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。     

改进PTS技术和改进阈值限幅法结合的PAPR降低方法

针对阈值限幅法误码率极大和部分传输序列(PTS)技术复杂度高的问题,提出一种改进的基于阈值限幅和PTS技术的正交小波包复用(OWPM)系统高峰均功率比(PAPR)降低方法.仿真结果表明:改进后的算法性能得到提升,且经阈值限幅法和PTS技术联合处理后,能够在尽量不影响原系统误码率性能的前提下,更好地降低系统PAPR值,同时也降低了系统计算复杂度.     

优化的PTS方法降低OFDM系统的峰均比

PTS技术是一种有效降低OFDM系统PAPR的方法,而且在接收端对于PTS-OFDM的信号恢复需要表示旋转相位的边带信息的传输。传统PTS方法搜索相位的运算复杂度太高,实现难度太大。文中提出了PTS方法的改进方案,极大的降低了运算的复杂度。     

一种新的低复杂度的降低OFDM峰均功率比的PTS方法

传统的降低OFDM信号峰均比值(PAPR)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,计算复杂度很高。该文通过对PTS的复杂度及其性能的综合分析,结合Tabu搜索算法,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,也提高了系统的性能。     

基于部分传输序列抽样的PAPR抑制技术

为了降低部分传输序列法(PTS)峰值平均功率比(PAPR)抑制技术的复杂度,通过研究OFDM时域信号序列的最大峰值与部分传输序列相应位置峰值(包括最大峰值和次峰值)之间的关联性,提出一种在相位旋转因子优化过程中利用抽样序列替代部分传输序列的简化方法,并给出两种可行的抽样策略.由部分传输序列峰值点样值所构造的PTS抽样序列具有较少的样值数目,因此可以极大地降低PTS优化处理过程的计算复杂度.仿真结果表明,与未经抽样的PTS方法相比,新方法仅有微弱的性能损失.     

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.     

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.     

一种低复杂度降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索算法

最近采用偏移正交幅度调制的滤波器组多载波系统(FBMC-OQAM)吸引广泛的关注。由于FBMC-OQAM信号的叠加性,导致峰均值比(PAPR)较大,而大部分传统OFDM的降低PAPR技术不适用。为了不引入新的误码率,采用PTS算法降低FBMC-OQAM峰均值比是较好的选择,但现有基于PTS降低FBMC-OQAM峰均值比方案的复杂度都较高。通过对PTS算法进行改进,提出了一种新的在FBMC-OQAM系统中采用双层搜索的PTS算法(D-PTS)。该算法能以较小的复杂度降低FBMC-OQAM信号的PAPR,且不会引起信号畸变,理论分析和数值仿真证实了新算法的性能。     

一种低复杂度的PTS优化方法

提出一种新的优化策略,即在迭代处理过程中根据正交频分复用序列峰值点样值的幅度削减效果来选择合适的部分传输序列并确定其相位旋转因子.该PTS方法(部分传输序列法)具有较高的算法收敛速率,因此复杂度非常低.仿真结果显示,与迭代PTS方法相比,在V≥16时,新的PTS方法具有更低的算法复杂度,同时PAPR抑制性能在互补累积分布函数(CCDF)为10-4 时提高超过0.28 dB.     

降低OFDM峰均功率比的PTS改进算法研究

部分传输序列（PTS）技术可以有效地解决OFDM系统中PAPR过高的问题。就此提出了一种改进的方法,该方法在降低复杂度的同时,PAPR性能得到改善。基于MATLAB的互补累积分布函数（CCDF）的仿真结果验证了此方法的可行性。     

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.     

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.     

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。     

应用于长期演进系统降峰值平均功率比的IP-PTS方法研究

为了减小SC-FDMA系统中过高的峰值平均功率比(PAPR)造成的非线性失真,同时克服传统PTS方法计算复杂度大的缺点,提出了两种降PAPR的 IP-PTS方法:LCC-IP-PTS和迭代LCC-IP-PTS方法. 仿真结果表明,LCC-IP-PTS方法在无损系统PAPR性能的情况下大大降低了计算复杂度. 迭代LCC-IP-PTS方法在第一种方法的基础上以牺牲仅0.2 dB的PAPR性能进一步降低了计算量. 这两种方法尤其是第二种实用性强,效率高,适合应用在SC-FDMA系统以及其它OFDM通信系统中.      

一种降低OFDM系统峰均功率比的PTS改进方法

本文对部分传输序列降低OFDM系统高的峰均功率比的方法进行了改进,该方法是在PTS系统中将原始信号分割成若干个子块之后,在每个子块进行快速傅里叶逆变换之前对每个子块都乘以一个预编码矩阵,该预编码矩阵由离散哈特莱变换矩阵构成.理论分析和仿真结果表明改进PTS方法比现有PTS方法有明显效果,达到了进一步降低峰均功率比的目的.     

OFDM系统峰均比抑制的迭代FFT算法

传统的选择映射算法（SLM）中,要得到比较好的峰均比改善效果,需要比较多的独立分组数,这样运算量就比较大;传统的部分传输序列法（PTS）中,如果要获得最佳的相位旋转因子,需要遍历所有的可选信号,这样的计算量随分割的子序列数按指数增长。在正交频分复用（OFDM）系统中,采用快速傅里叶变换（IFFT和FFT）来实现高效的调制和解调,本文针对OFDM的高峰均比（PAPR）问题,结合限幅法操作简单和选择映射算法（SLM）以及部分传输序列法（PTS）对信号无畸变和效率高的优点,提出了一种基于迭代FFT的峰均比抑制算法,该算法利用系统中已有的IFFT（FFT）调制模块来降低OFDM的PAPR。并通过仿真试验证实该方法可以显著降低OFDM信号的峰均比,具有一定的工程意义。     

O-OFDM系统中基于采样点位置分组优化的PTS算法

针对光正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)过高的问题,提出了基于采样点位置分组优化的部分传输序列(SG-PTS)算法.将采样位置按交织分割的方式进行分组,分别对不同位置上的数据单独优化,削弱了不同位置的备选采样点数据使用相同的相位因子序列的限制,有效改善了光正交频分复用系统的峰均功率比性能.仿真结果表明,所提出的算法相比于传统部分传输序列算法,在计算复杂度和误码率性能基本相同的情况下,峰均功率比性能随着采样点位置分组数的增加而改善明显.当子载波数N=256,相位因子数W=2,子块数M=4和M=8,采样点位置分为2组时,峰均功率比性能分别提升0.1dB和0.2dB左右;采样点位置分为4组时,峰均功率比性能可分别改善0.4dB和0.7dB左右.     

基于MSLM的OFDM系统PAPR减小方法

针对选择性映射-正交频分复用(SLM-OFDM)系统运算量过大的问题,提出了一种基于多选择性映射(MSLM)的OFDM系统的峰值平均功率比(PAPR)减小方法.该方法在OFDM系统的发送端,对发送数据进行等分分组扰码.分组扰码后,可以使得PAPR降低,同时也减少了计算量.仿真结果表明,在没有较大的误码率损失的前提下,当选择支路数为16,互补累积分布函数FCCD为10-3时,MSLM方法的PAPR优于传统的SLM(CSLM)方法1.3dB.