降低OFDM信號PAPR的智能PTS算法研究.pdf

1、正交頻分復用( Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)由多載波調(diào)制( Multicarrier Modulation，MCM)技術發(fā)展而來。每個OFDM符號是由若干子載波疊加而成，子載波可由不同調(diào)制方式調(diào)制。當多個子載波的相位一致時，子載波合成信號的瞬時功率會大于信號的平均功率，造成較高的峰均功率比( Peak-to-average Power Ratio，PAPR)。
　

2、　高峰均比是OFDM的一個主要缺點，它要求發(fā)射機的功率放大器有高線性度。如果高峰均比信號進入功率放大器非線性區(qū)，有可能導致信號畸變和信號正交性被破壞。因此需要研究能夠抑制OFDM系統(tǒng)高峰均比的方法。
　　目前使用的降低OFDM系統(tǒng)PAPR的方法可分為三類：信號預畸變技術、編碼類技術與概率類技術。其中概率類技術不會帶來信號失真，但需引入少量的冗余信息，是研究的主要方向。這類技術包括選擇映射( Selected Mapping sch

3、eme，SLM)法和部分序列傳輸( Partial Transmit Sequence，PTS)法等。
　　PTS方法尋找合適的相位因子組合作用在信號上使傳輸信號序列具有低PAPR值。PTS法抑制系統(tǒng)PAPR的關鍵在于選擇最優(yōu)或者次最優(yōu)的方法搜尋到合適的相位因子組合。研究結果表明，在具有相同傅里葉逆變換個數(shù)的情況下，使用 PTS的系統(tǒng)其PAPR性能優(yōu)于使用SLM的系統(tǒng)。因此本論文以PTS方法為主，關注應用在PTS中搜索相位因子的兩

4、種智能算法。本文主要的研究工作和成果如下：
　　1、根據(jù)智能算法中的遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)在PTS方法中的應用，提出一種新方法相位因子優(yōu)選對算法，專門針對相位序列進行篩選擇優(yōu)。通過仿真GA-PTS算法與優(yōu)選對PTS法的系統(tǒng)PAPR性能曲線，得出新方法在抑制PAPR性能上優(yōu)于GA-PTS算法0.2~0.7dB。
　　2、為了解決相位因子優(yōu)選對法在迭代末期陷入局部最優(yōu)的缺陷，給出兩種可以添加到相位因

5、子優(yōu)選對法中的改進方法：舍棄/引入機制和局部搜索機制。
　　3、研究智能算法中的粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)在PTS方法中的應用，將相位因子優(yōu)選對法與PSO聯(lián)合應用在PTS方法中對相位因子進行尋優(yōu)。通過仿真得出聯(lián)合方法比單獨使用這兩種方法在降低系統(tǒng)PAPR的能力上更優(yōu)秀。
　　4、針對使用傳統(tǒng)PTS方法的系統(tǒng)在接收信號時需要獲得邊帶信息的不足，設計了一種無邊帶信息的檢測方法，通過使