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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)是一种多载波并行传输技术,在频域里,信道被分成许多个正交的子信道,故其具有较高的频谱利用率和良好的抗多径衰落能力,是一种非常有潜力的高速数据传输技术,更是第四代移动通信的核心技术之一。但OFDM系统也存在一些缺陷,比如在发送端存在较高的峰值平均功率比(Peak-to-average Power Ratio, PAPR)问题,简称为峰均比问题。而较高的峰均比会直接影响OFDM系统的运行成本和效率,从而限制OFDM技术的广泛应用。为降低OFDM系统的峰均比,本论文主要针对概率类方法进行了深入的研究,其主要研究工作和创新如下:1、针对概率类技术中的选择性映射技术(Selective Mapping, SLM)展开研究,在仿真分析该算法的基础上,对其进行改进,即将SLM算法与部分因子设计理论中的均匀设计(Uniform Design, UD)思想相结合,提出一种改进的算法,即SLM-UD算法,然后采用计算机进行仿真实验,结果表明改进后的SLM-UD算法的PAPR性能要优于单纯的SLM算法的PAPR性能;2、对概率类技术中的部分传输序列技术(Partial Transmission Sequences, PTS)技术进行研究。将智能进化算法-粒子群优化算法(Particle Swarm Optimum, PSO)融入其中,提出一种改进的算法,即PSO-PTS算法。通过仿真实验,结果验证了改进的PSO-PTS算法可以有效的改善OFDM系统的PAPR性能。3、对SLM算法和PTS算法进行对比,主要在冗余信息和计算复杂度之间进行了比较。一般来说,SLM算法的冗余信息较少,而PTS算法的计算复杂度较低,但由于OFDM系统比较关心复杂度,因此PTS算法要比SLM算法更具竞争力。