一种OFDM系统PAPR抑制技术联合算法研究

针对正交频分复用(OFDM)系统具有高峰均比(PAPR)的问题,提出了一种降低系统峰均比的联合算法——选择联合算法。该联合算法先将经过串并转换后的调制数据分成若干子块,再把每个子块送入算法选择器,依次判断后,最后对每个子块采用与之对应的算法。仿真结果表明,该联合算法可以有效降低PAPR 4 d B左右,在与分组数相同的PTS算法比较,当调制数少时,PAPR改善程度会优于PTS算法,当调制数大时,PAPR改善程度与PTS算法相当。

MIMO-OFDM系统峰均比抑制技术的研究

针对MIMO-OFDM系统的高峰均功率比(PAPR)问题,提出了一种改进的PTS与限幅的联合算法。该联合算法先将MIMO-OFDM信号经过改进的PTS优化算法进行处理从而选出PAPR值最小的那一路信号,然后再将其经过限幅处理进一步降低系统的PAPR。仿真结果显示,该联合算法不仅可以有效地降低系统的PAPR,还可以减小信号经过限幅后引起的非线性失真,从而显著提高系统的整体性能。

OFDM系统中一种改进的符号定时同步算法

正交频分复用(OFDM)系统对同步误差非常敏感,特别是与频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、和码分多址(CDMA)等多址方式结合使用时,同步显得尤为重要。首先对OFDM系统进行了描述,然后介绍了两种传统的经典OFDM同步算法,即Schmidl&Cox算法和Park算法,针对OFDM系统中对同步要求较高的问题,提出了针对训练序列的一种新的算法,在符号同步其它性能指标不变的情况下,该算法抗噪声和抗多径性能好,符号定时同步精确,在高斯环境下定时误差很小。