近年来,超高的数据传输速率、高可靠低时延的连接、海量的物联设备接入成为了5G时代人们对移动通信网络的期待。然而,随着使用场景的不断扩展、部署环境多样性的急剧增加、用户业务需求的日益丰富,移动通信技术面临着新的挑战,不同的环境和业务需要不同的波形支撑,传统的单一波形设计难以同时适应不同场景下多样化的业务性能需求（如传输速率、可靠性等方面）,而混合参数集的波形设计可以利用统一的空中接口,使用多种不同设计参数的波形同时服务不同的用户,因此被认为是实现5G通信适应各种场景和业务的核心技术之一。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）作为5G空中接口的基础波形,天然具备混合参数设计的优势,将OFDM的子载波间隔和循环前缀长度作为可变的参数集,可以使波形适应不同信道特性的影响并获得需要的接收信噪比指标,从而满足不同场景和业务的需求。混合参数集系统通过在不同子带上独立设计不同参数集的OFDM信号,在信号进入功率放大器之前进行叠加形成混合信号。由于每一个子带上独立优化设计的波形在相互叠加形成混合信号后,难以满足全局最优的设计,尤其是在OFDM信号的峰均比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）设计方面,混合信号的PAPR可能完全失去了子带信号优化设计的性能,因此混合参数集系统的PAPR问题会十分严峻。同时,采用不同子载波间隔的子带信号之间不再满足正交性,OFDM信号的带外泄露功率会对相邻子带产生参数集间干扰,严重影响5G的服务性能。因此,论文首先研究了混合参数集系统的PAPR分布问题,该问题直接影响了空中接口功放的设计参数和功率效率;在此基础上,研究了混合参数集系统的PAPR降低技术,并进一步考虑带外泄露问题,提出了联合带外抑制和PAPR降低的波形设计。同时,论文还将混合参数集波形的设计思想与人工智能对通信环境的感知相结合,提出了基于信道时频弥散特性的参数集最优选择机制和方法。论文主要工作和意义包括:针对混合参数集系统的PAPR分布问题,已有的理论分析暗含了OFDM信号在频域上连续且对称的假设,因此难以适用于具有复杂系统设计的混合参数集系统。论文综合考虑系统模型中子带带宽、功率分配、参数集选择等因素,分析了混合信号在频域不连续非对称的特点,并得到混合信号收敛于复高斯随机过程的结论。同时,利用Level-crossing理论将PAPR的分布描述为信号包络达到某一门限的概率,推导了混合信号PAPR分布的解析表达式。基于PAPR分布的理论结果,继续考虑了混合参数集系统的功率分配对PAPR的影响,并建立了关于功率分配和平均PAPR的优化模型,分析了达到理论最大平均PAPR的条件。仿真结果显示,本文提出的PAPR分布表达式准确地反映了混合信号的PAPR分布,而且同样适用于非连续OFDM信号和传统的OFDM信号。针对混合参数集系统的PAPR降低问题,由于传统的PAPR降低技术应用于各个子带信号上并不能有效降低混合信号的PAPR,因此论文结合混合信号的生成模型提出了两种新的PAPR降低技术。首先,通过分析基于裁剪滤波的PAPR降低方法在混合参数集系统的直接扩展形式,指出其在对裁剪后的信号进行滤波时会导致参数集间干扰的积累效应。为了避免干扰积累,将裁剪后的信号与原信号取差得到裁剪噪声,再对裁剪噪声滤波后叠加到原信号上以实现PAPR降低。由于裁剪噪声仅包含降低PAPR带来的信号失真,因此不会引入额外的参数集间干扰。接着,为了控制PAPR降低带来的信号失真,进一步将PAPR和信号失真进行建模,得到一个有PAPR约束的失真最小化问题。为了高效求解该问题,提出了基于交替方向乘子法的优化算法,通过将优化问题分解成多个易于求解的子问题并找到每个子问题的闭合解,最终得到原问题的全局最优解。提出的优化算法与混合信号的生成过程紧密对应,能够扩展到任意数量子带的混合参数集系统中,并且具有较低的计算复杂度。仿真结果表明,传统的PAPR降低技术难以使混合信号的PAPR降低到期望水平,而本文提出的PAPR降低方法有效地降低了混合信号的PAPR。针对混合参数集系统中的带外泄露问题,考虑到采用不同子载波间隔的子带信号之间不再正交,论文分析了带外泄露在相邻子带产生的参数集间干扰,并进一步说明了滤波和加窗技术带来的干扰抑制能力。为了避免带外泄露问题和PAPR问题的相互影响,论文继续研究了联合带外泄露抑制和PAPR降低的波形设计。通过分析滤波OFDM技术中采用的时域滤波器设计,将其与裁剪滤波的PAPR降低方法结合,用预先设计的时域滤波器处理裁剪噪声,使得抑制带外泄露的同时达到PAPR降低的目的。另一方面,通过分析加窗OFDM技术中采用的典型窗函数,将加窗操作建模到考虑信号失真和PAPR降低的优化模型中,利用交替方向乘子法对该优化问题进行求解,使得各个子带信号在一定的失真容忍范围内达到期望的PAPR性能。仿真结果和性能比较验证了混合参数集系统中存在的参数集间干扰,并证明了提出的联合带外抑制和PAPR降低的波形设计方法的有效性。针对波形参数集的智能适变问题,考虑到单一的波形设计难以适应多变的信道环境,论文提出根据无线信道的时间弥散和频率弥散特性选择合适的波形参数集。论文首先分析了信道时频弥散特性的理论描述,并通过分析信道对接收信号产生的符号间干扰和子载波间干扰说明OFDM的子载波间隔和循环前缀设计与时频弥散特性的关系,进一步建立了以最小化信噪比损失为目标的波形参数集选择机制。信道时频弥散特性的理论模型包括确定性描述、统计性描述和精简参数。其中,统计性描述中散射函数反映了信道在时延和多普勒频率维度上的分布特性,论文在此基础上设计了一种基于卷积神经网络的波形参数集选择算法,将信道散射函数转化为二维灰度图像作为网络的特征输入。此外,在信道统计模型已知的情况下,精简参数中的均方根时延扩展和最大多普勒扩展反映了信道的时频弥散特性,由此论文提出了一种基于支持向量机的波形参数集选择算法,建立了由均方根时延扩展、用户移动速度和信道噪声功率构成的低维特征空间到波形参数集的映射关系。最后,仿真结果显示了所提方法的准确率和有效性,并在此基础上进一步讨论了候选波形参数集的数量对系统性能的影响。