Mô hình gồm hai loại người dùng: người dùng di động (MUs) và thiết bị IoT (IoTUs), chia sẻ cùng một trạm gốc.

• MUs được xem là người dùng sơ cấp (PUs) có khả năng SIC, còn IoTUs là người dùng thứ cấp (SUs) không thể khử nhiễu.
• - SIC không hoàn hảo được mô hình hóa bằng tham số dư nhiễu k, ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống.
• - Phân bổ tài nguyên được chia làm hai bước:
•   - Bước 1: Gán kênh cho MUs bằng thuật toán “peeling” ba bước để đảm bảo QoS.
•   - Bước 2: Gán kênh và phân bổ công suất cho IoTUs bằng thuật toán truyền thông điệp có trọng số (ReMPA).
• - ReMPA được ánh xạ thành mạng nơ-ron hồi tiếp sâu (deep RNN) để tăng tốc độ hội tụ và giảm độ phức tạp tính toán.
• - Học sâu được sử dụng để tối ưu hóa trọng số chia sẻ (tied weight) trong mạng RNN nhằm đạt kết quả phân bổ tối ưu.
• - Cơ chế lập lịch người dùng dựa trên độ ưu tiên và yêu cầu QoS để tránh nhiễu có hại giữa MUs và IoTUs.
• - Kết quả mô phỏng cho thấy:
•   - NOMA với SIC không hoàn hảo vẫn vượt trội về hiệu suất phổ và số lượng kết nối so với OFDMA.
•   - Tuy nhiên, hiệu suất năng lượng thấp hơn do tiêu thụ công suất cao hơn.
•   - Deep RNN giúp hội tụ nhanh và giảm độ phức tạp tính toán.