正交频分复用指数调制(OFDM-IM)是一种新的多载波调制技术,其子载波具有激活和空闲两种状态,除了在激活子载波上发送星座符号外,还利用空闲子载波的位置传输信息。OFDM-IM与OFDM相比有许多优势。比如,在快变信道下,OFDM-IM在克服载波间干扰方面具有更强的鲁棒性;在中低速率发送时,OFDM-IM比OFDM有更好的误比特性能(BER)。由于这些优势,OFDM-IM获得了广泛关注并成为5G的一个候选关键技术。本文首先研究了OFDM-IM的峰均比(PAPR)问题。已有文献研究表明OFDM-IM具有和OFDM相似的高PAPR特性。本文利用OFDM-IM信号的特性,提出一个高效的降低PAPR的方法。具体是在空闲子载波中引入一个小尺度抖动信号以降低峰均比,并通过凸优化求解设计最优抖动信号。仿真结果表明,当对抖动信号施加适当的幅度约束时,该方法可以在不影响误码性能的前提下实现峰均比降低。其次,研究了快速时变信道中的OFDM-IM的信号检测问题。由于载波间的干扰,基于连续干扰抵消(SIC)策略的传统分块检测,如信号功率(SP)检测在大归一化多普勒频率的情况下存在严重的误差传播。为了解决这个问题,首先提出半定松弛(SDR)方法。在SDR检测算法中,将OFDM-IM的信号特征转化为SDR规划问题中的凸约束条件。SDR检测器以较高的多项式复杂度为代价有效地避免了误差的传播。为了降低复杂度,提出了一种分组的SIC-SDR检测,其基本思想是将一个OFDM符号中的子载波划分为多个组,然后结合排序SIC策略对每个组进行SDR检测。然而,类似SP算法,SIC-SDR算法也存在误差传播问题。为了改善算法的性能,进一步将SIC-SDR检测的解作为局部搜索算法(LSA)的初始估计矢量。具体是在适当的定义了OFDM-IM信号向量的最近邻居之后,提出了采用似然上升搜索作为LSA的组合检测算法。最后,通过仿真验证了所提出的检测器的有效性。