正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）是最优秀和发展前景的调制技术,已经被大多数无线和有线通信标准所采用。OFDM具有一系列的优点,首先频谱的利用率高并具有抗频率选择性衰落能力,还可以消除符号间的干扰,能够恢复由于信道的频率选择性而丢失的符号从而具有一定的纠错能力,信道均衡和计算效率较高。但是OFDM系统也有一系列的缺点,对同步精度要求较高还需要避免多径传播从而使正交性不受影响。由于所有副载波信号的叠加峰值功率比较大,会产生较高的旁瓣,有可能造成信号失真。为了能够让信号更稳定快速的传输,必须寻找一种能有效降低OFDM的峰均比的方法。起初,本文在不影响旁瓣抑制性能的基础上降低了算法和接收机的复杂性,提出了一种符号填充正交频分复用的时域算法,将n个OFDM校正符号只插入到保护间隔中,并将每个OFDM符号无缝连接起来,从而抑制了旁瓣。这也就是非连续正交频分复用（Non-Continuous Orthogonal Frequency Division Multiplexing,NC-OFDM）技术,仿真结果表明算法不影响旁瓣抑制性能,且易于实现,复杂度比传统正交频分复用系统明显的降低。其次,本文基于非连续正交频分复用NC-OFDM模型,提出了基于选择映射法（Selected Mapping,SLM）和部分传输序列法（Partial Transmit Sequence,PTS）融合优化技术,并设计了融合技术的系统模型。结果通过与其他文献方法仿真对比,验证了SLM-PTS融合技术有着优秀的峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）降低能力,但算法实现复杂度太高。最后,本文又提出了互补SLM-Clipping融合解决方案和利用深度学习方法的PAPRnet模型,PAPRnet模型是通过反向传播和梯度下降让降噪自编码器学习NC-OFDM中的每个子载波上符号的星座映射和解映射,寻找PAPR值最低的映射,并保证了解映射能重构出原始信号。仿真结果验证了算法对NC-OFDM系统有优秀的抑制PAPR效果,证明了该方法的有效性,且大大提高了运算效率。