降低OFDM系统峰均功率的次优PTS-Clipping联合算法

针对正交频分复用(OFDM)系统的高峰均功率比(PAPR)问题,提出一种联合次优部分传输序列(PTS)与限幅的改进算法。该算法使用次优PTS降低OFDM信号的相关性,并联合限幅处理进一步降低OFDM信号的峰均功率。仿真结果表明,相比传统PTS算法,次优PTS-Clipping联合算法的复杂度降低了近一半,PAPR性能降低了1 dB,表明其能够最大限度地利用现有算法的优势,在降低PAPR的同时,又不会引入很大的计算量和边带噪声。

面向5G三大应用场景的F-OFDM系统PAPR抑制算法研究

曾作为5G候选波形技术的基于子带滤波的正交频分复用(Filtered-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,F-OFDM)是基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)发展而来的,和OFDM一样存在峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)的问题。高PAPR的信号在发送时对系统功率放大器的性能要求很高,容易发生信号失真,并且会直接影响整个系统的运行成本和效率。为了提高F-OFDM系统在5G三大应用场景中的PAPR抑制性能,引入一种基于迭代限幅滤波的次优PTS抑制算法。该算法主要分为两个过程,先对F-OFDM系统的各子带的高PAPR值信号进行线性抑制,然后待各子带的信号经过各自的数字子带滤波器合并后再进行迭代限幅滤波处理,从而完成对F-OFDM信号PAPR的抑制。仿真表明,该算法相对于单独使用次优PTS算法或迭代限幅滤波算法,能提高F-OFDM系统的PAPR抑制性能。