降低OFDM信號(hào)非線性失真方法的研究.pdf

1、正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技術(shù)在數(shù)據(jù)傳輸效率和抗衰落能力等方面均具有較大的優(yōu)勢(shì)。但是，OFDM信號(hào)的峰均功率比（Peak to Average Power Ratio，PAPR)較高，一方面，這使得功率放大器（High Power Amplifier，HPA)的動(dòng)態(tài)范圍偏大，工作效率較低；另一方面，OFDM信號(hào)經(jīng)過(guò)HPA會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的非線性失真，導(dǎo)致系統(tǒng)誤

2、比特率（Bit Error Rate，BER)增加。
　　目前，降低非線性失真的方法大致分為兩類(lèi)：失真抑制和失真補(bǔ)償。失真抑制是通過(guò)發(fā)送端的預(yù)處理減小信號(hào)的PAPR，降低HPA引入的非線性失真。PAPR抑制技術(shù)主要有：概率類(lèi)、限幅類(lèi)和編碼類(lèi)。概率類(lèi)中的部分傳輸序列（Partial Transmit Sequences，PTS)算法和選擇性映射（Selected Mapping，SLM)算法均有較好的PAPR抑制效果，且不會(huì)引入額外

3、的信號(hào)失真。然而，PTS算法和SLM算法具有兩個(gè)顯著的缺點(diǎn)：一是發(fā)送端的計(jì)算復(fù)雜度較高；二是發(fā)送端需傳送邊帶信息（Side Information，SI)用于信號(hào)的接收，影響數(shù)據(jù)傳輸效率。失真補(bǔ)償是通過(guò)估計(jì)補(bǔ)償信號(hào)來(lái)降低OFDM信號(hào)的非線性失真，常用算法有壓縮感(Compressive Sensing，CS)和HPA逆模型補(bǔ)償算法等。
　　本文深入研究非線性失真抑制和補(bǔ)償算法。一方面，提出了低復(fù)雜度的PAPR抑制算法，進(jìn)而降低信號(hào)

4、的非線性失真；另一方面，通過(guò)設(shè)計(jì)合理的非線性失真補(bǔ)償算法降低OFDM信號(hào)的非線性失真。論文的主要工作安排如下：
　?。?）提出基于時(shí)域信號(hào)循環(huán)移位的低復(fù)雜度PTS算法。利用傅里葉逆變換（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)性質(zhì)，發(fā)送端只需要一次 IFFT運(yùn)算即可獲得較多的時(shí)域備選序列；接收端通過(guò)比較反向旋轉(zhuǎn)序列和最近星座點(diǎn)的距離恢復(fù)出時(shí)域旋轉(zhuǎn)因子，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的盲檢測(cè)。
　　（2）提出基于盲檢

5、測(cè)的低復(fù)雜度分塊SLM算法。在發(fā)送端采用少量低維 IFFT調(diào)制即可獲得較多的時(shí)域備選序列；在接收端通過(guò)改進(jìn)的盲檢測(cè)方式實(shí)現(xiàn)信號(hào)的恢復(fù)。
　?。?）提出基于限幅和壓縮感知的非線性失真補(bǔ)償算法。發(fā)送端將采用限幅方式降低信號(hào)的PAPR；接收端將采用改進(jìn)的HPA逆模型補(bǔ)償算法減小HPA引入的非線性失真，再采用壓縮感知算法抵消限幅失真。
　　（4）提出一種應(yīng)用于稀疏碼多址接入（Sparse Code Multiple Access，S