通过在选择性映射算法(SLM)中引入交叉熵(CE),可以得到最优的符号序列,使SLM算法降低OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统峰均功率比的效果达到最优。在CE-SLM(Cross Entropy-Selected mapping)算法实现的过程中,需...通过在选择性映射算法(SLM)中引入交叉熵(CE),可以得到最优的符号序列,使SLM算法降低OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统峰均功率比的效果达到最优。在CE-SLM(Cross Entropy-Selected mapping)算法实现的过程中,需经过多次迭代运算,势必增加了算法的复杂度。拟在CE-SLM算法中引入一个快速收敛因子,使得系统中的采样概率快速收敛到0或者1的状态,降低了优化符号序列所需的迭代次数。仿真结果表明:改进算法在保持与CE-SLM算法降低PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)效果一致的情况下,降低了得到最优符号序列所需的迭代次数,使得算法的复杂度得到有效降低。展开更多
文摘通过在选择性映射算法(SLM)中引入交叉熵(CE),可以得到最优的符号序列,使SLM算法降低OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统峰均功率比的效果达到最优。在CE-SLM(Cross Entropy-Selected mapping)算法实现的过程中,需经过多次迭代运算,势必增加了算法的复杂度。拟在CE-SLM算法中引入一个快速收敛因子,使得系统中的采样概率快速收敛到0或者1的状态,降低了优化符号序列所需的迭代次数。仿真结果表明:改进算法在保持与CE-SLM算法降低PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)效果一致的情况下,降低了得到最优符号序列所需的迭代次数,使得算法的复杂度得到有效降低。
