降低峰均值比的时域交织分割PTS算法及分析

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OFDM降低峰均比的PTS算法研究

算法中的格形搜索进行了研究，对其性能进行了仿真分析。并
对影响ＩＳＯＤ系统ＰＰ的因素进行了讨论。对Ｔ— ＦＭＡＲ
【关键词】Ｔ，：ＰＳ降低峰均功率比，分割方法，格形搜索
１引言、
部分传输序列是ＪＢ．ｂ：ＳＭｕｅ出的ＯＰ法．Ｈｕｅ和．Ｈ．ｌ提ｌＢＳ算具体实现堵的．是一种改善多载波信号ＰＰ它ＡＲ统计特性的扰码类方法。其基本思想是将输入的数据符号分成若干分组．然后对每组数据进行相位旋转．后合并这些分组．过选择各组数据最通的旋转相位．以达到降低ＯＤ系统峰均比的目的这样的方法ＦＭ
ｕ－
３影响ＰＳＯＤ系统ＰＰ、Ｔ—ＦＭＡＲ的因素根据上述讨论得知．机分割方法所得到的随决于分割方法外，取决于以下几个方面：还
ｏ
— ＦＭ系ＯＤ
ｏＤ
统的性能是最优的．是．个ＰＳＯＤ系统的性能除了取但一Ｔ— ＦＭ（）同的子块分割数量Ｖ，１不Ｖ越大，ＡＲ的门限值越低，ＰＰ系统的计算量就越大。子块数Ｖ继续增加时．当的性能提高越来越小，计算复杂度越来越大，以在使用ＰＳ时．系统性而所Ｔ在能和计算复杂度上折衷考虑

降低OFDM峰均功率比的PTS改进算法研究

此方法的可行性。
关键词：正交频分复用（ＦＭ）峰均功率比（ＡＲ；ＯＤ；ＰＰ）部分传输序列（Ｔ）ＰＳ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３
ＯＤ（ｒｏｏａＦｅｕｎｙＤｖｓｎＭｕｔｌＦＭＯｔｇｎｌｒｑｅｃｉｉｏｌｐｅｈｉｉ —
队扭吨
选择适当的权值来减小传输信号的ＰＰ。现已提ＡＲ出很多方法来减少其运算的复杂度，：如在文献［］３提出了次优化方法寻找加权系数，其加权系数取值
范围只限于［＋，］。还有文献［］１一１４提出的格形因子搜索的方法，文献［］出的迭代移位线性及５提
第２７卷
第１期１
甘肃科技
ＧａｓｃｅｃｎｅｈｏｏｙｎｕＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ
Ｉ２ｆ７＿
Ⅳ．１０１
２１年６月０１
Ｊｎ２１ｕ．０１
降低ＯＦＭ峰均功率比的ＰＳ改进算法研究ＤＴ
时，ＦＭ系统的ＰＰＯＤＡＲ就会很高。在实际应用中，
习惯用ＰＰＡＲ超过某一门限值ＰＰ０的概率即互ＡＲ补累积概率分布函数（ＣＦ来表征ＰＰＣＤ）ＡＲ的分布。
ｘｇ通过相互正交的多个子载波来传输信息，ｉ）ｎ使受到干扰的信号能够可靠地接收。目前，ＦＭ技术ＯＤ已经成功地应用于数字音频广播、数字视频广播、无线局域网等高速率数据传输系统中。ＯＤ的不足主要表现在对定时和频率偏移敏ＦＭ感和高峰均功率比（ｅｋｔＡｅｇｏｅＲｔ，ＰａｖｒｅＰｗｒａｏｏａｉＰＰ，高的ＰＰＡＲ）较ＡＲ会导致系统性能严重的受到

基于pts算法的ofdm系统降低峰均比技术的研究【matlab源码】

毕业论文（设计）题目学院学院专业学生姓名学号年级级指导教师教务处制表基于PTS算法的OFDM系统降低峰均比技术的研究一、程序说明本团队长期从事matlab编程与仿真工作，擅长各类毕业设计、数据处理、图表绘制、理论分析等，程序代做、数据分析具体信息联系二、写作思路与程序示例正交频分复用(OFDM)技术是一种将高速数据流分散到多个正交的子载波上传输的技术,可以有效地对抗频率选择性衰落,具有频谱利用率高、调制解调简单、接收端无需复杂的均衡技术等优点。

但是,OFDM技术也存在一些不足,其中比较显著的一个缺陷就是OFDM信号过高的峰值平均功率比(PAPR)。

论文开展对OFDM的PAPR问题的深入研究,具有重要的理论意义。

本论文从实现的角度,分析比较了抑制峰均比算法的信号预畸变技术、编码类技术和概率类技术的优劣;重点研究了概率类技术中的PTS算法;讨论了这种算法在实现过程中影响其性能发挥的因素;针对PTS算法提出了基于相邻分割和基于迭代方法的两种改进方案。

基于相邻分割的PTS算法改进方案中,提出了一种新的序列分割方法。

这种新算法的主要思想是在OFDM信号中产生一组序列,这组序列不同于OFDM信号中会产生高峰值平均功率比的序列。

利用新产生的这组序列,来减小OFDM信号产生高峰值平均功率比的概率。

通过在Matlab软件中的仿真,验证了所提出的基于相邻分割的新的PTS算法在降低OFDM系统PAPR性能方面的优越表现,新算法的计算复杂度要小于传统的PTS算法,并且,比采用随机分割的传统算法更易于设计实现。

基于迭代方法的PTS 改进算法主要思想是把使用迭代的PTS算法与限幅滤波算法相级联,降低PTS算法实现的计算复杂度,同时提高这种级联后的算法降低OFDM系统PAPR的性能。

通过在Matlab软件中的仿真,验证了这种改进的PTS算法对OFDM系统降低PAPR性能的提升。

论文还将这种PTS与限幅滤波相级联的算法进一步应用于MIMO-OFDM系统中。

基于PTS算法的降低OFDM系统峰均比技术研究

Ｐ
［．
糊
在描述ＯＦＤＭ信号的ＰＲ的时候，常都是采用与ＡＰ值通
｛，１，，｝使式 ∑ｂｖ峰信ｖ，… ，得＝ｖ的值＝２Ｘ
号达到最佳化。
其概率相关的表征量互补累积分布函数（ＣＣＤＦ来进行描）
述，其物理含义是计算ＰＰＲ超过某一门限值ＺＡ的概率。
ｂ＝ｅｐｊ，以及 ∈［，）为辅助信息。则经ｘ（￣）ｐ０２称
Ｖ
３ＰＳＴ方法的性能仿真分析
图３出了在分割数量Ｖ给定的条件下，分别采用随给机、相邻和交织三种分割方式的ＰＳＯＦＴ－ＤＭ系统的ＰＰＲＡ性能曲线。主要仿真条件为：随机相位数Ｐ２子载波数＝，
藿１ｏ
ｌｌ０２
：一一｛０ ÷
１００一１。。
峰均比下降到８８Ｂ＝时的峰均比下降到７３Ｂ。与传．ｄ，Ｖ８．ｄ统ＯＦＤＭ信号相比，ＰＰＡＲ性能分别改善了１Ｂ、２２Ｂ、ｄ．ｄ
２部分传输序列法（Ｔ）ＰＳ的基本原理
部分传输序列方法（Ｔ）ＰＳ的基本思想是将输入的一帧ＯＦＤＭ符号分割成Ｖ个互不重叠的子序列（又称为子块），
并分别给每个子块乘以不同的加权系数，通过选择适当的
｛，＝，…，）数，而使ｏＤ系的ｖ１，系从得ＦＭ统内２

GFDM系统中基于PTS方法的峰均比降低技术的研究

GFDM系统中基于PTS方法的峰均比降低技术的研究下一代移动通信系统（5G）面临多样化的应用需求,作为第四代移动通信系统（4G）中的核心技术的正交频分复用（OFDM）技术由于自身存在的一些不足,并不适用于5G,而由OFDM技术演变而来的广义频分复用（GFDM）技术由于其灵活性强等原因,已成为5G空中接口的候选技术之一。

和其他的多载波调制技术类似,GFDM也存在着峰均比过高的问题,而峰均比过高会导致信号经过功率放大器时产生非线性失真,从而带来信号的带内失真和带外干扰,降低系统性能。

因此,本文主要对GFDM系统中的峰均比降低技术进行研究,并重点研究了非预畸变技术中的部分序列传输（PTS）方法。

本文首先分析了GFDM技术的基本原理,给出了峰均比的定义,介绍了OFDM系统中常用的峰均比降低技术,并将限幅法、选择性映射（SLM）方法、PTS方法、循环移位序列（CSS）方法应用到GFDM 系统中,介绍了这些方法的基本原理并仿真分析了其在GFDM系统中的性能。

其次,从三个方面对PTS方法进行了改进和优化。

第一个方面是基于分割方式,提出了交织加随机的分割算法和随机后交织的分割算法,仿真表明,这两种分割算法的复杂度低于随机分割和相邻分割,并且可以获得和相邻分割近似的峰均比性能增益;第二个方面是基于旋转因子搜索空间,提出了随机搜索算法并在其基础上提出了随机搜索加限制算法,仿真表明,通过合理地设置随机搜索算法的搜索次数,可以提高搜索效率,进而降低PTS方法的搜索次数,从而降低复杂度,而随机搜索加限制算法则更进一步地发挥了PTS算法的优势,在峰均比性能增益相同的情况下,极大地减少了PTS方法的搜索次数,从而降低了PTS方法的复杂度;第三个方面是基于单载波分割方式,提出了单载波随机搜索算法和单载波迭代搜索算法,仿真表明,在搜索次数相同的情况下,单载波随机搜索算法和单载波迭代搜索算法的峰均比降低性能优于低于传统PTS方法,进行IFFT运算的复杂度和交织分割方式近似相等,单载波迭代搜索算法的复杂度远低于传统PTS方法。

降低OFDM系统峰均比的SLM和PTS技术研究

ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＣＣＤＦ）来衡量ＰＡＰＲ的分布情况。通过仿真，得到ＳＬＭ— ＯＦＤＭ系统在不同
（２）
（Ｐ，Ｐ．・Ｐ】），ｕ＝１，２， …Ｕ
的仿真曲线。仿真参数：子载波数Ｎ＝１２８，采用ＱＰＳＫ
其中，Ｐｉ／Ｕ）＝ｅｘｐ（ｊｑ￣ｉ（ｕ））为旋转因子， ‘ Ｐｉ（ｕ）在［Ｏ，２盯）内服从均匀分布。将这些向量分别调制到Ｕ路子载波上，得到Ｕ个信息相同的ＯＦＤＭ帧，再将这Ｕ个
＿ｏｏ ’ Ｉｎ＼一｛：－ＳＬＭｆ（Ｕ￣＝８）｝ｌ
、
助信息一同传输。由于ｕ对于接收端能否正确接收信息至关重要，所以辅助信息应该通过信道编码加以保
护Ｉ４］。
’ ＿ｌ、
‘
１
● ＼一
，
ｕ＝１，２， … ，
从图２可以看到，ＳＬＭ可以显著地改善ＯＦＤＭ系统的ＰＡＰＲ分布，大大减小大峰值信号出现的概率。当然，其代价也是非常明显的，因为它既需要计算额外Ｕ一１个ＩＦＦｒｒ运算，接收机又需要得知所选择的随机相位序列矢量，而且要严格确保接收机可以正确地接收到该随机矢量的信息。在实际操作过程中并不一定要求传递该随机矢量本身，但可以发送该矢量的序号，只要在接收端能够通过查表或者其他方法恢复得到所使用的随机相位矢量就可以了。但是这种方法要求做好编码保护，保证矢量序号在传输过程中尽可能不出错。

降低MIMO-OFDM系统峰均比的改进PTS算法

降低MIMO-OFDM系统峰均比的改进PTS算法
张仁烨;白恩健
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2014(27)12
【摘要】多输入多输出频分复用技术是将OFDM与MIMO技术相结合的无线通信系统,也具有OFDM系统存在的峰均比较高的问题.分析了MIMO-OFDM系统模型及PAPR问题,在次优PTS算法的基础上,提出了迭代限幅PTS联合算法.该算法先将MIMO-OFDM信号经过迭代PTS算法进行处理,然后再将其经过限幅处理进一步降低系统的PAPR.最后在自适应PTS算法的基础上进行了改进,仿真结果表明系统复杂度和PAPR性能有所降低,但可以通过调整门限来提高性能.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】张仁烨;白恩健
【作者单位】东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.537
【相关文献】
1.一种基于PTS技术降低OFDM系统峰均比的改进算法 [J], 李恩玉;杨士中;吴皓威;廖海黔
2.降低MIMO-OFDM系统峰均比的QAP算法研究 [J], 张博叶;李艳萍;耿晓文
3.降低OFDM系统峰均比的改进实值遗传PTS算法 [J], 彭继慎;孟更乐
4.一种改进的降低MIMO-OFDM系统峰均比的联合算法 [J], 蒋阳;袁敏;陈碧云;王权
5.降低MIMO-OFDM系统峰均比的QAS算法 [J], 张博叶;李艳萍;耿晓文
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降低OFDM系统中峰均比的PTS处理优化

ＺＯｉｎ，ＬｏＧＵｈｎｊｎＨＵＸａｇＩＨａ，ＯＣｅｇｕ
（ｅｅｒｈＩｓｉｔｏｌｃｏｉＳｉｃｎｅｈｏｏｙｎｖｒｉｌｔｎｃＳｉｎｅａｄＴｃ￣ｏ）ｏｈｎＣｅｇｕ６０５，ＣｉａＲｓａｃｎｔｕｆＥｅｔｎｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ＵｉｓｔｏＥｅｒｉｃｅｎｅｈｇｆＣｉ￣ｈｎｄ１０４ｈｎ）ｔｅｒｃｅｅｙｆｃｏｃｗｌ
ｆｒｅｕｃｎｔｅｅａｏ—ａｅａｅａｉｖｌｅｒｉｒｄｅ，ｔｅｅｏｍａｅｆｌｏｉｈｏｒｄｉｇｈｐｋ—ｔｖｒｇｒｔｏａｕａｅｎｔｏｕｃｄｈｐｒｒｎｃｏａｇｒｔｍａｄｈｐｒｅｔｘｓｅｑｕｓｉｎｒｆｎｔｅｅｓｎｅｉｔｎｔｅｔａｅｏａａｙｅｎｌｚｄ．ＯｎｋｎｄｆＴＳｌｏｉｈｅｉｏＰａｇｒｔｍｗｈｉｈｒｓｔｈｆｅｓｒｍｂｅｉｐｏｓｄｔｍｅｈｄｃｐｅｅｔｅｉｄｃａｌｒｓｒｐｏｅ，ｈｅｘｔｏｐｒｓｔｔｅｉｅｎｏｍａｉｎｆｆｘｄｅｅｈｓｄｉｆｒｔｏｏｅｉｓｒｍｂｌｒｓｑｅｅｅｏｅｐｉｚｄｒｃｓｉｇ，ｔｅｉｅｎｏｍａｉｎｒｏｉｉｅａｔｐａｔｆｄａａｏｒｅｈｓｃｎｉｆｕｎｅｃａｅｅｕｎｃｂｆｒｏｔｍｉｅｐｏｅｓｎｈｓｄｉｆｒｔａｅｐｔｚｄｓｈｅｏｍｒｏｔｓｕｃ，ｔｅｅｏｄｎｅｃｌｏｐａｆｅｋ—ｔｏ—ａｅａｅａｉｖｌｅｖｒｇｒｔｏａｕｗｈｉｈｈｓｄｉｆｒａｉｎｃｔｅｉｅｎｏｍｔｐｒｄｕｅｉｔｅｒｄｉｉｎａＰＴＳｓｌｍｉｔｄｙｈｉｍｅｈｏ．ｏｏｃｄｎｈｔａｔｏｌｉｅｉｎａｅｂｔｓｔｄＴｈｅ

降低OFDM系统峰均比的改进实值遗传PTS算法

降低OFDM系统峰均比的改进实值遗传PTS算法彭继慎;孟更乐【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)031【摘要】In order to reduce the Peak to Average Power Ratio (PAPR) of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system and develop the resource of Power Line Communication (PLC) effectively, this paper proposes a new Partial Transmit Sequence (PTS) technique based on genetic algorithm. Traditional genetic algorithm with the binary coding is complicated, and takes up a lot of spaces, using a new real-coded genetic operators on the real number field. The simulation results show that the algorithm operation is simple convergence effect.%为有效降低电力线通信正交频分复用系统峰均功率比问题,以最大效率开发利用电力线通信资源,提出了一种改进的基于遗传算法的部分传输序列技术.传统的遗传算法采用二进制编码,计算繁复且占用大量的空间,因此采用一种新的实数编码方法,在实数域上进行遗传运算.仿真结果证明,算法操作简便且收敛效果好.【总页数】5页(P73-77)【作者】彭继慎;孟更乐【作者单位】辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105【正文语种】中文【中图分类】TN913.6【相关文献】1.一种降低OFDM系统峰均功率比的PTS改进方法 [J], 张春花;许成谦2.降低OFDM系统峰均比的PTS改进方法 [J], 吉楠;董福安3.降低MIMO-OFDM系统峰均比的改进PTS算法 [J], 张仁烨;白恩健4.一种基于PTS技术降低OFDM系统峰均比的改进算法 [J], 李恩玉;杨士中;吴皓威;廖海黔5.降低OFDM系统峰均功率的次优PTS-Clipping联合算法 [J], 黎彪;文鸿;陈青辉;许启芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

降低峰均值比随机交织随机相临交织分割的PTS算法matlab程序

clear all; clc; close all;K = 128; % SIZE OF FFTV = 4; % NUMBER OF SELECTIONS QPSK_Set = [1 -1 j -j];Phase_Set = [1 -1];Choose = [1 1 1 1; 1 1 1 2; 1 1 2 1; 1 2 1 1; 2 1 1 1;...1 12 2; 1 2 1 2; 1 2 2 1; 2 2 1 1; 2 1 2 1; 2 1 1 2;...2 2 2 1; 2 2 1 2; 2 1 2 2; 1 2 2 2; 2 2 2 2];Choose_Len = 16;MAX_SYMBOLS = 1e5;PAPR_Orignal = zeros(1,MAX_SYMBOLS);% orig inalfor nSymbol=1:MAX_SYMBOLSIndex = randint(1,K,length(QPSK_Set))+1;%1*128X= QPSK_Set(Index(1,:)); % Orignal Frequency domain signalx = ifft(X,[],2); %1*128 % Time domain signalSignal_Power0 = abs(x.^2);Peak_Power0 = max(Signal_Power0,[],2);Mean_Power0 = mean(Signal_Power0,2);PAPR_Orignal(nSymbol) = 10*log10(Peak_Power0./Mean_Power0);end随机交织遍历搜索PAPR_PTS1 = zeros(1,MA X_SYMBOLS);for nSymbol=1:MAX_SYMBOLSIndex1 = randint(1,K,length(QPSK_Set))+1;X1 = QPSK_Set(Index1(1,:)); % Orignal Frequency domain signall1=length(X1);z1=zeros(V,l1);pilot1=randperm(l1/2);for k1=1:V/2z1(k1,pilot1(k1:V/2:l1/2))=X1(pilot1(k1:V/2:l1/2));%Ëæ»úendfor k1=(V/2)+1:Vz1(k1,k1-2+l1/2:V/2:l1)=X1(k1-2+l1/2:V/2:l1);%½»Ö¯enda1= ifft(z1,[],2);min_value1 = 10;for n1=1:Choose_Lentemp_phase1 = Phase_Set(Choose(n1,:)).';temp_max1 = max((abs(sum(a1.*repmat(temp_phase1,1,K)))).^2);if temp_max1<min_value1min_value1= temp_max1;Best_n1 = n1;endendaa1 = sum(a1.*repmat(Phase_Set(Choose(Best_n1,:)).',1,K));Signal_Power1 = abs(aa1.^2);Peak_Power1 = max(Signal_Power1,[],2);Mean_Power1 = mean(Signal_Power1,2);PAPR_PTS1(nSymbol) = 10*log10(Peak_Power1./Mean_Power1);end随机分割遍历搜索PAPR_PTS4 = zeros(1,MA X_SYMBOLS);for nSymbol=1:MAX_SYMBOLSIndex4= randint(1,K,length(QPSK_Set))+1;X4 = QPSK_Set(Index4(1,:)); % Orignal Frequency domain signall4=length(X4);A4= zeros(V,K);pilot4=randperm(l4);for k=1:VA4(k,pilot4(k:V:l4))=X4(pilot4(k:V:l4));%Ëæ»úenda4= ifft(A4,[],2);min_value4 = 10;for n4=1:Choose_Lentemp_phase4= Phase_Set(Choose(n4,:)).';temp_max4= max(abs(sum(a4.*repmat(temp_phase4,1,K))));if temp_max4<min_value4min_value4= temp_max4;Best_n4 = n4;endendaa4= sum(a4.*repmat(Phase_Set(Choose(Best_n4,:)).',1,K));Signal_Power4= abs(aa4.^2);Peak_Power4= max(Signal_Power4,[],2);Mean_Power4 = mean(Signal_Power4,2);PAPR_PTS4(nSymbol) = 10*log10(Peak_Power4./Mean_Power4);end相临分割遍历搜索PAPR_PTS5= zeros(1,MAX_SYMBOLS);for nSymbol=1:MAX_SYMBOLSIndex5= randint(1,K,length(QPSK_Set))+1;X5= QPSK_Set(Index5(1,:)); % Orignal Frequency domain signall5=length(X5);A5 = zeros(V,K);pilot5=randperm(l5);for k5=1:VA5(k5,:) =[zeros(1,(k5-1)*l5/V),X5((k5-1)*l5/V+1:k5*l5/V),zeros(1,(V-k5)*l5/V)]; %ÏàÁÚenda5 = ifft(A5,[],2);min_value5= 10;for n5=1:Choose_Lentemp_phase5= Phase_Set(Choose(n5,:)).';temp_max5= max(abs(sum(a5.*repmat(temp_phase5,1,K))));if temp_max5<min_value5min_value5 = temp_max5;Best_n5 = n5;endendaa5 = sum(a5.*repmat(Phase_Set(Choose(Best_n5,:)).',1,K));Signal_Power5= abs(aa5.^2);Peak_Power5= max(Signal_Power5,[],2);Mean_Power5= mean(Signal_Power5,2);PAPR_PTS5(nSymbol) = 10*log10(Peak_Power5./Mean_Power5);end交织分割遍历搜索PAPR_PTS6= zeros(1,MAX_SYMBOLS);for nSymbol=1:MAX_SYMBOLSIndex6= randint(1,K,length(QPSK_Set))+1;%1*128 % Orignal Frequency domain signal X6= QPSK_Set(Index6(1,:)); %1*128x6= ifft(X6,[],2); % Time domain signall6=length(X6);A6= zeros(V,K);for v=1:VA6(v,v:V:K) = X6(v:V:K);%½»Ö¯enda6= ifft(A6,[],2);min_value6= 10;for n6=1:Choose_Lentemp_phase6= Phase_Set(Choose(n6,:)).';temp_max6 = max((abs(sum(a6.*repmat(temp_phase6,1,K)))).^2);if temp_max6<min_value6min_value6= temp_max6;Best_n6 = n6;endendaa6 = sum(a6.*repmat(Phase_Set(Choose(Best_n6,:)).',1,K));Signal_Power6 = abs(aa6.^2);Peak_Power6 = max(Signal_Power6,[],2);Mean_Power6 = mean(Signal_Power6,2);PAPR_PTS6(nSymbol) = 10*log10(Peak_Power6./Mean_Power6);end%--------------------------------------------------------------------------d0=zeros(1,12*2+1);d1=zeros(1,12*2+1);d4=zeros(1,16*2+1);d5=zeros(1,12*2+1);d6=zeros(1,12*2+1);m=1;for papr0=0:0.5:12for nSymbol=1:MAX_SYMBOLSif PAPR_Orignal(nSymbol)>papr0d0(m)=d0(m)+1;endif PAPR_PTS1(nSymbol)>papr0d1(m)=d1(m)+1;endif PAPR_PTS5(nSymbol)>papr0d5(m)=d5(m)+1;endif PAPR_PTS6(nSymbol)>papr0d6(m)=d6(m)+1;endendm=m+1;endm=1;for papr1=0:0.5:16;for nSymbol=1:MAX_SYMBOLSif PAPR_PTS4(nSymbol)>papr1d4(m)=d4(m)+1;endendm=m+1;endd0=d0/MAX_SYMBOLS;d1=d1/MAX_SYMBOLS;d4=d4/MAX_SYMBOLS;d5=d5/MAX_SYM BOLS;d6=d6/MAX_SYMBOLS;papr0=0:0.5:12;papr1=0:0.5:16;semilogy(papr0,d0,'-b^',papr0,d1,'-bv',papr1,d4,'-r*',papr0,d5,'-bp',papr0,d6,'-bs') %--------------------------------------------------------------------------legend('Orignal',’随机交织分割’,’随机分割’,’相临分割’,’交织分割’)title('V=4')xlabel('PAPR0 [dB]');ylabel('CCDF (Pr[PAPR>PAPR0])');grid on%--------------------------------------------------------------------------。

降低FBMC-OQAM峰均值比的低复杂度PTS算法

中图分类号：ＴＮ９２９．５文献标志码：Ａ
ＰＴＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｌｏｗｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｆｏｒｒｅｄｕｃｉｎｇＰＡＰＲｏｆＦＢＭＣ－ＯＱＡＭ
ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｔｏｏｈｉｓｈｆｏｒｔｈｅＦｉｈｅｒＢａｎｋＭｕｌｔｉＣａｒｒｉｅｒ／ＯｆｓｅｔＱｕａｄｒａｔｕｒｅＡｍｐｌｉｔｕｄｅＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＦＢＭＣ —
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅＰｅａｋ－ｔｏ－ＡｖｅｒａｇｅＰｏｗｅｒＲａｔｉｏ（ＰＡＰＲ）ｉｓｔｏｏｈｉｓｈａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅ
ＣＯＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｃｎ
ＤＯＩ：１０．１１７７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－９０８１．２０１７．０９．２５０１
降低ＦＢＭＣ－ＯＱＡＭ峰均值比的低复杂度ＰＴＳ算法
李若梦 ’ ，唐青青
（重庆邮电大学移动通信技术重点实验室，重庆４０００６５）（｛通信作者电子邮箱５６３２８２５２１＠ｑｑ．Ｃ波器组多载正交幅度调制（ＦＢＭＣ－ＯＱＡＭ）系统中，功率峰均值比（ＰＡＰＲ）过高且传统抑制方法

一种基于PTS技术降低峰均比的改进算法

2512
电子与信息学报
第 33 卷
知，需要计算V 个Ｎ点的 IDFT 后，会有W V 个相位旋转向量组合，这样，每一个相位旋转向量对应 VN 个复数乘法和 (V − 1) N 个复数加法。因此，利用 PTS 技术降低峰均比时，使性能提高的同时，其因为随W 取值增大，计算量会随着W (通常W ≤ 8 ，其降低 PAPR 的性能提高得不明显，而其计算量会变得非常大)和V 呈指数趋势急速增大。为了能降低 PTS 技术的计算量或提高降低 PAPR的性能，随后提出了各种改进的PTS算法。文献[5]提出了一种针对分割子序列数V 的双层相位序列的次优方法，此方法虽能降低V 较大时的计算量，但性能基本与最外层的等价分割子块数有关，和分割子序列数相等的单层的传统分割方法的性能比较，虽然降低了计算量，但其降低PAPR的性能却大打折扣。文献[6]给出了一种W = 4 和W = 8 时非均匀相位元素取值的方法。该方法比相位元素均匀取值的算法性能有0.2 ∼0.3 dB的改善，但其计算量反而比相位元素均匀取值时的传统方法增大了 W 倍。由此，可以看出以上几种改进的方案都不能保证改进PAPR性能并同时降低计算复杂度。本文在研究PTS技术的基础上，提出了多级寻优算法的方案，改变计算量随W 增长的趋势，而又没有减少相位集合元素的个数。最后给出了计算复杂度和降低峰均比的性能仿真分析比较。
2011-03-30 收到，2011-06-23 改回重庆市科技攻关项目(CSTC2009AB2167)资助课题 *通信作者：李恩玉 lienyu0123@
正交性遭到破坏，产生严重的相互干扰，使通信系统性能严重恶化。针对降低峰均比问题，国内外学者进行了大量的研究，提出了各种解决方案，主要包括限幅类技术 [1−3] ，概率类技术 [4−8] ，编码类技术[9,10]。其中，概率类技术最典型的方法是选择线性映射(SLM)[4]技术和部分传输序列(PTS) [5−8] 技术。这种技术是通过线性干扰降低峰值出现的概率，因此不会对信号产生畸变。在 PTS 技术中，影响降低 OFDM 系统 PAPR 性能的主要因素包括：数据分割方法、分割子序列数和待选相位集合中元素的个数。分割方法包括：相邻分割、交织分割和随机分割。其中随机分割的效果最好，交织分割降低峰均比的性能最差。如果在某一分割方法下，要使 PTS 技术降低 PAPR 的效果有较大的提高，那么就要增大分割子序列数或增加待选相位集合元素的个数。在分割子序列数为 V ，相位集合元素的个数为W 时，由 PTS 原理可

降低OFDMA系统峰均功率比的编码-PTS方法

要求，那么上行链路也可以采用ＯＦＤＭＡ技术，从而令ＬＴＥ的上下行链路具有最大的一致性，可以提高链路级性能并且简化终端的设计【钔。因此，ＯＦＤＭＡ系统的ＰＡＰＲ抑制技术有很大的工程实用价值。抑制ＯＦＤＭＡ系统的ＰＡＰＲ的方法大体可分为三大类：信号畸变方法［引，如限幅、压扩等。信号畸变方法会造成带外辐射，对系统性能损耗较大；编码方法【引，如分组编码和格雷互补序列编码方法。编码方法有既能降低ＰＡＰＲ，又具有纠错能力的优势，但只适用于子载波数较小的系统：信号扰码方法［７】，如部分传输序列（ＰＴＳ）、选择性映射（ＳＬＭ）等。信号扰码方法并不保证将ＰＡＰＲ降低到某一值以下，而是减小高ＰＡＰＲ出现的概率，这种方法不会引起信号的失真，适合任何数目的子载
能够改善ＯＦＤＭＡ系统的峰均功率比性能。
关键词。无线通信；峰均功率比；格雷互补序列；编码ＰＴＳ方法中圈分类号ｔＴＮ９２９．５文献标识码ｔＡ
１
引言
正交频分复用（ＯＦＤＭ）以其高频谱效率和对抗频率选择性衰落的能力，成为未来移动通信的主
波的系统，但需要进行多个并行的ＩＦＦＴ运算，会极大地增加系统的复杂度。因此，本文提出了一种

OFDM系统中一种降低峰均比的PTS迭代算法

２ＯＦＭ系统模型与ＰＰ的定义ＤＡＲ
２１ＯＦＭ的系统模型．Ｄ
ＯＦＭ的基本思想将通信频带分成众多并行的子信Ｄ道，因此每个子信道都可视为具有平坦衰落的窄带信道，采用频域均衡技术能够有效地克服时域中的符号间干扰（Ｓ１１），可工作于频率选择性的宽带信道。对于一个具有个子载波的ＯＦＭ系统，在一个ＯＦＤＤＭ符号周期内，
设频域序列用Ｘ＝Ｘ，．ｋ］示，经ＩＦ得到的时［。，ＸＬ，表Ｘ．．ＦＴ
匀分布。图１出了ＳＭ系统框图。给Ｌ
图１ＳＭ系统框图Ｌ利用这Ｖ个随机相位矢量分别与频域序列进行点乘，得到Ｖ个不同的序列
值平均功率比（ＡＰＰＲ）较大的的问题。传统的降低峰值
５５２０．’ 东通信技术０７２广
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技术交流
任何改善ＰＡ的系统以及使用ＰＳ的系统及ＳＭ的系统ＡＰＴＬ
域复基带序列ｘｎ为：（）
ｒ：．）＞，，．（）（，，－（：Ｘ以．４（．）
圜困囡国
）赤ｉ，Ｋ２ｘｋｎ
２２ＯＦＭ系统的ＰＲ．ＤＡＰ值计算
（１）
其中＜・示向量之间的点乘，然后对所得到的Ｖ＞表
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ＯＦＤＭ系统中一种降低峰均比的ＰＳＴ迭代算法
【姜永权刘伟翟懿奎】

抑制OFDM信号峰均比的PTS算法分析与优化

限制了其应用，也因此演化出许多的改进ＰＳ算法。文中对包括ＩＴ、滑动窗搜索ＰＳＴＰＳＴ、子块联合分割ＰＳａ — Ｔ、Ｈｄａｄ—ＰＳｍｒＴ、ｍ序列一ＰＳ和ｐｏＴＴｓ —ＰＳ等在内的多种ＰＳ演化算法作了研究与仿真，分析比较各种方法的优劣，在此Ｔ基础上提出ＰＳ融合算法。仿真结果表明，融合算法实现了算法之问的优势互补，在较低计算复杂度的情况下能够有Ｔ
Ｈｏａ，ＣＥｉｏｇＩｉｇＵＭａｋｉＨＮＸｈｎ，ＬＵＱａｎ
（ｓｉｎｔｕｅＦＵ，Ｓｎｕｎ７３０ＭｉｓｅＩｓｔｔ，ＡＥｌｉａｙａ８０，Ｃｉａ１ｈｎ）ＡｂｔａｔＰＳ（ａｔｌｒｎｍｉＳｑｅｃ）ｉａｆｃｉｅａｏｉｍｆｒｈｄｃｉｎｏｅｈｇｅｋｔ－ｖｒｓｒｃＴＰｒａＴａｓｔｅｕｎｅｓｌｅｆｔｌｒｈｏｅｒｕｔｆｔｉｈｐａ — ａｅ— ｉｌｅｖｇｔｔｅｏｈｏ
效地降低系统的峰均比。
关键词正交频分复用；峰均比；部分传输序列；融合算法中图分类号Ｔ９４Ｎ１文献标识码Ａ文章编号１０７２（０１００４— ５０７— ８０２１）９— ００
ＡｎａｙｉｎｌｓｓａｄＯｐｔｍｉａｉｎｏｉｚｔｏｆＰＴＳＡｌｏｉｈｏｄｉｇｒｔｍｆｒＲｅｕｃｎｇＰＡＰＲｆｏＦＤＭｇａＯＳｉｎｌ
Ｅｅｔｏｉｃ．Ｔｃ．Ｓｐ１ｌｃｒｎｃＳｉ＆ｅｈ／ｅ．５．２０１１

OFDM系统中降低峰均比的PTS技术研究

ｔｅｉａＴｈｏｖｎｏａＴＳｓｈｍｅｄｅｔｓｉｈｃｍｐｔｔｎｏｌｘｔ，ａｅｉｌｍｅｔｄｉｅｌｏｈｓ１ｎｇ．ｅｃｎｅ￣ｎＰｃｅ，ｕＯｉｇｏｕａｉａｃｍｐｅｉｃｎｔｌｔｈｏｌｙｂｍｐｅｎｅｎｒａｃｍｍｕｉａｏｓｍｓＯｉｎｃｔｎｓｔ，，ｉｙｅＳｔｉｎｃｓｒＯｒｄｃｉｎｔｅｃｍｐｅｉｆｏｖｎｉｎＴＳｓｈｍｅｗｈｌｓｒｆｃｉｅｒｄｃｉｎｏｅＯＦｓｅｅｓｙｔｅｕｔｏｌｘｔｏｎｅｔａＰｃｅｉｉｕｅｅｅｔｅｕｔｆｈＤＭｇａＰＲ．ａｏｈｙｃｏｌｅｎｖｏｔｓｉｌＡＰｎＳ
Ａｂｓｒｃ：Ｏ￣ｈｏｇｎａｒｑｕｎｙＤｉｓｏＭｕｌｐｅｉｇｈｓｂｅｅｎａｏｆｔｅｃｅｔｃｉｓｉＢ３ＧｎｖｎｉｔａｔｏｌＦｅｅｃｖｉｉｎｔｌｘｎａｅｎｓｅｓｎｅｏｈｏｒｅｈｎｑｕｅｎｉａｄｅｅｎ４Ｇｏｔｇｆｒｉｈｉｈｓ
ＩＮ０９３４ＳＳ１０ — ０４
Ｅｍａｌｉｆ＠ｃｃ．ｅ．ｎ — ｉｎｏｃｃｎｔ：ｅｈｔ：ｗｗ．ｎｓｎｔａｔ／ｗｄｚ．ｅ．ｐ／ｃＴｌ８ — ５ — ６０６５９９４ｅ：６５１５９９３＋６０６
漆孟进．传艮
（州大学计算机科学与信息学院，州贵阳５０２）贵贵５０５

使用PTS和限幅联合算法降低OFDM峰均比

使用PTS和限幅联合算法降低OFDM峰均比
王兰勋;徐彬;任玉静
【期刊名称】《河北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(029)002
【摘要】提出了一种降低正交频分复用(OFDM)系统峰均比(PAPR)的联合算法:部分传输序列(PTS)和限幅(Clipping)算法.该联合算法先利用PTS算法对OFDM信号进行处理以降低PAPR,所得信号再利用限幅法进行处理,以进一步降低PAPR.只要2种方法对PAPR的降低程度选取得当,就可以在降低PAPR的情况下既减小运算量,又不产生过大的噪声干扰,数据仿真验证了所提方法的有效性.
【总页数】5页(P204-208)
【作者】王兰勋;徐彬;任玉静
【作者单位】河北大学,电子信息工程学院,河北,保定,071002;河北大学,电子信息工程学院,河北,保定,071002;河北大学,电子信息工程学院,河北,保定,071002
【正文语种】中文
【中图分类】TN914
【相关文献】
1.一种降低OFDM系统峰均比的PTS-TR联合算法 [J], 王志勇;庞伟正
2.PTS与限幅结合降低OFDM峰均比的改进算法 [J], 王兰勋;徐彬
3.用于降低OFDM系统峰均功率比的PTS-Clipping联合算法 [J], 洪善艳;张朝阳
4.使用联合算法来降低OFDM系统的峰均比 [J], 黄淑梅;朱瑾瑜;刘海燕
5.降低OFDM系统峰均功率的次优PTS-Clipping联合算法 [J], 黎彪;文鸿;陈青辉;许启芳
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