OFDM系统峰均比降低算法研究

下一代无线移动通信的目标是实现高质量、高速率的移动多媒体传输。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)由于可以有效对抗信道的多径效应,被认为是下一代移动通信中的一种关键物理层技术,目前已被广泛应用。然而,OFDM系统中最主要的问题在于OFDM信号的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)很大,容易导致OFDM信号的交调失真和系统性能下降。为此,如何有效的减小OFDM系统中的PAPR成为当前研究的热点。 目前,降低PAPR的方法主要可以归为三类：限幅类技术、编码类技术和概率类技术。概率类技术中的部分传输序列(PTS)方法通过选择合适的相位旋转因子序列对OFDM信号进行线性变换以降低峰值出现的概率,从而降低信号的PAPR,同时不会使信号发生畸变。但是传统的PTS技术计算复杂度太大,因而如何在保证有效降低OFDM信号PAPR的前提下,大幅度减小传统PTS的复杂度就成为PTS技术改进的关键。 本文在对传统PTS基本工作原理进行一定分析的基础上,较为全面地讨论了多种关于传统PTS的改进算法,并从理论和仿真的角度比较了各算法的性能和可实现性。通过对PTS方法性能和复杂度的综合分析,本文拟提出一种基于免疫遗传的PTS-Clipping联合算法,即在传统PTS方法中利用免疫遗传算法搜索最佳相位旋转因子,即能够保证相位旋转因子最优,又能够大幅度降低复杂度。PTS算法结束后又联合使用了Clipping算法,进一步降低了系统PAPR,仿真结果证明了该算法的有效性。