降低FBMC-OQAM峰均值比的低复杂度PTS算法

针对滤波器组多载波/正交幅度调制(FBMC-OQAM)系统中,功率峰均值比(PAPR)过高且传统抑制方法复杂度过高难以实现的问题,提出了一种应用在FBMC-OQAM系统中的新的抑制方法。首先,在传统部分传输序列(PTS)方法的基础上根据系统特性进行改进,得到迭代PTS(IPTS)算法,较传统PTS算法计算复杂度有明显降低;其次,将IPTS算法与限幅(Clipping)算法相结合,作为一种新的IPTS-Clipping联合算法应用在FBMC-OQAM系统中,该算法先利用IPTS算法对FBMC信号进行处理,再利用限幅方法进一步抑制系统的PAPR。理论分析和仿真实验结果表明,与传统PTS算法相比,所提算法减少了约70%的计算次数,当累计分布函数CCDF为10-3时,所提算法的PAPR值较原始信号降低了约48.5%,较PTS算法降低了33%,抑制效果明显优于其他方法。所提算法不仅能够显著抑制FBMC系统的PAPR,同时复杂度远低于其他原始算法,具有十分良好的性能。

基于SLM-PTS算法融合的NC-OFDM峰均比优化

基于非连续正交频分复用(non-continuous orthogonal frequency division multiplexing,NC-OFDM)模型,提出和研究了选择映射(selected mapping,SLM)算法和部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)算法,及其SLM-PTS融合优化技术,设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比,验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比(peak to average power ratio,PAPR)降低能力,但缺点是算法实现复杂度过高。因此,又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法(SLM-Clipping)融合解决方案,并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果,而且能够提高仿真运算效率。

WHT联合次优分层迭代PTS算法抑制OFDM信号峰均比

部分传输序列(PTS)算法是降低OFDM系统峰均比的有效方式,但由于其计算量随着相位因子数和分割子块数的增加呈指数级增长,故降低计算量成了PTS算法的重要改进方向。经典改进方法如IPTS算法,虽然大幅度降低计算量,但抑制PAPR性能受到了不可忽视的影响。由此在IPTS算法的基础上进行改进,提出次优分层迭代PTS算法,并利用Hadamard矩阵的正交性提出联合WHT的次优分层迭代PTS算法。Matlab仿真结果表明,该算法在计算量略有增加的情况下,抑制PAPR性能与原PTS算法贴近,和IPTS算法相比有明显提升。

降低OFDM信号峰均比的边带信息检测方案

对于每个子载波只受到QPSK符号调制的正交频率复用系统,提出了两种边带信息检测方案,此边带信息是部分传输序列次优算法降低正交频率复用信号峰均比所引入的.这两种方案利用了QPSK符号的特点,在发射端通过QPSK符号相位旋转把边带信息嵌入信号中,然后在接收端通过求模、减法以及比较运算把边带信息检测出来.这两种方案计算复杂度很低,具有较高检测可靠性能.

OFDM系统中降低峰均比的改进联合算法

正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplex)系统中,有很多降低峰均比(PAPR,Peak to Average Power Ratio)的方法,部分传输序列算法(PTS)是其中的一个大类。研究了峰均功率比(PAPR)较高的原因,且着重研究了PTS算法的降低峰均比的效果,并给予仿真说明比较。在现有PARR降低算法的基础上,深入研究了改进的PTS算法与限幅算法之间的联合方法。比起获得同等优化的PTS-Clipping算法,改进PTS-Clipping算法降低了计算复杂度,工程实现简单,具有一定的实用价值。