正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术具有频谱利用率高、抗频率选择性衰落能力强等诸多优点,从而使其已成为了现代无线通信领域的主要调制技术之一。但是,OFDM信号与生俱来的高峰均比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)问题限制了它的广泛应用,当信号峰均比超过高功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的线性动态范围时,会产生非线性失真,进而导致OFDM系统性能下降。若要避免非线性失真,可采用线性范围较大的HPA,但这样的HPA成本较高,难以应用于实际的无线系统。因此,需要采用PAPR抑制技术来使PAPR在HPA的线性动态范围内。典型的PAPR抑制技术可以分为三类:预畸变类技术、编码类技术、概率类技术。预畸变类技术直接处理OFDM信号,能非常有效地抑制PAPR,但容易导致信号失真,进而恶化系统的误比特率(Bit Error Rate,BER)性能和功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)性能;编码类技术则仅传输峰值低于门限值的OFDM信号,编码类技术虽然不会产生噪声,也不会导致信号发生畸变,但会降低系统传输速率;概率类技术思想则是降低OFDM信号峰值出现的概率,是目前最流行的PAPR抑制技术,包括预留子载波(Tone Reservation,TR)算法。本文主要研究基于TR的无线OFDM通信系统信号峰均比抑制算法。首先,介绍了OFDM系统及其峰均比抑制技术的发展与研究意义,简述了峰均比抑制技术的评价准则;其次,分析了现有三类峰均比抑制技术的原理和优缺点,并详细阐述了概率类技术中的TR算法数学模型;最后,针对现有TR峰均比抑制算法难以同时兼顾峰均比、误码率、功率谱密度性能的缺点,通过与其他峰均比抑制算法思想相结合,提出了两种新的算法:联合智能梯度映射(Smart Gradient Projection,SGP)-主动星座扩展(Active Constellation Extension,ACE)的最小平方估计(Least Squares Approximation,LSA)TR算法,称为Sgp ACE-Lsa TR算法,以及一种改进的基于限幅噪声比(Signal to Clipping Noise Ratio,SCR)的TR峰均比抑制算法,称为Lsa-ScrTR算法。本文对提出的新算法进行了深入的理论分析,对新算法的PAPR理论值、误码率性能及运算复杂度进行了定性定量评价;并通过Matlab仿真软件对新算法进行了全面的仿真验证。由仿真结果可知,与传统的最小平方估计TR算法相比,所提的Sgp ACE-Lsa TR算法能以更快的收敛速度产生削峰信号,且其误码率性能和带外功率谱性能均较优。而与现有的限幅噪声比TR算法相比,提出的Lsa-ScrTR算法也具有较优异的综合性能,尤其在有效降低PAPR的同时,对信号的误码率性能及功率谱性能影响均很小。而且其在迭代过程中,可以实时自适应调整算法参数,从而有效增加OFDM系统的自适应性。