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互联网时代的蓬勃发展,有效的改善了人们的生活质量,人们对流量的需求呈指数倍的增长。尤其是物联网的提出和发展,构建万物互联互通的宏伟蓝图,对通信网络的传输速率要求更高。新兴业务的快速发展需要更多的频谱资源和更高的频谱使用率,这给稀缺的频率资源带来了巨大的挑战,所以具有更高速率和更高频谱效率的NOMA技术成为研究的热点,也是本文研究的重点。目前的许多研究成果中,下行链路NOMA系统的功率分配和用户配对成为研究的热点,但是还存在许多不足,首先是在用户公平性问题上的研究仍存在以下不足之处:（1）单方面考虑比例公平因子PF（Proportional Fairness）的最大化,并没有涉及到用户的QoS（Quality of Service）的约束;（2）考虑了用户的QoS以及和速率最大化,或者考虑了最大化比例公平因子和用户最低的数据速率等情况下,边缘用户的公平性得到保障,但是系统和速率仍低于相同条件下传统的正交接入技术。其次是在用户配对上仍然存在不足之处:（1）全局最优的算法复杂度太高;（2）仅考虑和速率最优而忽略配对条件,导致信道条件差距不大的用户配对在一起,造成SIC（Successive Interference Cancellation）解调难度增加。作者针对上述不足进行深入研究,本文主要的工作和创新点总结如下:（1）为了确保用户的服务质量,针对提高边缘小区用户公平性问题,提出一种下行链路NOMA基于比例公平功率分配策略。根据比例公平方法推导出公平性因子,在保证每个用户最低数据速率约束下,最大化复用用户中公平性最差的用户的比例公平因子。然后,在理论分析中,将此非凸的目标函数转换成凸函数,用KKT最优约束条件求出问题的最优解。仿真证明,在保证和速率不低于相同条件下传统的正交多址接入技术的前提下,该功率分配方案,有效的提高了小区边缘用户的速率,保证边缘用户的公平性。（2）为了有效的降低算法复杂度和避免信道差距相近的用户配对在一起,提出了一种基于信道差异性的用户配对算法和基于最优和速率的子频带选择算法。在下行链路小区中,如果用户总数y大于阈值x（x表示使用KM算法用户数上界）,使用二分法分割用户集。对于每一个分割后的子集合,按照信道条件递减的顺序排序,并分成四组,交叉组合,并构造信道差异矩阵,采用KM算法求解匹配的结果,该算法的复杂度为（4）4?log2?。在子频带选择问题上,采用双边互选规则,每组配对成功的用户基于信道条件优劣选择子频带,此时会出现多组配对用户选择同一个子频带的问题,因此,子频带通过（1）中比例公平的功率分配方法选择和速率最大的一个用户集,而拒绝其它的用户集。仿真结果表明,该算法有效降低复杂度且可以避免信道条件相近的用户匹配在一起。