考虑下行传输，LED同时发送包含U个用户信息的光信号，接收端采用SIC检测，建立可见光NOMA-DCO-OFDM系统，如图7.1所示。
图7.1 NOMA-DCO-OFDM系统
7.3.1 NOMA-DCO-OFDM系统原理
首先，U个用户的调制符号经过叠加编码输出为
可以看出，系统的光功率和电功率由 xIFFT的方差σ0和直流偏置 BDC共同决定。通常IM/DD系统是平均光功率受限的系统[14]，平均光功率主要由直流偏置决定，但系统所传输的信息仅包含在信号 xIFFT中。xIFFT是均值为零、方差为σ0的高斯分布信号，因此系统用户使用的总功率限制为σ02。由IFFT输入输出信号平均功率相等，可得
用户v接收经过室内无线信道传输的光信号，并转换为电信号，再经过A/D、S/P和删除CP后输入FFT模块，输出频域信号 Yv表示为
与发送端信号Xmap相对应，提取 Yv中第n=1到n=NSC个子载波作为解调信息的信号Yv，extract，其中Yv，extract（m）表示为
式中，第一项包含用户v的信息，第二项包含除用户v外的其他用户信息，其对用户v造成干扰，第三项和第四项是限幅噪声和高斯噪声。
在没有SIC解调时，用户v第m个子信道的信干噪比（SINR）为
7.3.2 SIC检测
为了提高用户的信干噪比，在NOMA系统中采用SIC以减小同一子信道内多用户间的干扰。SIC的原理如图7.2所示，假设有两个用户UE1和UE2，随机分布在室内。在第m个子信道的频域信道增益分别为H1（m）和H2（m），不失一般性，假设H2（m）＞H1（m），为了保证公平性，信道条件差的用户UE1的功率分配大于UE2的功率，即 p1，m＞p2，m。对于UE1，信号 Y1（m）中自身的信号大于UE2的信号，故SIC解调时直接对自身的信息解调，同时将UE2的信号当作噪声。而对UE2而言，信号 Y2（m）中UE1的信号大于UE2的信号，因此先解调UE1的信息，然后从 Y2（m）中减去UE1的信号，最后再解调UE2信号。
图7.2 SIC检测原理图（2用户情况）
在 SIC检测时，按照用户的归一化信道增益Πv（m）从小到大的顺序解调，优先解调的用户信号恢复后，从后解调的用户接收信号中逐级消除。假设ΠU（m）＞ΠU-1（m）＞…＞Πv（m）＞…＞Π1（m）。对用户UEv进行SIC检测时，用户UEu＜UEv可以成功译码，然后消除对用户UEv的干扰，而将UEu＞UEv的用户信号当作噪声，因此用户UEv的SINR为
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用户UEv在第m个子信道的和速率为
式中，除以2是由于Hermitian对称使频带利用率减低了一半，WSC表示子信道带宽。
系统所有用户总的和速率为
7.3.3 功率分配方法
系统和速率与用户的功率分配有关，当总功率一定时，某一用户的功率分配必然会影响到整个系统的和速率。NOMA是主动引入干扰，通过功率域区分用户，因此用户功率分配方案就显得十分重要，直接影响系统的信道容量。全搜索功率分配[15]（FSPA）是遍历搜索所有可能的功率分配方案，找出使系统和速率最大的分配方案。FSPA是最优的分配方法，但是当用户数较多时，FSPA的复杂度太高。以下介绍几种复杂度较低的次优功率分配方法。
1.分数阶传输功率分配（FTPA）
根据文献[15]提出的分数阶传输功率分配（FTPA）方法，用户v在第m个子信道的功率分配因子为
式中，αFTPA（0≤αFTPA≤1）表示功率衰减系数，αFTPA越大时给信道增益越小的用户分配的功率越多，当αFTPA=0时每个用户平均分配发送功率。
2.静态功率分配（SPA）
静态功率分配[7]（SPA）是根据用户在SIC检测中的译码次序进行功率分配，用户v在第m个子信道的功率分配因子为
其中αSPA（0＜αSPA＜1）是功率分配系数。
3.增益比功率分配（GRPA）
SPA方法仅考虑了用户的信道增益排序，而没有具体引入信道增益。文献[7]提出了增益比功率分配（GRPA）方法，将信道增益考虑其中，用户v在第m个子信道的功率分配因子为
可以看出，用户的Πv（m）越大，分配的功率越少。
SIC检测时，Πv（m）较大的用户可以消除比自己信道增益小的用户干扰，然后再译码，因此需要较少的功率。而Πv（m）较小的用户受到的用户间干扰较大，故需要较大的功率，这体现了用户之间的公平性。
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