基于概率类的联合算法降低CO-OFDM系统中的PAPR

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随着现代科技的不断发展,互联网通信、宽带业务、多媒体技术等一些新兴的数据业务逐渐普及到人们的日常生活中,人们对宽带的需求越来越大,普通的无线传输模式已经不能满足人们的要求。相干光正交频分复用(CO-OFDM)技术融合了正交频分复用(OFDM)技术和相干检测技术,具有频谱效率高、抗色散性能强、传输速率大等优点,为实现超高速,大容量,长距离传输提供了良好的实现条件,逐渐成为下一代超高速光通信系统的主要传输方式之一。然而峰值平均功率比(PAPR)过高的问题依旧是限制CO-OFDM技术发展的主要因素之一,较高的PAPR不仅会增加系统复杂度、降低系统的性能、提高系统成本,还会对光纤的非线性产生影响。针对这个问题,本文重点研究了降低CO-OFDM系统PAPR算法中的概率类算法和预计畸变类算法,并对传统的预畸变类算法进行了改进,最后将概率类算法与改进的预畸变类算法进行联合进一步降低了CO-OFDM系统中的PAPR。为了验证所提算法的可行性,本文主要通过基于Matlab和Optisystem仿真软件搭建的CO-OFDM系统的通信模型进行了仿真验证,主要内容如下:1.介绍了CO-OFDM系统的研究背景、发展现状、优势特点及存在的问题,其次介绍了CO-OFDM系统的基本原理及其关键技术,并对CO-OFDM系统中的PAPR问题进行了分析,讨论了PAPR的定义、统计特性及传统抑制方法的分类,此外利用Matlab和Optisystem软件搭建了CO-OFDM系统的仿真平台。2.介绍了概率类算法中迭代部分传输序列(IPTS)算法的基本原理,并分析了该算法的影响因素,其次介绍了限幅算法的基本原理,并提出了限幅离散余弦滤波(CDF)算法,该算法通过离散余弦变换(DCT)的引入改善了限幅算法对系统误码率(BER)的影响,最后提出了IPTS-CDF联合算法进一步降低了信号的PAPR。仿真结果表明,所提算法相比于IPTS算法和CDF算法其PAPR性能分别能够优化2.31dB和1.23dB。3.介绍了概率类算法中星座图扩展(ACE)算法的基本原理以及该算法下的两种不同实现方式,其次分析了压缩扩张算法的基本原理,并针对压缩扩张算法误码率性能较差的缺点提出了重复压缩扩张(RCF)算法,该算法是一个重复迭代的过程,通过多次迭代提升了该算法的BER性能,最后将ACE算法和IPTS算法分别与RCF算法进行联合提出了ACE-RCF和IPTS-RCF两种算法。仿真结果表明,ACE-RCF算法相比于ACE算法和μ率压缩扩张算法其PAPR性能分别优化了3.22dB和1.79dB;IPTS-RCF算法相比于IPTS算法和μ率压缩扩张算法其PAPR性能分别优化了3.53dB和1.21dB。
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