【通信】ofdm无线通信系统峰均比下降算法研究附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/147553318

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）作为一种高效的多载波调制技术，因其抗多径衰落能力强、频谱利用率高等优点，已成为第四代及未来无线通信系统的核心技术之一。从Wi-Fi、LTE到5G，OFDM技术都扮演着至关重要的角色。然而，OFDM系统 inherent 的一个显著问题是其信号的峰值平均功率比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）较高。高PAPR意味着OFDM信号瞬时功率可能远高于其平均功率，这给射频功放（Radio Frequency Power Amplifier, RF PA）带来了巨大的挑战。工作在高PAPR信号下，RF PA更容易进入非线性区域，产生信号失真，导致带内畸变和带外辐射，严重影响系统的性能和频谱效率。因此，对OFDM无线通信系统峰均比下降算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

高PAPR问题的根源与影响

OFDM信号是由多个相互正交的子载波独立调制后叠加而成。根据中心极限定理，当子载波数量较大时，OFDM信号的实部和虚部近似服从高斯分布，其幅度则服从瑞利分布。当所有子载波的信号同相叠加时，就会出现瞬时功率远大于平均功率的情况，从而产生较高的PAPR。具体而言，对于一个具有N个子载波的OFDM信号，其PAPR可以定义为：

𝑃𝐴𝑃𝑅=max⁡(∣𝑥(𝑡)∣2)𝐸[∣𝑥(𝑡)∣2]PAPR=E[∣x(t)∣2]max(∣x(t)∣2)

其中，𝑥(𝑡)x(t)是OFDM时域信号，∣𝑥(𝑡)∣∣x(t)∣是其包络，𝐸[⋅]E[⋅]表示期望。理论上，当N趋于无穷大时，OFDM信号的PAPR可以无限高。

高PAPR带来的主要影响包括：

射频功放的非线性失真：
RF PA通常具有有限的线性工作区域。当OFDM信号的瞬时功率超过PA的饱和功率时，信号会发生非线性压缩和失真，产生互调产物和谐波。
带内畸变和误码率（BER）增加：
非线性失真会导致星座点偏移，使得接收端难以准确恢复原始数据，从而增加误码率。
带外辐射和邻道干扰：
非线性失真产生的带外辐射会干扰邻近信道的通信，降低系统的频谱效率。
功放效率降低和能耗增加：
为了避免非线性失真，PA通常需要在输入回退（Input Back-Off, IBO）状态下工作，即以低于其最大线性功率的功率进行传输。这降低了PA的效率，增加了系统的能耗。
硬件成本增加：
为了处理高PAPR信号，需要采用具有更高峰值功率能力的PA，这通常意味着更高的成本。

OFDM峰均比下降算法的分类与研究现状

为了有效降低OFDM信号的PAPR，研究者们提出了多种算法。这些算法通常可以分为以下几大类：

信号畸变类算法 (Signal Distortion Techniques): 这类算法通过对OFDM信号进行非线性处理来降低峰值幅度。代表性算法包括：
- 削波 (Clipping):
  最简单直接的方法是将超过某个阈值的信号幅度直接削平。尽管实现简单，但削波会引入带内畸变和带外辐射，需要在PAPR降低效果和性能损失之间进行权衡。
- 滤波削波 (Filtered Clipping):
  在削波后对信号进行滤波，可以减少带外辐射，但会引入峰值重生长（Peak Regrowth）的问题。
- 选择性削波 (Selective Clipping):
  只对幅度超过阈值的特定子载波信号进行削波，以减小对其他子载波的影响。
- 压限 (Companding):
  利用非线性函数对信号进行压缩处理，减小高幅度信号与低幅度信号之间的差距。常见的压限函数包括μ律和A律压限。
- 硬限幅 (Hard Limiting):
  将信号幅度限制在某个固定值内，比削波更严格，引入的失真也更大。
编码类算法 (Coding Techniques): 这类算法利用编码冗余来降低PAPR。代表性算法包括：
- 选择性映射 (Selected Mapping, SLM):
  通过将原始数据块乘以不同的相位旋转序列，生成多个候选OFDM信号，然后选择PAPR最低的信号进行传输。需要在发送端传输少量附加信息来指示所选序列。
- 部分传输序列 (Partial Transmit Sequence, PTS):
  将OFDM符号分成多个不重叠的子块，对每个子块乘以一个相位因子，然后将所有子块叠加。通过优化相位因子组合，降低合并后的OFDM符号的PAPR。PTS算法的性能优于SLM，但计算复杂度更高。
- 基于误差校正码的PAPR降低 (PAPR Reduction based on Error Correcting Codes):
  利用特定的纠错码来构造码字，使得产生的OFDM信号具有较低的PAPR。
概率类算法 (Probabilistic Techniques): 这类算法利用概率特性来实现PAPR的降低。代表性算法包括：
- 主动星座扩展 (Active Constellation Extension, ACE):
  通过在星座图边缘增加一些额外的星座点，允许信号幅度超出原始星座范围，从而降低峰值。这种方法会在一定程度上增加误码率。
- 色噪声预编码 (Tone Reservation, TR):
  在OFDM符号中保留一些不用于传输数据的子载波（色调），通过优化这些色调子载波的幅度和相位，抵消OFDM信号的峰值。TR算法不会引入数据失真，但会降低频谱效率。
- 基于最优搜索的算法：
  通过穷举搜索或启发式搜索，寻找最优的子载波相位、幅度或其他参数组合，以最小化PAPR。这类算法通常计算复杂度较高。
数据预处理类算法 (Data Preprocessing Techniques): 这类算法在IFFT之前对输入数据进行处理，以影响IFFT输出的时域信号特性。