在移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）网络中,可充分利用服务器自身的计算能力,协助资源受限的移动终端进行计算卸载。利用非正交多址接入技术（Nonorthogonal Multiple Access,NOMA）完成计算任务卸载,可有效提高频谱效率,同时减少完成任务计算所需的时延和能量消耗。目前,基于NOMA的移动边缘计算（NOMA-MEC）网络计算卸载研究主要集中在通信过程的时延和能量消耗两方面,对于计算成功概率的研究十分有限。计算成功概率是指目标任务可以在用户终端容忍时延约束内成功完成计算的概率,可被视为衡量延迟敏感型任务的服务质量（Quality of Service,Qo S）的重要指标。针对上述现象,本文首先对计算成功概率进行理论分析,提出了一种应用于NOMA-MEC网络的新型混合计算卸载方案。随后联合考虑计算成功概率、时延和能量消耗,对计算卸载方案加以改进。本文的主要内容和贡献为:1.本文针对MEC网络下的计算成功概率进行理论分析,首先得到了其闭式数学表达式。其次在下行NOMA-MEC网络中,充分利用多个边缘节点的计算能力,提出了一种混合计算卸载方案。该方案共存在三种工作模式:本地终端计算、任务完全卸载和部分卸载,可针对实际的应用场景进行选择。该方案具体可分为任务卸载和任务计算两阶段,用户终端在任务卸载阶段采用下行NOMA技术将拆分后的子任务卸载给多个节点处的MEC服务器,在任务计算阶段与MEC服务器同步进行子任务计算。本文将优化问题建模为一个最大化计算成功概率问题,分别采用理论分析验证和连续凸近似（Successive Convex Approximation,SCA）算法进行求解,得到了任务卸载时隙、任务计算时隙、任务拆分比率和功率分配因子的最优解。随后对系统性能进行分析,仿真结果表明:本文提出的方案相较于已有的计算卸载方案,可实现更高的计算成功概率,系统性能更好。2.本文针对NOMA-MEC网络,联合考虑计算成功概率和能量消耗对系统性能的影响,对提出的混合计算卸载方案加以改进。通信过程的总能耗由完成任务卸载阶段的传输能耗和用户终端与MEC服务器的计算执行能耗共同组成。通过合理化选择任务拆分比率和功率分配因子,在满足计算成功概率指标的前提下,最小化下行NOMA-MEC网络的总能耗。本文将该优化问题建模为非凸问题,并分别采用穷举搜索算法和连续凸近似算法完成求解。最后对系统性能进行分析,仿真结果验证了本文所提方案的合理性。