正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种多载波的调制技术,由于它具有很强的抗多径衰落和窄带干扰的优点,因而被使用的越来越广泛。但是OFDM也存在着不足——较高的峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)。然而现有的一些降低PAPR的方法要么会带来带外的干扰要么会增加计算的复杂度。为了更加有效的降低OFDM系统中的PAPR,本文在现有算法的基础上做了多种改进,通过对仿真结果进行分析并比较不同算法之间的优缺点。本文首先提出了自适应迭代削波滤波算法,通过与传统的限幅算法的比较可以得出,改进算法不仅能更好的降低PAPR还能有效减少带外的干扰;然后针对概率类的两种算法:部分传输序列(Partial Transmit Sequence,PTS)以及选择映射法(selective mapping,SLM),本文对两种算法的相位因子加权的过程做出改进,依次提出了相位对称PTS以及相位对称SLM算法。为了更大程度上的减少的计算复杂度而引入了遗传算法(Genetic algorithm,GA)。由于遗传算法求解最优值时有可能会陷入局部最优解,所以相邻两个样本之间设置一个阈值以保证样本的多样性。因此改进的GA-PTS以及GA-SLM算法利用遗传算法的天然的优势大大的减少了算法本身过高的复杂度。最后利用Matlab对改进算法做了大量的实验和分析,并且验证了改进算法在降低PAPR效果以及计算复杂度上的性能提升能力。