Tone Reservation类OFDM系统的PAPR优化方法研究

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正交频分复用(OFDM)是一种适用于高速无线传输的多载波调制技术。它已经被广泛的应用于多径衰落条件下,具有频谱效率高、抗多径衰落等优点。OFDM与生俱来的高峰均比问题限制了它的广泛应用。在许多文献中提出的很多的峰均比(PAPR)降低技术中,子载波预留技术已经受到了很多关注。该技术使用一些预留子载波来产生峰值减小信号以降低OFDM信号的峰均比。然而,获得优化的峰值减小信号需要解决一个二次约束的二次规划问题,其具有非常高昂的计算成本。本文围绕以上问题展开了研究。(1)设计了基于快速迭代收缩阈值算法(FISTA)的子载波预留(TR)方法,与以往的自适应幅度切削算法(AAC)和自适应缩放算法(AS)进行比较。自适应缩放算法有两个很明显的缺点,即最佳限幅电平的选择非常困难和不同的限幅电平导致不同的PAPR降低。自适应幅度切削算法解决了自适应缩放算法的这两个缺点,但是自适应幅度切削算法需要多个快速傅里叶变换(FFT)和逆变换(IFFT)进行计算以获得期望的PAPR降低,而且预留的子载波的幅度不受限制。与上述切削滤波技术不同,提出的快速迭代收缩阈值算法不需要切削和滤波,而且对预留子载波的幅度进行了限制,是一种简单有效的方法,其迭代只包括简单的矩阵和向量乘法。仿真表明,该算法可以获得更好的PAPR降低性能和较好的误码率性能。(2)设计了基于交替方向乘子算法(ADMM)的TR方法,它是一种高效的迭代方案,该算法可以对λ?~2的近似算子给出一个精确解。在以往的文献中,只考虑了λ?的近似算子,该近似算子的计算只是一个截断解。在ADMM算法中,我们考虑了λ?~2的近似算子,并且给出了其精确解。同时,该算法对于每步更新都具有显式的迭代公式,实施简单。与自适应幅度切削算法以及自适应缩放算法相比,我们所提出的交替方向乘子法不需要切削和滤波操作,也不会选择最佳削波阈值,而且主要由一对FFT-IFFT运算组成。与快速迭代收缩阈值算法相比,它们有着同样的计算复杂度,但是ADMM优化效果更好。
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