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。     

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。     

OFDM系统中基于盲检测的低复杂度分块SLM算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中传统选择性映射(conventional selected mapping, CSLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了一种基于盲检测的低复杂度分块选择性映射(block selected mapping, BSLM)算法,发送端利用逆快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform,IFFT）性质仅需少量低维IFFT运算即可获得较多的备选序列,接收端采用低复杂度的盲检测方式。仿真分析了所提算法的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR)、立方度量(cubic metric, CM)和误比特率(bit error rate, BER)性能。结果表明,所提算法不仅明显降低了计算复杂度,而且有效抑制了OFDM信号的PAPR和CM,获得与已知边带信息的CSLM算法相近的BER性能。     

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。     

基于最大似然序列检测的PTS相位系数优化

建立了搜索最优PTS相位系数的树形网格模型,提出了一种基于最大似然序列检测的PTS算法(ML.PTS).该算法采用改进的最大似然序列检测算法搜索得到降低正交频分复用(OFDM)峰均比的最优PTS相位系数.仿真结果表明,在可控复杂度条件下,选择适当的译码深度,该算法可获得最接近相位系数最优解的可行解,最大程度地改善了OFDM信号峰均功率比统计特性.     

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.     

有效降低系统PAPR的低复杂度SLM方案

为了降低正交频分复用系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR),提出了一种基于分块思想的低复杂度PAPR抑制方案。该方案首先将原始信号等分为两个子块,然后将每个子块数据通过快速傅里叶逆变换处理后,与转换向量进行循环卷积生成备选子块序列,同时引入随机相位序列生成更多的备选子块序列。最后,从两个备选子块序列中分别挑选出PAPR最小的子块序列,合并成最优信号进行传输。性能分析表明,当每个转换向量模块生成的备选子块数量大于等于5时,提出的方案可以在保持较低计算复杂度的同时,实现PAPR性能的大幅度改善。     

非正弦时域正交调制信号的解调性能分析

基于最小错误概率准则,设计了非正弦时域正交调制信号的解调模型,理论分析了加性白色高斯噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道下通信系统的差错性能。结果表明,非正弦时域正交调制可达到与正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)相同的差错性能,且其单位频带利用率的提升速度优于OFDM。复杂度分析结果表明,其解调复杂度虽然高于OFDM,但仍具有硬件可实现性,可用于长波至超短波的通信频段。     

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。     

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.     

一种基于SIM算法的峰平功率比减小方案

SLM算法是一种无失真降低OFDM信号峰平功率比的方法，它是一种很有效的方法。但是，由于此算法需要发送边带信息给接收机，而接收机只有在正确接收边带信息的前提下，才能够正确的对接收信号进行解调，因此，边带信息处理是SLM算法实现的一个重要环节。本文基于SLM算法给出了一种降低OFDM信号峰平功率比的实现方案，此方案通过对边带信息的特殊处理，在不损失系统效率的前提下，可以有效的提高边带信息传输的可靠性，同时，也可以很好的降低OFDM信号的峰平功率比。