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随着移动互联网和移动物联网的快速发展,第五代（The Fifth Generation,5G）及第六代（The Sixth Generation,6G）移动通信系统对频谱效率、连接数以及可靠性等提出了更高的要求。传统的正交多址接入（Orthogonal Multiple Access,OMA）方案由于受到正交性的限制,有限的时频资源无法满足5G和6G移动通信系统的多样化需求。而以叠加传输为特征的非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术方案突破了正交条件、以非正交方式在相同的时频资源上叠加多个用户信息,可以提高时频资源受限系统的频谱效率、用户的接入数以及用户的公平性。所以,研究NOMA系统的设计及优化具有重要的现实意义。目前产业界与学术界已经提出了多种NOMA候选方案,这些NOMA方案是通过在发送端对信号进行加扰、扩频、交织或稀疏映射等方式实现的。在NOMA候选方案中,基于稀疏签名矩阵的NOMA方案具有更好的鲁棒性,其性能增益主要依赖于稀疏签名矩阵的设计。然而,目前对稀疏签名矩阵的研究和优化仍存在诸多不足之处。为了提高NOMA系统的可靠性,本文主要研究了不同维度下NOMA稀疏签名矩阵设计、信道状态信息（Channel State Information,CSI）不理想场景下的NOMA稀疏签名矩阵设计和低峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）的NOMA稀疏签名矩阵设计。本文的主要工作和创新归纳如下:一、针对小维度NOMA稀疏签名矩阵优化问题,提出了一种新的图样分割多址接入（Pattern Division Multiple Access,PDMA）图样矩阵设计方案。基于稀疏签名矩阵的PDMA方案可以实现多个用户在相同的空/时/频/码域上的叠加传输,从而在多个域上合理设计不同用户的分集度可以提高NOMA系统的可靠性。本文首先提出了 PDMA发送端图样交织设计,提升了分集增益。在CSI理想情况下,提出了在衰落信道下利用离散二进制粒子群优化（Binary Particle Swarm Optimization,BPSO）算法,优化了 PDMA稀疏签名矩阵的映射结构。同时,本文基于模拟退火算法与粒子群算法相结合,避免了粒子群算法陷入局部最优解,在AWGN信道下,优化了 PDMA图样矩阵的星座旋转角度。本文通过平均互信息（Average Mutual Information,AMI）和误块率（Block Error Rate,BLER）仿真得出来优化的PDMA方案相比于参考的 PDMA 和稀疏码分多址接入（Sparse Code Multiple Access,SCMA）方案分别有0.5 dB和0.5 dB的性能增益。并且,在高频谱效率场景下,优化的PDMA方案性能增益更加显著。二、针对大维度NOMA稀疏签名矩阵优化问题,提出了一种新的低密度叠加调制（Low Density Superposition Modulation,LDSM）稀疏签名矩阵设计方案。相比于小维度NOMA,大维度NOMA用户的数据符号在时频资源上的分布更加分散,因此其具有更高的分集增益。同时,相比于小维度的NOMA稀疏签名矩阵,大维度的NOMA稀疏签名矩阵的度分布更加灵活,进而大维度NOMA可以获得更高的编码增益。相比于小维度的NOMA稀疏签名矩阵,大维度的NOMA稀疏签名矩阵一般具有较大的围长,因此其迭代检测的准确性更高。本文提出了基于外信息转移（Extrinsic Information Transfer,EXIT）图的骨干粒子群优化（Bare-bone Particle Swarm Optimization,BBPSO）算法来优化大维度LDSM稀疏签名矩阵。本文通过理论分析与仿真结果说明了优化的LDSM矩阵相比于参考的LDSM矩阵有0.5 dB的性能增益。并且,在高频谱效率场景下,相比于参考的LDSM矩阵,优化后的LDSM矩阵可取得1.2 dB的性能增益,相比于优化的SCMA和PDMA方案,优化后的LDSM矩阵可取得2.3 dB的性能增益。三、针对CSI不理想场景,提出了 NOMA稀疏签名矩阵设计方案。实际通信系统通常达不到CSI理想情况下的性能,本文研究了在CSI不理想情况下NOMA稀疏签名矩阵的设计。CSI不理想带来的误差使得NOMA系统的干扰增大,而干扰对NOMA稀疏签名矩阵的度分布具有重要的影响。本文基于正交导频和线性最小均方误差（Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE）算法估计 CSI,利用BBPSO算法优化了 CSI不理想情况下的NOMA稀疏签名矩阵,降低了不理想的CSI对NOMA系统的性能影响。仿真结果表明在CSI不理想情况下,优化的LDSM稀疏签名矩阵相比于参考的LDSM矩阵,可取得0.5 dB的性能增益。而且在远近效应场景下,优化的LDSM矩阵的全局用户和边缘用户的性能都优于参考的LDSM矩阵。并基于高斯误差模型,分析了 CSI误差对LDSM系统性能的影响,以判断是否执行优化算法,从而降低了优化签名矩阵的复杂度。四、针对NOMA-OFDM系统高PAPR的问题,提出了低PAPR的NOMA稀疏签名矩阵设计方案。上行NOMA-OFDM系统存在PAPR过高的问题。而PAPR过高则会导致功率回退,进而影响信息传输。为了降低NOMA-OFDM系统的PAPR,本文首先提出了具有低PAPR的NOMA稀疏签名矩阵优化方法。仿真结果表明优化的NOMA稀疏签名矩阵可以降低NOMA-OFDM系统的PAPR,但是却使得NOMA-OFDM系统的性能具有部分损失。为了达到降低NOMA系统PAPR的同时提高NOMA系统的性能的目的,本文提出了基于离散余弦变换（Discrete-Cosine Transform,DCT）矩阵的BBPSO算法,其中DCT矩阵降低了发送符号之间的相关性。该改进算法在保障NOMA系统性能的同时降低了 NOMA系统的PAPR。仿真结果表明优化后的NOMA稀疏签名矩阵不仅具有较低的PAPR,而且提高了 NOMA系统的性能。