本研究针对非正交多址接入（NOMA）中的用户间干扰问题，提出了一种干扰感知超星座设计。通过自编码器，接收端能够识别可区分的符号，有效降低比特错误率，并展示了在不同信道场景下的适应性及其在NOMA系统中的潜在影响。

本文提出了一种基于非正交多址接入的分层联邦学习系统，旨在降低时间和能源成本。通过模糊逻辑的客户端编排策略，考虑客户端的异质性，制定了边缘服务器调度和资源分配方案。研究表明，该方案在性能提升和成本降低方面优于现有基准。