低復(fù)雜度的降低OFDM信號(hào)PAPR的優(yōu)化方法的研究.pdf

1、正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中總是受限于其信號(hào)較高的峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)。如果一個(gè)OFDM信號(hào)的PAPR較高,則需要線性范圍很大的高功率放大器(High Power Amplifier,HPA)才能滿足要求,然而實(shí)際中受限于成本,通常HPA的線性范圍不能滿足。在這種情況下,OFDM信號(hào)

2、通過(guò)線性范圍不足的HPA就會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的帶內(nèi)失真和帶外失真。因此,有很多降低PAPR的方法被提了出來(lái)。
　　本文中,提出了兩種具有低計(jì)算復(fù)雜度的降低OFDM信號(hào)PAPR的算法。
　　第一種方法是一種基于最小平方估計(jì)的多音預(yù)留(Tone Reservation,TR)算法。同傳統(tǒng)的基于剪切的TR算法相比,提出的方法能夠以較快的收斂速度產(chǎn)生較好的峰值消除信號(hào),后續(xù)的仿真表明,該算法只需兩次迭代就可以達(dá)到和基于剪切的TR算法相同

3、的PAPR降低量。
　　第二種方法是一種基于循環(huán)投影算法的子塊線性組合(Subblock Linear Combination,SLC)方法,為了加速SLC算法的收斂速度,還提出了一種基于松弛因子(Relaxation factor)的改進(jìn)的SLC(R-SLC)算法。這兩種方法的核心思想是將輸入的OFDM信號(hào)分成幾個(gè)子塊,然后逐次迭代的產(chǎn)生具有較小PAPR的子塊線性組合作為新的信號(hào)。經(jīng)過(guò)若干次迭代以后,就可以達(dá)到比較好的PAPR降