近年来,可见光通信传输速率快、保密性好以及系统易于实现,已经成为了通信领域的研究热点之一。正交频分复用技术由于传输速率快、频谱利用率高以及抗干扰能力强,作为核心的调制技术在可见光通信中得到越来越多的重视。但另一方面,正交频分复用技术会导致高峰均比问题,将会加剧可见光通信系统中信号的非线性失真。因此,解决信号高峰均比问题成为了正交频分复用技术应用于可见光通信系统中的关键,本文针对这一关键问题进行了深入的研究,具体研究内容如下:首先,建立了LED非线性模型,分析了可见光中非对称限幅光正交频分复用（ACO-OFDM）系统的基本原理,并对ACO-OFDM系统中信号峰均比的定义和概率密度函数进行了推导。其次,将降低传统OFDM系统峰均比的经典算法运用到可见光ACO-OFDM系统之中,在选择性映射算法和部分传输序列算法的结构中加入共轭对称处理、以满足ACO-OFDM系统中的要求,并对其降低峰均比的效果进行了仿真分析。然后,根据每一类别降低信号峰均比技术的优缺点,分析了联合算法的组合条件,并提出了降低信号峰均比的最佳联合方案。根据联合结构中级联顺序的不同,本文提出了四种联合算法:PTS-Clipping联合算法、Clipping-PTS联合算法、PTS-Companding联合算法和Companding-PTS联合算法,并且仿真分析了联合算法的系统实现复杂度、降低信号峰均比的性能以及系统误码率的性能。仿真和理论分析表明,与单一峰均比降低算法相比,联合算法对信号峰均比的降低效果更加明显。同时,当概率类技术和预失真类技术进行联合时,先进行概率类技术的处理再进行预失真类技术的处理的联合结构的性能更具有优势。最后,为了降低联合算法的复杂度,针对概率类技术中的PTS算法,本文提出将相位因子估计算法做为PTS算法的相位因子优化方案,并与常用的全局搜索优化方案和次优化搜索方案进行了仿真对比。通过仿真验证,所提出的相位因子估计优化方案在降低信号峰均比的性能上,略低于全局搜索优化方案,但优于次优化搜索方案,而且在系统实现复杂度和系统误码率的性能上均优于全局搜索优化方案和次优化搜索方案。