1.一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)NOMA系统的基站端基于功率复用，多用户共用时频资源单元，多个用户以非正交的形式分别叠加在各个子载波上，得到第n个子载波上的叠加信号为xn，用户k在第n个子载波上的接收信号为yk,n；

2)发送信号xn在接收端依据信干噪比进行排序译码，经过SIC检测后，得到用户m在第n个子载波上的信干噪比SINRm,n；

3)经过SIC检测处理后，计算用户m在第n个子载波上的传输速率Rm,n，以及前n个子载波上的总传输速率Rn；

4)根据NOMA系统中用户数并结合sk,n，建立系统总传输速率最大的目标函数，其中，sk,n＝1表示用户分配在第n个子载波上，sk,n＝0表示用户未分配在第n个子载波上；

5)采用遗传算法求解目标函数，得到最佳功率分配矩阵，包括：

51)初始化用户数，子载波数与小区半径，所述小区半径是指能够可靠通信的范围；

52)从总传输速率与复用用户数的关系角度设置系统传输总功率，或从总传输速率与系统传输总功率的关系角度设置用户数；

53)根据系统传输总功率及用户数的限制，平均分配用户功率，确定初始用户功率分配矩阵P；

54)确定目标函数如下：

确定需满足的约束条件如下：

s.t.

其中，pk,n表示第n个子载波上用户k的功率，kn表示第n个子载波被kn个用户共享，ptot为系统传输总功率，N表示系统子载波数，K表示总用户数；

55)利用遗传算法的积木块假设理论，生成全局最优解；通过在matlab中进行仿真，最终得出最佳功率分配矩阵；

56)根据最佳功率分配矩阵，求出该用户数或系统传输总功率下的系统总传输速率；

57)返回步骤52)，再次设置用户数或系统传输总功率，计算系统总传输速率，通过多次计算，得到不同用户数或不同系统传输总功率限制条件下的系统总传输速率。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，所述步骤1)中，各个子载波上叠加的用户数不小于1。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，所述步骤1)中，若第n个子载波被kn个用户 共享，叠加信号表示为：其中，xi,n表示第n个子载波上用户i的信号，i＝1,2,…,kn，pi,n表示第n个子载波上用户i的功率。

4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，所述步骤1)中，接收信号表示为：yk,n＝hk,nxn+wk,n其中，hk,n是第n个子载波上用户k的信道增益，wk,n是第n个子载波上用户k的信道高斯白噪声和小区干扰。

5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，所述步骤2)中，SIC检测过程为：

21)接收端在第一级检测之前，先要将接收信号按照信号功率大小进行排序，得到

22)对信号功率最强的 进行数据判决，输出

23)然后在对用户 进行检测时，先减去 造成的干扰 再对用户进行数据判决输出；

24)按照功率顺序依次执行相同的操作，最后依次输出x2,n和x1,n，完成对所有的用户信号检测。

6.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，所述步骤2)中，信干噪比SINRm,n计算如下：其中，pm,n表示第n个子载波上用户m的功率， 表示第n个子载波上用户m的信噪比，hm,n是第n个子载波上用户m的信道增益， 表示噪声功率。

7.根据权利要求6所述的一种基于遗传算法的NOMA功率分配方法，其特征在于，所述步骤3)中，Rm,n和Rn计算如下：Rm,n＝log2(1+SINRm,n)

其中，Kn表示前n个子载波上的总用户数，Rk,j表示用户k在第j个子载波上的传输速率。