降低OFDM系統(tǒng)峰均功率比的方法研究.pdf

1、由于具有較高的頻譜利用率和較強(qiáng)的抗多徑衰落能力，正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）技術(shù)已作為一種非常有效的高速數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)被應(yīng)用到無(wú)線通信的很多領(lǐng)域，如數(shù)字音頻廣播（Digital Audio Broadcasting，DAB）、數(shù)字視頻廣播（Digital Video Broadcasting，DVB）以及無(wú)線局域網(wǎng)（Wireless Local Area

2、Networks，WLAN）等等。但是，OFDM系統(tǒng)中一個(gè)最主要的缺點(diǎn)是具有較高的峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio，PAPR），這一缺點(diǎn)會(huì)使OFDM信號(hào)在高功率放大器（High Power Amplifier， HPA）的非線性區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生信號(hào)畸變，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的誤碼率性能惡化。因此，PAPR問(wèn)題便成為了OFDM技術(shù)實(shí)用化的一大障礙。 近年來(lái)，如何有效地降低OFDM系統(tǒng)的峰均功率比已成為熱點(diǎn)研究問(wèn)

3、題。人們提出了一些比較有價(jià)值的降低PAPR的方法，可概括為限幅類(lèi)方法，編碼類(lèi)方法及概率類(lèi)方法。但是，這些方法都存在著不同程度的缺點(diǎn)。限幅類(lèi)方法，其中最簡(jiǎn)單的方法是限幅，它將OFDM信號(hào)的PAPR值限制在某一門(mén)限值以下，但這樣做會(huì)使信號(hào)產(chǎn)生失真，并且頻譜的帶外失真較大。編碼類(lèi)方法降低PAPR的效果非常好，但這種方法中可供使用的編碼圖樣數(shù)量非常少，特別是當(dāng)子載波數(shù)量較大時(shí)，編碼效率非常低。概率類(lèi)方法，主要是利用不同的相位加權(quán)因子序列對(duì)OFD

4、M信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，從而選擇PAPR值最小的OFDM信號(hào)進(jìn)行傳輸，如部分傳輸序列（Partial Transmit Sequences，PTS）和選擇性映射（Selected Mapping，SLM）。該類(lèi)方法是一種非常有效的降低OFDM系統(tǒng)PAPR的方法，而且不會(huì)引入任何信號(hào)畸變，但主要缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度非常大。很多學(xué)者提出了一些降低計(jì)算復(fù)雜度的該類(lèi)方法，但通常都是以系統(tǒng)PAPR性能損失為代價(jià)。 本文重點(diǎn)研究了概率類(lèi)方法中的部分

5、傳輸序列（PTS）和選擇性映射（SLM）。這兩種方法的共同點(diǎn)是要通過(guò)遍歷式搜索方式尋找一組最優(yōu)的相位加權(quán)因子對(duì)OFDM信號(hào)進(jìn)行加權(quán)和優(yōu)化處理，從而獲得最優(yōu)的PAPR性能。但是，由于相位加權(quán)因子的取值具有隨意性而且組合形成的相位加權(quán)因子集合規(guī)模巨大，這種搜索方式帶來(lái)了非常大的計(jì)算復(fù)雜度。因此，為了解決上述問(wèn)題，本文提出了一種次優(yōu)化的部分傳輸序列（sub-optimum Partial Transmit Sequences，sub-OPTS

6、）方法和一種自適應(yīng)多級(jí)選擇性映射（Adaptive Multistage Selected Mapping，AMSLM）方法。 次優(yōu)化的部分傳輸序列（sub-OPTS）方法是在已有的降低計(jì)算復(fù)雜度的PTS方法的基礎(chǔ)上，利用離散傅立葉逆變換（Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT）的線性性質(zhì)，在不增加復(fù)數(shù)乘法的前提下，彌補(bǔ)由于降低計(jì)算復(fù)雜度而帶來(lái)的PAPR性能損失。與原始PTS方法，也就是最

7、優(yōu)的PTS（Optimum PTS，OPTS）方法相比，該方法可以獲得幾乎相同的PAPR性能，但計(jì)算復(fù)雜度卻獲得了大幅度的降低。 自適應(yīng)多級(jí)選擇性映射（AMSLM）方法是在原始SLM方法的基礎(chǔ)上，將整個(gè)優(yōu)化過(guò)程分多級(jí)進(jìn)行，通過(guò)逐級(jí)地實(shí)施選擇性映射，并在每一級(jí)的優(yōu)化過(guò)程中采用不同的相位加權(quán)因子集合，使得級(jí)間候選向量之間的相關(guān)性大大降低，從而使PAPR性能得到了更大的改善。同時(shí)，通過(guò)設(shè)定適當(dāng)?shù)拈T(mén)限值，AMSLM方法的計(jì)算復(fù)雜度可獲得