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《無線電通信技術(shù)雜志》2015年第二期

1降低PAPR的兩類傳統(tǒng)方法

1.1概率類方法選擇映射法［7］（SLM）是指一個ofdm符號與一組M個統(tǒng)計上相互獨立的偽隨機向量相乘后得到一組序列，再從序列中選取PAPR最低的發(fā)送。也就是說，對需要發(fā)送的一個信息序列與一個因子相乘，產(chǎn)生M個獨立隨機的OFDM序列，然后從這M個OFDM序列中選取PAPR值最小的序列發(fā)送。在發(fā)送序列的同時還需要發(fā)送邊帶信息，也就是采用的那個偽隨機向量。接收端可以通過對發(fā)送過來的偽隨機向量進(jìn)行相反的操作從而恢復(fù)出原始的數(shù)據(jù)。選擇映射法不是絕對性去除高于設(shè)定門限值的峰值功率，而是試圖降低這種高峰值碼元出現(xiàn)的概率。部分傳輸序列法［8－10］（PTS）也是同選擇映射法（SLM）一樣的原理，但是它選取的偽隨機向量具有不同的結(jié)構(gòu)。主要思想是，首先將IFFT前輸入的數(shù)據(jù)符號劃分成若干個互不重疊的子塊，然后分別對每個子塊進(jìn)行系數(shù)最優(yōu)化的求解，最后再把最優(yōu)解的子塊合并起來，從而達(dá)到降低整個系統(tǒng)的papr的目的。

1.2編碼類方法編碼類方法主要是通過對信號進(jìn)行不同形式的編碼，只選擇發(fā)送那些PAPR值較小的碼組，而PAPR值較大的碼組則不發(fā)送，從而達(dá)到降低系統(tǒng)PAPR的效果。這類技術(shù)的實現(xiàn)為線性過程，不會出現(xiàn)限幅類技術(shù)那種限幅噪聲，但是他的計算復(fù)雜度非常高，編解碼也都比較復(fù)雜，而且信息速率降低很快。所以，編碼類技術(shù)只適用于子載波數(shù)比較少的情況。

2本文算法

2.1選擇聯(lián)合算法框圖與流程采用選擇聯(lián)合算法來降低PAPR，原理框圖如圖1所示。因為本方案劃分的子塊較多，所以本方案的SLM和PTS算法只采用｛1，－1｝兩種相位因子以迭代的方式搜索最優(yōu)相位系數(shù)。算法流程如下：①調(diào)制信號經(jīng)串并轉(zhuǎn)換后劃分為以3個數(shù)據(jù)為一小組的子塊，若原數(shù)據(jù)不能劃分為整數(shù)個子塊，則最后的余數(shù)單獨拿出來；②各個子塊經(jīng)IFFT運算后，送入算法選擇器。若有余數(shù)，則余數(shù)經(jīng)IFFT運算后直接用SLM算法處理；③若子塊內(nèi)的3個碼字信息全一樣，則該子塊采用SLM算法（需迭代3次）；若子塊內(nèi)的3個碼字信息有兩種，則該子塊采用最優(yōu)碼字算法（需迭代兩次）；若子塊內(nèi)的3個碼字信息全不同，則該子塊采用PTS算法（需迭代一次）。

2.2選擇聯(lián)合算原理說明最優(yōu)碼字算法的思想是相互交換碼字順序，選擇PAPR最小的碼字，正常情況下，3個碼字需要迭代6次選擇出最優(yōu)碼字，可當(dāng)有2個碼字相同時，只需迭代2次，所以從每種算法的復(fù)雜度來看，每個子塊若采用SLM算法，則需迭代3次；若采用最優(yōu)碼字算法，則需迭代2次，若采用PTS算法，則需迭代1次。輸入數(shù)據(jù)流經(jīng)過調(diào)制器調(diào)制后，得到MPSK／QAM調(diào)制信號，而調(diào)制信號有2n種碼字。當(dāng)調(diào)制數(shù)較少時，例如調(diào)制數(shù)為4，則3個碼字全相同的概率是1／16，3個碼字中有兩個相同的概率是9／16，3個碼字全不同的概率是6／16，此時SLM算法與最有碼字算法以超過半數(shù)的概率出現(xiàn)，選擇聯(lián)合算法降低PAPR的能力會優(yōu)于分組相同的PTS算法，當(dāng)調(diào)制數(shù)逐漸增大時，3個碼字全不同的概率指數(shù)倍增大，增長速度明顯快過另外2種情況的總和，此時選擇聯(lián)合算法降低PAPR的能力逐漸趨于分組相同的PTS算法。綜上分析，從算法復(fù)雜度看SLM＞最優(yōu)碼字＞PTS，隨著子載波的增加，從出現(xiàn)的概率看SLM＜最優(yōu)碼字＜PTS，這樣把復(fù)雜度最高的算法匹配出現(xiàn)概率最低的情況，把復(fù)雜度次之的算法匹配出現(xiàn)概率次之的情況，把復(fù)雜度最低的算法匹配概率最低的情況，能達(dá)到復(fù)雜度和改善PAPR的折中，更為有效地降低系統(tǒng)的PAPR。

3算法仿真及分析

仿真參數(shù)設(shè)置如下：子載波數(shù)N＝126，調(diào)制方式QPSK和PTS與聯(lián)合算法分割方式采用相鄰分割，相位因子取值范圍｛1，－1｝，仿真符號數(shù)1000，則采用不同算法時系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看出，聯(lián)合算法可以有效降低PAPR4dB左右，PAPR改善性能稍低于SLM算法，好于分組少的PTS算法。相同的設(shè)置參數(shù)，在采用分組相同的PTS算法和聯(lián)合算法時系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖3所示。

4結(jié)束語

提出了一種選擇聯(lián)合算法，通過一個算法選擇器將幾種傳統(tǒng)的算法并聯(lián)起來，達(dá)到了算法復(fù)雜度和改善性能的折中。選擇聯(lián)合法可以一定程度地降低PAPR，并且在調(diào)制數(shù)少的情況下好于分組相同的PTS算法，雖然在算法復(fù)雜度上進(jìn)行了合理的分配，但整個系統(tǒng)的改善性能是在增加算法選擇器，即增加系統(tǒng)復(fù)雜度的情況下得以提高的，同時由于該算法根據(jù)碼字出現(xiàn)的概率情況分配相應(yīng)算法，所以改善性能會出現(xiàn)概率性的起伏，從仿真結(jié)果看到，在CCDF對比曲線圖中，在10－2～10－3區(qū)間內(nèi)，選擇聯(lián)合算法曲線會偶爾出現(xiàn)曲線起伏，因為此時的曲線出現(xiàn)在概率很小的區(qū)間內(nèi)，所以可以通過限幅的方法優(yōu)化，但考慮到整個系統(tǒng)的復(fù)雜度以及該情況出現(xiàn)的情況較少，所以暫未加以處理。總的來說選擇聯(lián)合算法對整個系統(tǒng)應(yīng)用做了更加合理與有效的分配，相較于傳統(tǒng)的方法取得了一定程度的性能改進(jìn)。

作者：車軒胡鐵森張敏單位：遼寧工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院