利用免疫遗传PTS算法降低OFDM系统PAPR

提出一种免疫遗传PTS（partial transmit sequences）算法来降低OFDM系统PAPR（peak—to-average power ratio）．PTS算法大大降低OFDM系统中高PAPR出现的概率，并且不会带来性能损失．PTS算法的关键是权因子的选择．将免疫遗传算法应用在PTS算法的权因子选择上，不仅简化了计算复杂度，同时对权因子进行了优化，仿真结果验证了新方法的有效性．     

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。     

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。     

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.     

一种减小OFDM系统PAPR的算法分析

传统的部分传输序列（PTS）算法可以降低正交频分复用（OFDM）系统的高峰值平均功率比（PAPR）,但自身较为复杂难以直接应用到OFDM系统中。为了有效降低OFDM系统PAPR,在粒子群总数增加时减少迭代次数,增加系统的稳定性,提出了一种基于PSO-PTS联合算法。通过对粒子群参数进行优化与仿真分析,结果表明,提出的PSO-PTS混合算法能有效的减小OFDM系统的PAPR,也降低了计算复杂度。     

一种改进减小OFDM系统峰均比的PTS算法

介绍了降低OFDM系统PAPR的PTS算法,提出了将PTS算法进行限幅处理的一种方法。通过仿真,表明算法在保持原算法优点的基础上,有效降低了OFDM信号PAPR值,并对系统性能影响不大。     

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.     

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。     

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.