使用PTS和限幅联合算法降低OFDM峰均比

提出了一种降低正交频分复用(OFDM)系统峰均比(PAPR)的联合算法:部分传输序列(PTS)和限幅(Clipping)算法.该联合算法先利用PTS算法对OFDM信号进行处理以降低PAPR,所得信号再利用限幅法进行处理,以进一步降低PAPR.只要2种方法对PAPR的降低程度选取得当,就可以在降低PAPR的情况下既减小运算量,又不产生过大的噪声干扰,数据仿真验证了所提方法的有效性.     

用双层PTS算法降低OFDM峰均功率比

针对正交频分复用(OFDM)系统中峰均功率比(PAPR)高的问题,提出了一种双层PTS算法来降低PAPR.该算法通过把子载波的数据分成2层,每层都分别使用了次优PTS算法来对该层的PAPR进行优化,从而降低整个OFDM系统的PAPR.仿真结果表明,双层PTS算法大大降低系统的复杂性,同时使PAPR得到了更好地抑制.     

基于序列的降低OFDM系统PAPR的算法复杂度分析

载波干涉(CI)、选择映射法(SLM)部分传输序列法(PTS)都是基于序列的降低正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)的算法.着重介绍了CI/OFDM系统,并对CI、SLM、PTS这三种算法进行了复杂度分析.计算机仿真结果表明,这三种算法中, CI技术不仅能够有效降低OFDM系统的PAPR,还能具备较低的运算复杂度.     

降低OFDM系统PAPR的改进方法与性能分析

针对编码后的OFDM信号的PAPR的降低问题,提出了一种利用改进的选择映射(SLM)方法处理的OFDM信号进行限幅处理的新方法来降低PAPR,即改进的畸变SLM算法.该算法把相位序列信息嵌入在编码后的OFDM数据块的检测符号上,从而避免了数据传输速率的损失,限幅的使用更加有效地降低了PAPR.通过对新方法的计算机仿真结果说明,这种方法可以在不增加系统误码性能的基础上,获得比普通的SLM技术更好的降低PAPR的性能.     

采用矩阵变换法降低OFDM信号峰均功率比值

如何降低正交频分复用(OFDM)系统中的峰均功率比(PAPR)是有效应用OFDM技术的一.因此提出了一种基于矩阵变换降低OFDM信号PAPR值的方法.恰当地选取或设计变换矩阵可以很好地改善OFDM信号的PAPR分布特性,因此选取了4种矩阵作为变换矩阵,并对其性能进行了仿真分析,仿真结果表明,矩阵变换法能有效地降低OFDM信号的PAPR值,并具有较低的计算复杂度和较好的实用价值.     

OFDM系统中一种降低PAPR的改进算法

OFDM系统的一个主要缺点是信号的PAPR很高.如何降低OFDM中的PAPR是有效应用OFDM技术的关键之一.由于PTS算法的复杂度太大,不容易在应用中实现.而IPTS算法可以降低PTS算法的复杂度,但性能与PTS算法性能相比还有一定的差距.本文提出一种改进算法,该算法通过设置不同的门限值,对属于不同门限值的PAPR符号采用不同的算法来降低PA-PR.仿真结果表明,改进算法在大幅度降低复杂度的同时,可以得到较好的性能.如果适当改变门限值,可以在复杂度与性能之间达到折衷.     

OFDM系统中降低PAPR技术的研究——基于PTS技术

正交频分复用(OFDM)作为一种抗多径衰落的高速信息传输技术,最大缺点就是固有的高峰值平均功率比.本文提出使用部分传输序列(PTS)算法降低OFDM系统中的PAPR(峰值平均功率比),并对PAPR概率分布进行了理论分析.最后对相位系数加以改进来降低PTS的计算复杂度.     

OFDM系统中峰均比抑制算法仿真

为提高第四代OFDM移动通信系统性能,有效降低OFDM系统的PAPR,运用MAT-LAB软件对限幅滤波法、选择映射法(SLM)、部分传输序列法(PTS)和动态星座扩展法(ACE)四种PAPR抑制算法进行仿真分析。结果表明:限幅滤波法、SLM、PTS三种算法的误码率高、复杂度高、计算量大;动态星座扩展法可以较好地降低OFDM系统的PAPR,明显改善系统性能,且误码率低,运算量小,与SLM和PTS算法相比较,具有较强的实用性。     

OFDM系统中降低峰均功率比方法的研究

介绍了在电力线通信系统中采用了OFDM技术,OFDM技术存在峰值平均功率(PAPR)比过大,在信号通过非线性功率放大器时,较高的PAPR会产生严重的非线性失真,造成较明显的频谱扩展以及带内信号畸变,导致整个系统性能下降.为避免这种情况,提出了抑制OFDM系统的PAPR的方法.     

信号畸变SLM算法降低OFDM系统PAPR

提出一种信号畸变SLM（selective mapping）算法来降低OFDM系统PAPR（peak-to-average power ratio）．传统SLM算法大大降低OFDM系统中高PAPR出现的概率，但并不能完全限制高PAPR信号的出现．信号畸变SLM算法在保持其余信号不变基础上，对高PAPR信号进行畸变，将系统PAPR控制在期望的范围之内．经过SLM算法处理后大大降低了高PAPR信号出现的概率，所以对高PAPR信号进行畸变在很好地控制了OFDM系统PAPR的同时，并不会影响系统其余性能．仿真结果验证了新方法的有效性．     

一种减小OFDM系统中的PTS复杂性的方法

OFDM系统的一个主要缺点是峰均功率比过高。部分传输序列是一种复杂度较高的能够降低OFDM系统的峰均功率比的方法。提出一种用迭代移位线性搜索法确定最优辅助信息的次最优PTS方法,通过基于IEEE802．16a标准的OFDM系统平台的仿真。表明这种方法能够很好地解决系统复杂性和降低峰均功率比的问题。     

基于STBC MIMO-OFDM系统特性的并行选择映射算法

正交频分复用(OFDM)技术是第四代移动通信系统的核心技术之一,但是高峰均功率比(PAPR)问题的存在一直是该技术实用化的主要障碍.针对该问题,证明了基于空时分组码的MIMO-OFDM系统中,共轭信号具有相同的峰均功率比特性,提出了基于相同峰均比特性的并行选择映射算法.所提算法不仅保持了已有并行选择映射算法的峰均比降低性能,同时有效地减少了算法复杂度,降低了边带信息的传输量,提高了系统的频带利用率.仿真实验结果证明了所提算法的有效性.     

基于极值理论的FMT系统峰均功率比的研究

滤波多音调制(filtered multitone modulation,FMT)技术具有良好的抗多径和信道间干扰的能力,但是作为多载波技术,FMT技术和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术一样有着高的峰均功率比,成为制约FMT技术应用的一个重要因素。本文采用随机信号处理的极值理论推导了FMT信号峰值平均功率比的累积分布函数。分布函数表明FMT信号的峰均功率比的分布和OFDM是相同的,其分布曲线跟原型滤波器的类型、长度等无关。最后通过仿真实验验证了该结论。     

OFDM无线LAN系统限幅峰平比降低技术

为了减小OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)无线LAN(Local Area Net)系统信号的峰平比,利用信号限幅滤波技术,提出了一种适用于无线LAN系统的峰平比降低调制器实现方案,给出了其实现算法及限幅因子的调节策略;并利用计算机仿真对该系统的峰平比、功率谱和误码率性能进行了分析,仿真结果表明,限幅滤波技术可以有效地改善无线LAN系统OFDM信号的高峰平比特性.     

基于信号空间扩展方法降低OFDM系统的PAPR

在分析降低正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)研究进展的基础上,通过减少OFDM调制方案中使用的载波数和选择不同的载波频率进行组合使信号空间得以扩展,然后,利用穷举法选择较低PAPR的组合与发送信号建立映射关系,从而降低整个OFDM系统的PAPR,仿真研究表明该方法能有效降低OFDM系统的PAPR.针对载波数较大系统运算量较大的问题,提出了由子载波数较小系统采用模块化结构搭建子载波数较大系统的方法,与穷举法相比,该方法对子载波数较大系统不是最优的,但特别适用于信息速率自适应的OFDM系统.     

降低复杂度的PTS方法及其在IEEE 802.16a OFDM系统中的应用

部分传输序列(PTS)是一种复杂度较高的减小正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)的方法。文中介绍了两种降低PTS复杂度的方法,一种是m序列PTS,另一种是迭代移位线性搜索法PTS。并将这两种方法应用到基于IEEE802.16a的OFDM系统中,仿真表明这两种方法都能够降低PTS的复杂度,同时减小系统的PAPR。     

降低OFDM信号峰均功率比的研究

OFDM系统的一大缺点就是有较高的峰值平均功率比(PAPR),大大降低了线性功率放大器的效率。本文提出一种用预编码(Precoding method)的方法来降低OFDM信号的PAPR,引入预编码矩阵将映射后的数据进行功率分配,从而达到降低PAPR的目的。该方法不影响频谱效率,不需要进行附加运算以及收发两端的握手信息。计算机仿真表明对传统的64个子载波OFDM系统PAPR有将近9dB的改善。     

采用矩阵变换法降低OFDM信号峰均功率比值

如何降低正交频分复用(OFDM)系统中的峰均功率比(PAPR)是有效应用OFDM技术的关键之一。因此提出了一种基于矩阵变换降低OFDM信号PAPR值的方法。恰当地选取或设计变换矩阵可以很好地改善0FDM信号的PAPR分布特性，因此选取了4种矩阵作为变换矩阵，并对其性能进行了仿真分析，仿真结果表明，矩阵变换法能有效地降低0FDM信号的PAPR值，并具有较低的计算复杂度和较好的实用价值。