最近偏移正交幅度调制的滤波器组多载波系统(FBMC/OQAM)引起广泛的关注。峰均值功率比(PAPR)是多载波通信系统中一个比较常见的问题。由于FBMC/OQAM信号的叠加性,实部信号与虚部信号的偏移性,使得传统的正交频分复用(OFDM)系统中降低峰均值功率比的算法不再适用。针对目前FBMC/OQAM系统的PAPR抑制方案较少,并存在一些问题,为此,本文研究适用于降低FBMC/OQAM系统PAPR的算法,具体研究内容如下:针对现有部分传输序列(PTS)算法降低FBMC/OQAM峰均值比方案的复杂度都较高的不足,本文通过对传统PTS算法进行改进,提出了一种新的在FBMC/OQAM系统中采用双层搜索的PTS算法(D-PTS)。该算法的核心在于对传统PTS划分好了的子序列基础上进行进一步地划分,从而形成双层的子序列分组划分结构。首先,将FBMC/OQAM系统下每个数据块按照传统的PTS算法分组方式分成V个子序列,接着对这V个子序列进行进一步地分组,共分成D组,其每组为V/D个子序列,从而形成双层子序列结构;其次,在搜索过程中,针对不同的层次进行分层查找,对于底层算法目的是降低该数据块的PAPR,对于顶层算法目的是处理相邻数据块的相互影响,从而降低FBMC/OQAM整体信号的PAPR。由于采用了分层搜索方式,在每一层内的搜索序列长度均较小,在一定程度上降低了搜索次数,且不会引起信号畸变,理论分析和数值仿真证实了本文算法的性能。针对现有的利用预留子载波(TR)算法降低FBMC/OQAM峰均值比方案性能问题,本文构造了在FBMC/OQAM系统下预留子载波的模型,基于对FBMC/OQAM产生高峰均值比的本质原因着手,结合其信号结构特性,提出了一种自适应循环迭代预留子载波(SACI-TR)算法。该算法能通过对输入数据进行自适应学习,自动调节迭代阈值、尺度放大因子,以较小的迭代次数降低FBMC/OQAM信号的PAPR,并不引起信号的失真。进一步,该算法能以较少的迭代次数进入收敛,在另一种层面降低了系统的复杂度,理论分析和数值仿真证实了本文算法的性能。