基于多层循环搜索的部分传输序列算法

高峰均功率比是OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号的主要缺点之一,峰均比过高会加重OFDM系统的非线性失真.部分传输序列算法(Partial Transmit Sequences,PTS)是有效降低OFDM信号峰均功率比的传统算法.该算法由于采用穷尽式搜索方式搜索最优相位因子组合,因此具有较高的计算复杂度,并且随着子数据块分组数的增加部分传输序列算法计算量呈指数形式上升,很难在实际的通信系统中得到应用.本文提出了一种具有较低计算复杂度的多层循环部分传输序列算法( Multi-Loop PTS),该算法通过对相位因子进行多层循环计算比较,舍去了部分冗余计算,且避免了相位因子搜索陷入局部最优点,在保证算法性能的同时降低了算法复杂度.并且通过仿真分析证明了本文提出的MLPTS算法能够较好的权衡PAPR性能和计算复杂度之间的关系.     

OFDM系统中降低峰均功率比算法的研究

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中,峰均功率比(Peak to AveragePower Ratio,PAPR)过高会导致收发器的非线性失真,严重影响系统的性能。传统的部分传输序列(Partial TransmitSequence,PTS)算法能够有效地降低PAPR,然而其计算复杂度随着分块数目增长呈指数增加。在研究PTS的基础上提出了双重迭代PTS算法,该算法利用增加迭代次数,并且每次迭代时选择不同的相位旋转因子集合来优化OFDM系统的峰均比性能。该算法在峰均比性能上优于常规OFDM系统以及普通迭代PTS算法,在降低峰均比性能和计算复杂度之间取得了较好的折衷。     

滤波器组多载波系统中基于双层优化的峰均比抑制算法

针对部分传输序列(PTS)算法在交错正交幅度调制的滤波器组多载波(FBMC-OQAM)系统中受符号重叠的影响,造成峰值再生,从而导致系统峰值功率比(PAPR)较高、计算复杂度较大等问题,该文提出一种基于双层优化的PTS算法(DO-PTS).该算法对信号数据块进行两层相位因子搜索以获得更好的PAPR抑制性能,第1层充分考虑重叠特性,结合前面重叠数据块进行初步优化,第2层对数据块进行分组,在每组选择对峰值影响最大的数据块进行优化,来减少进行相位因子搜索的数据块数量,并且在第1层优化中缩小相位因子的搜索范围,以降低系统的计算复杂度.通过对计算复杂度和仿真结果的分析表明,同其它主流PTS优化算法相比,所提算法不仅能取得很好的PAPR抑制性能,还具有较低的计算复杂度,同时也保证了系统的传输数据率.     

滤波器组多载波系统中基于双层优化的峰均比抑制算法

针对部分传输序列(PTS)算法在交错正交幅度调制的滤波器组多载波(FBMC-OQAM)系统中受符号重叠的影响,造成峰值再生,从而导致系统峰值功率比(PAPR)较高、计算复杂度较大等问题,该文提出一种基于双层优化的PTS算法(DO-PTS)。该算法对信号数据块进行两层相位因子搜索以获得更好的PAPR抑制性能,第1层充分考虑重叠特性,结合前面重叠数据块进行初步优化,第2层对数据块进行分组,在每组选择对峰值影响最大的数据块进行优化,来减少进行相位因子搜索的数据块数量,并且在第1层优化中缩小相位因子的搜索范围,以降低系统的计算复杂度。通过对计算复杂度和仿真结果的分析表明,同其它主流PTS优化算法相比,所提算法不仅能取得很好的 PAPR抑制性能,还具有较低的计算复杂度,同时也保证了系统的传输数据率。     

一种基于PTS技术降低OFDM系统峰均比的改进算法

该文在研究部分传输序列(PTS)技术降低OFDM系统峰均功率比(PAPR)的基础上,提出了多级寻优的改进PTS方法。该方法通过增加寻优的级数,而减少每级优化所预设的相位集合中的元素个数来寻找最优相位旋转因子,从而改变传统PTS技术中的计算量随分割子序列数和待选相位集合元素的个数的增加而呈指数增长的趋势,并使该方法与次优搜索方法相结合。通过计算复杂度的分析和仿真结果表明,同传统的方法相比,该方法不仅能较大地降低计算复杂度,且能改善降低峰均功率比的性能。     

基于PTS抑制OFDM系统PAPR低复杂度算法

为降低基于部分传输序列法(PTS)的峰均功率比(PAPR)抑制技术的复杂度,文中研究了OFDM时域信号最大峰值点的位置与采用部分传输序列法后最大峰值点位置之间的关联性,提出了一种寻找最优相位因子序列的简化算法,该算法用抽样序列代替原始序列进行搜索。由于新算法采用的样点数目少于原始样点数目,因此可以大幅降低PTS处理过程的计算复杂度。仿真结果表明,新算法采用的数据量只有原始数据的50%,而性能仅仅损失0.2~1 dB。     

降低PTS方法复杂度的原理及应用

传统的降低OFDM信号峰均比值的部分传输序列(PTS)方法需计算全部相位旋转因子序列所对应的峰均比值,因而计算复杂度很大.该文分析了OFDM信号峰值出现的规律,提出了搜索合乎需求的相位旋转因子序列的一般性原则,并在此基础上提出了一种全新的降低PTS方法复杂度的方案.理论分析和仿真结果表明,该方法在大幅降低系统复杂度的同时,性能损失较少.     

光OFDM系统中基于PTS算法对峰均比抑制技术的分析

针对光正交频分复用(OFDM)系统中峰值平均功率比(PAPR)较高的缺点,重点研究了基于部分序列传输法(PTS)的峰均比抑制技术,提出一种改进的加强迭代PTS搜索技术(EIA-PTS),该技术能够降低原PTS的计算复杂度.仿真表明:原PTS方法随着相应参数的增加,迭代次数呈指数型增长,而EIA-PTS技术的迭代次数基本保持平稳且低于原PTS方法.在此基础上,又将EIA-PTS与削波(Clipping)技术相结合,提出了峰均比EIA-PTS-Clipping联合抑制技术.与EIA-PTS技术相比,该技术进一步提升了系统PAPR的抑制性能,能在系统误码率(BER)性能与PAPR抑制效果之间取得更好的折衷,具有较高的利用价值.     

减小OFDM系统PAPR的QEA-PTS联合方法

为了减小正交频分复用(OFDM)系统的高峰值平均功率比(PAPR),提出一种基于量子进化算法(QEA)的低复杂度部分传输系列(PTS)联合方法。该方法通过循环移位对传统的PTS进行改进,利用OFDM系统提供的额外自由度将循环移位与独立旋转相位进行组合优化,并采用QEA来搜索最优相位因子,使得PAPR最小。仿真结果表明,与传统的方法比较,这里提出的QEA-PTS的联合方法更加有效地减小系统的PAPR,同时降低了计算复杂度。     

一种离散人工鱼群优化的部分传输序列算法

基于组合优化鱼群算法和PTS方法,提出一种离散鱼群优化的部分传输序列(DAFSA-PTS)算法.该算法通过设计新的鱼群移动行为策略,改善组合优化鱼群算法的寻优特性,通过替换人工鱼当前位置向量与较优位置向量中相应元素实现位置更新,使相位因子序列快速准确的向最优方向收敛,进而求得最低峰均功率比(PAPR).仿真表明:DAFSA-PTS算法的PAPR性能逼近于传统PTS算法,当子块分组数为12时,相差0.4dB,复杂度降低了85.35%;并且在相同复杂度下,优于粒子群优化的PTS算法,精度提高0.2dB.