In future wireless networks, the synergy of non-orthogonal multiple access (NOMA) and cognitive radio (CR) can provide higher spectral efficiency and increased data rate. In this context, this article studies the performance of a space-time block code-aided overlay cognitive NOMA system based on Alamouti's (2 x 1, multiple-input single-output) code under the practical consideration of channel estimation errors (CEEs) and imperfect implementation of successive interference cancellation (SIC) at the receiver. We evaluate the closed-form expressions, after approximation, for the system throughput (ST) and outage probability (OP) over Rayleigh fading channels for both the secondary and primary networks. Asymptotic expressions of the OP and ST at high signal-to-noise ratio region are also evaluated to obtain further insights into the proposed scheme. Further, the article investigates the impact of various parameters on the OP and ST of the proposed scheme. Moreover, the OP of STBC orthogonal multiple access (OMA) based overlay cognitive network is also determined and compared with the presented network. Finally, simulations are used to validate the performance analysis of the proposed network and the accuracy of the derived analytical results. The simulation result shows that the presented system achieves significant gain in terms of the OP and ST compared to the STBC-OMA based overlay cognitive system and a recently proposed scheme under imperfect SIC and CEE conditions.

在未来的无线网络中，非正交多址接入 (NOMA) 和认知无线电 (CR) 的协同作用可以提供更高的频谱效率和更高的数据速率。在此背景下，本文研究了基于 Alamouti（2 x 1，多输入单输出）码的时空块码辅助叠加认知 NOMA 系统在实际考虑信道估计误差（CEE）和接收机连续干扰消除 (SIC) 的实施不完善。我们在近似后评估次要和主要网络在瑞利衰落信道上的系统吞吐量 (ST) 和中断概率 (OP) 的封闭形式表达式。还评估了高信噪比区域的 OP 和 ST 的渐近表达式，以进一步了解所提出的方案。此外，本文研究了各种参数对所提出方案的 OP 和 ST 的影响。此外，还确定了基于 STBC 正交多路访问 (OMA) 的覆盖认知网络的 OP，并将其与当前网络进行了比较。最后，仿真用于验证所提出网络的性能分析和导出分析结果的准确性。仿真结果表明，与基于 STBC-OMA 的叠加认知系统和最近提出的在不完善的 SIC 和 CEE 条件下的方案相比，所提出的系统在 OP 和 ST 方面取得了显着的收益。本文研究了各种参数对所提出方案的 OP 和 ST 的影响。此外，还确定了基于 STBC 正交多路访问 (OMA) 的覆盖认知网络的 OP，并将其与当前网络进行了比较。最后，仿真用于验证所提出网络的性能分析和导出分析结果的准确性。仿真结果表明，与基于 STBC-OMA 的叠加认知系统和最近提出的在不完善的 SIC 和 CEE 条件下的方案相比，所提出的系统在 OP 和 ST 方面取得了显着的收益。本文研究了各种参数对所提出方案的 OP 和 ST 的影响。此外，还确定了基于 STBC 正交多路访问 (OMA) 的覆盖认知网络的 OP，并将其与当前网络进行了比较。最后，仿真用于验证所提出网络的性能分析和导出分析结果的准确性。仿真结果表明，与基于 STBC-OMA 的叠加认知系统和最近提出的在不完善的 SIC 和 CEE 条件下的方案相比，所提出的系统在 OP 和 ST 方面取得了显着的收益。仿真用于验证所提出网络的性能分析和导出分析结果的准确性。仿真结果表明，与基于 STBC-OMA 的叠加认知系统和最近提出的在不完善的 SIC 和 CEE 条件下的方案相比，所提出的系统在 OP 和 ST 方面取得了显着的收益。仿真用于验证所提出网络的性能分析和导出分析结果的准确性。仿真结果表明，与基于 STBC-OMA 的叠加认知系统和最近提出的在不完善的 SIC 和 CEE 条件下的方案相比，所提出的系统在 OP 和 ST 方面取得了显着的收益。