基于改进粒子群优化的部分传输序列峰均比降低研究

部分传输序列(PTS)算法是解决正交频分复用(OFDM)系统高峰均功率比(PAPR)问题的有效手段,但是算法采用穷举搜索使得系统的复杂度非常高.针对该问题,将算法中最小峰均比的求解过程转化为非线性约束的优化问题,进而提出了一种新的离散粒子群优化(DPSO)方法,使得相位因子的搜索快速向最优相位序列的方向收敛,从而显著地降低了PTS算法的搜索复杂度,同时能够得到具有较小峰均功率比的信号.仿真结果证明,与传统PTS算法相比较,所提算法在搜索复杂度较低的情况下,能够获得很好的峰均功率比降低性能.     

基于动态离散粒子群优化的PTS相位系数搜索算法

部分传输序列（PTS）算法是一种有效的且无畸变的降低正交频分多路复用（OFDM）系统发送信号峰均比的算法,但其实现的时间复杂度较高。为了在不影响降低峰均比性能的前提下,减少算法实现的时间复杂度,提出了一种基于动态离散粒子群优化的PTS相位系数搜索（DDPSO-PTS）算法。该算法利用粒子群优化算法优良的迭代寻优能力,寻找最优的相位系数序列,并且通过动态调整粒子数量,来减少算法的时间复杂度。DDPSO-PTS算法的平均时间复杂度比传统的PTS算法的平均时间复杂度减小了50%到90%。仿真结果分析表明,在相邻、交织和随机分割条件下,相应的DDPSO-PTS算法的性能损失为0到0.4dB。

Abstract：

The Partial Transmit Sequence （PTS） is a very promising peak-to-average ratio （PAPR） reduction algorithm for OFDM system since it does not generate any signal distortion.However,its high time complexity makes it difficult for implementation.For reducing the time complexity with neglectable performance penalty,a dynamic discrete particle swarm optimization based PTS （DDPSO-PTS） phase coefficient search algorithm was proposed to implement the PTS approach based on the concept of particle swarm optimization （PSO） algorithm.DDPSO-PTS algorithm seeks the optimum PTS phase coefficients with the best ability of iterative optimization of Particle Swarm Optimization algorithm.The number of particles will be adjusted during iterations to reduce the time complexity.The DDPSO-PTS algorithm can reduce 50% to 90% average time complexity compared with traditional PTS algorithm.The simulations show that with adjacent,interleaved and random partitioning scheme,the performance degradations of DDPSO-PTS algorithm are 0 to 0.4dB.     

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法

针对最大似然(maximum likelihood, ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然 (ant colony optimization based maximum likelihood, ACOML) 估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。     

PSO与相位因子优选对结合降低OFDM峰均比的算法

针对正交频分复用 (orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的峰均功率比高的缺点,提出一种新的相位因子优选对方法,降低OFDM系统的峰均比。相位因子优选对方法原理是,筛选出多个低峰均功率比的子序列,将这些子序列重组后传输来降低系统峰值平均功率比 (peak to average power ratio, PAPR)。把相位因子优选对方法、粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）与相位因子优选对结合的方法与传统PSO方法对比验证。仿真结果表明,把PSO与相位因子优选对结合的方法应用在OFDM系统中,获得了优于传统PSO算法0.1~0.2 dB的PAPR性能值,证明了新方法的有效性。     

一种最大似然调制识别的快速算法

针对最大似然调制识别算法计算复杂度高的问题,提出了一种可用于实时软件接收机中的离散最大似然算法。通过预存离散似然函数值而后直接查表调用的方式解决耗时的似然函数计算问题,并且算法对载波频率偏差和相位偏移具有鲁棒性。仿真结果表明,该算法与最优最大似然调制识别算法相比,能有效地简化运算复杂度而性能损失较小。     

OFDM系统中基于时域信号部分循环移位的低复杂度PTS算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR),提高系统的误比特率(bit error rate, BER)性能,提出了一种结合时域信号分割和部分子块循环移位的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequence, PTS)算法,发送端仅需要一次快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform, IFFT)运算即可获得多个备选序列,接收端通过比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复时域循环因子,实现了信号的盲检测。采用了两种不同的最佳序列选择准则:最小PAPR和最大相关性准则(cross correlation, CORR),并仿真分析了系统的PAPR性能和BER性能。结果表明,所提算法有效地抑制了OFDM信号的PAPR,提高了系统的BER性能,与传统PTS和选择性映射算法相比,明显降低了计算复杂度。     

一种V-BLAST系统的高性能联合检测算法

提出V-BLAST(Vertical Bell Labs Layered Space-Time)系统的一种新的联合检测算法,先通过迫零(ZF)或最小均方误差(MMSE)算法初步检测,粗判决得到包含nT层信号的初始解向量,然后在信号解空间中找到与初始解有最小错误距离的nT个解向量,最后用最大似然(ML)算法从这nT+1个解向量中找出最优解.以QPSK调制方式为例,计算机仿真验证了在准静态平坦衰落信道中新算法的检测性能,与ZF和MMSE算法比较,该算法能明显提高系统性能,在4×4的MIMO系统中,当误码率在10-2数量级时可以获得6dB左右的增益,而且新算法比ML算法的复杂度低很多.     

基于PTS级联抵消的峰均比抑制性能仿真

提出了PTS级联抵消算法,实现对地面数字多媒体广播系统中时域同步正交频分复用信号的峰均功率比的抑制.通过研究地面数字多媒体广播系统传输协议,分析了采用时域同步正交频分复用多载波调制方式对系统射频前端信号时域性能的影响.针对信号峰均功率比高的缺陷,提出一种新颖的峰值功率比抑制算法.该算法对峰均功率比的抑制能力强于传统PTS算法,引起的带外辐射和互调失真小于传统限幅技术.当子载波数较大时,仍可实现对系统峰均功率比的有效控制.通过仿真,与传统限幅技术相比,算法可以使地面数字多媒体广播系统的峰均功率比控制在4-5dB,比传统PTS算法峰均功率比减小约3-4dB,且仅有少量的误码率性能损失.     

基于同一训练序列的OFDM系统联合高效算法的研究

针对高速无线数据通信系统中的关键技术——正交频分复用,提出一种高效联合算法,即用同一组训练序列同时实现系统整数倍频偏同步、信道估计和降低峰均比。其主要方法是用训练序列实现系统的整数倍频偏同步和信道估计,同时用训练序列中的数据构成PTS算法的加权系数,以降低峰均比。仿真结果表明,该系统能用同一训练序列同时实现系统同步、信道估计和降低峰均比,与独立实现各功能相比,该算法不仅能够同时实现以上三种功能,而且由于利用一组训练序列,节省了资源,提高了系统的有效性。     

基于动态功率阈值降低PAPR的部分传输序列算法

为了改善正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)性能,提出了一种基于动态功率阈值的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequences, PTS)方法。在新的PTS方法中,引入了基于功率的判别函数,并给出了一种基于功率合理选择阈值的方法。在选取最小的PAPR值进行传输时,只对P-n大于等于阈值的样本信号进行峰值功率的计算。与传统的PTS算法相比,本文提出的算法在保证PAPR性能和误码率的情况下,能够更有效地降低计算复杂度。     

基于峰值优化的改进PTS算法

针对正交频分复用系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)较高的问题,提出基于峰值优化的部分传输序列(partial transmit sequence, PTS)算法。该算法通过分析每个采样位置的最大峰值功率出现的特点,对每个采样位置的最大峰值功率进行估计,得到采样点峰值功率的度量函数Pn,只对Pn大于等于预设阈值γ的点进行优化处理,降低了计算复杂度。提出的PTS算法与文献［20］相比,在计算复杂度和误码率性能基本相同的情况下,PAPR性能有一定程度的改善和提升。     

降低MIMO-OFDM系统峰均比的分解并行选择映射算法

高峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)问题是多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统实用化的主要障碍之一,针对这一问题提出了一种分解并行选择映射(decomposed concurrent selected mapping, D-CSLM)算法,进一步提高了算法的峰均比性能。所提算法将每根天线上OFDM 符号分解为实部和虚部,分别采用相同的相位因子,在进行逆离散傅里叶变换(inverse discrete Fourier transform, IDFT)之后进行组合,选择使所有天线具有最小平均峰均比的信号进行传输。与原有的并行选择映射算法相比,所提算法具有更大的待选信号范围,峰均比降低性能更好。同时,利用实序列固有的共轭对称特性,使算法的计算复杂度保持不变。仿真结果证明,该算法在保持计算复杂度不变的前提下,显著改善了系统的峰均比性能。     

MIMO-OFDM系统中联合时域和空间域信号处理的改进PTS算法

为了降低多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统中传统部分传输序列(partial transmit sequence, PTS)算法的计算复杂度,提出了联合时域和空间域信号处理的改进PTS算法。在时域信号处理部分,通过信号子块循环移位实现备选序列的增加;在空间域部分,利用天线间信号子块交换实现峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR)抑制。同时在接收端 ,利用子块相位旋转引起的相位差异,本方法通过比较接收信号与星座点的距离,可以实现信号的盲检测,从而有效高MIMO-OFDM系统的频谱利用率。仿真结果表明,提出的方法能有效地抑制MIMO-OFDM信号的PAPR,而且明显降低了传统PTS算法的计算复杂度,同时可获得跟传统PTS方法已知边带副信息时相似的比特误码率(bit error rate, BER)性能。     

Joint frequency offset tracking and PAPR reduction algorithm in OFDM systems

This paper presents an algorithm that aims to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems while maintaining frequency tracking. The algorithm achieves PAPR reduction by applying the complex conjugates of the data symbol obtained from the frequency domain to cancel the phase of the data symbol. A likelihood estimator is used to obtain the sub-carrier phase error due to the residual carrier frequency offset (RCFO) using the same complex conjugates as a pilot signal. Furthermore, a joint time and frequency domain multicarrier phase locked loop (MPLL) is developed to compensate additional frequency offset. Simulation results show that this algorithm is capable of reducing PAPR without impacting the frequency tracking performance.     

低复杂度无线OFDM自适应信道估计算法

提出了一种基于传输信道状态检测的低复杂度无线OFDM系统自适应信道估计算法,利用导频子载波在时频方向对当前信道状态进行统计检测,动态跟踪信道参数的变化特征,自适应选择当前条件下的最优内插滤波系数;同时简化传输信道先验统计信息求解,以此作为滤波系数选择的依据.仿真结果表明,在低复杂度条件下可以获知当前信道模型化参数近似统计信息,利用较少的计算资源就能获得较好的自适应性能;从而有效克服了二维Wiener滤波器实现复杂度高,以及传统信道估计按照最恶劣信道情况上限进行设计所导致的非匹配性估计性能损失.