联合检测的算法,在接收端通过联合星座图直接检测用户信号,减少了干扰信号重建的过程。通过仿真发现,该接收机性能远远优于Symbol-level SIC接收机,且与Codeword-level SIC接收机相比,复杂度降低大约50%。