作为第四代移动通信的核心技术之一，正交频分复用（Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM）的局限在于具有很高的峰值平均功率比（Peak-to-Average PowerRatio，PAPR），具有高PAPR的发送信号不仅降低了发送端放大器的效率，而且有可能导致严重的非线性失真和带外辐射，影响整个通信系统的运行成本和效率。所以研究OFDM系统的峰均比抑制，在降低峰均比，提高频谱利用率，减少计算复杂度等因素之间找到较好的平衡是OFDM系统的关键技术。本文首先对OFDM系统降低峰均比技术做了深入的研究，通过仿真分析，总结了现有的降低峰均比方法中的信号预畸变技术和概率类技术。然后在仿真分析峰值抵消技术和选择映射（SLM）技术的基础上，结合这两种算法提出了一种SLM-峰值抵消级联的降低OFDM系统PAPR的改进算法，即将输入信号首先通过选择映射处理再进行峰值抵消，仿真表明该算法可以在较低复杂度的情况下将峰均比降低到6.7dB。为了进一步降低OFDM系统的峰均比和SLM-峰值抵消算法引入的冗余信息，本文提出融合叠加训练序列的一种改进算法，选择合适的混沌序列与输入信号叠加，应用于选择映射和部分传输序列算法，仿真发现混沌序列的引入，不仅可以降低峰均比，还可以减少冗余信息。进而将混沌序列引入SLM-峰值抵消级联算法，提出了一种新的基于融合训练序列的SLM-峰值抵消级联算法。大量的仿真结果表明该算法可以有效地将峰均比降低至6.1dB，同时，由于引入了混沌序列，不需要传输该级联算法所需传输的边带信息，提高了系统的频带利用率。