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正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技术在实际应用中总是受限于其信号较高的峰均功率比（peak-to-average power ratio，PAPR）。如果一个OFDM信号的PAPR较高，则需要线性范围很大的高功率放大器（High PowerAmplifier，HPA）才能满足要求，然而实际中受限于成本，通常HPA的线性范围不能满足。在这种情况下，OFDM信号通过线性范围不足的HPA就会产生比较严重的带内失真和带外失真。因此，有很多降低PAPR的方法被提了出来。本文中，我们提出了两种具有低计算复杂度的降低OFDM信号PAPR的算法。第一种方法是一种基于最小平方估计的多音预留（Tone Reservation，TR）算法。同传统的基于剪切的TR算法相比，提出的方法能够以较快的收敛速度产生较好的峰值消除信号，后续的仿真表明，该算法只需两次迭代就可以达到和基于剪切的TR算法相同的PAPR降低量。第二种方法是一种基于循环投影算法的子块线性组合（Subblock LinearCombination，SLC）方法，为了加速SLC算法的收敛速度，我们还提出了一种基于松弛因子（Relaxation factor）的改进的SLC（R-SLC）算法。这两种方法的核心思想是将输入的OFDM信号分成几个子块，然后逐次迭代的产生具有较小PAPR的子块线性组合作为新的信号。经过若干次迭代以后，就可以达到比较好的PAPR降低效果。本文提出的新算法能直接计算出和子块相匹配的线性组合系数，而不是通过在给定的集合里进行穷举搜索，因此和PTS算法相比，有较小的计算复杂度。通过理论分析以及仿真可以看出，本文提出的两种方法都能有效降低OFDM信号的PAPR，同时有较小的计算复杂度和较好的误码率性能。