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时间:2019-01-09
《利用导频降低峰均值比算法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、利用导频降低峰均值比算法的研究 摘要:在正交频分复用(OFDM)系统中,部分传输序列(PTS)方法是降低峰均功率比(PAPR)最有效的方法之一。与常规的部分传输序列(C?PTS)相比,导频序列的插入可以更好地降低PAPR。采用带有循环移位的导频信号,首先将导频信号和数据信号分别分割成子块,然后将导频子序列分别插入到数据子块中,通过反馈及循环移位产生更多的待选序列,更好的降低PAPR。仿真结果表明所提方法可以有效降低PAPR,且其误码率(BER)性能与C?PTS相当。 关键词:部分传输序列;反馈;循环移位;峰均功率比;误码率 中图分类
2、号:TN92?34文献标识码:A文章编号:1004?373X(2016)13?0027?03 Abstract:Thepartialtransmitsequence(PTS)methodisoneofthemosteffectivemethodstoreducethepeak?to?averagepowerratio(PAPR)inorthogonalfrequency?divisionmultiplexing(OFDM)system.IncomparisonwiththeconventionalPTS(C?PTS),theinsert
3、ionofpilotfrequencysequencecanreducethePAPRbetter.Thepilotsignalwithcyclicshiftisadoptedinthispaper.Thepilotfrequencysignalanddatasignalaredividedintothesubblocksrespectively,andthenthepilotfrequencysubsequencesareinsertedintothedatasubblocksrespectivelyto5generatemoreseq
4、uenceswaitingforselectionthroughfeedbackandcyclicshiftandreducethePAPRbetter.ThesimulationresultsshowthattheproposedmethodcanreducethePAPReffectively,andtheperformanceofitsbiterrorrate(BER)isassameasthatofC?PTSmethod. Keywords:partialtransmitsequence;feedback;cyclicshift
5、;peak?to?averagepowerratio;biterrorrate 近年来,正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技术已广泛应用于大量数据的传输和通信中,是未来4G和5G发展的关键技术之一[1]。然而,峰均值比(Peak?to?averagePowerRatio,PAPR)过高是限制OFDM技术发展的主要因素,也是实际OFDM系统的主要挑战之一[2]。因此降低PAPR对未来OFDM技术的发展和应用有很大影响。目前出现了很多有效降低PAPR的方法,如信号的限幅和
6、滤波[3]、部分传输序列[4?5](PartialTransmitSequence,PTS)、选择映射技术[5?6](SelectMappingTechnology,SLM)、导频音插入技术等。在文献[6]中,作者提出在导频辅助的SLM?OFDM系统的信号发送端插入导频序列,并在选择映射过程中插入相位因子,通过增加待选序列的数目降低PAPR。文献[7]提出导频的插入可以降低PAPR,同时可以提高误码率性能(BitError5Rate,BER)。文献[8]提出基于循环移位PTS的导频设计方法,使其更容易估计PTS技术中的相位因子和信道脉冲响
7、应。从以上分析可得导频插入和PTS技术均可降低PAPR,且两者的联合设计可更好地降低PAPR,并确保BER不太大。在本文中,将带有循环移位的导频信号和数据信号分别分割成子块,然后将导频子序列分别插入到数据子块中,通过反馈及循环移位产生更多的待选序列,更好的降低PAPR。且其BER性能与C?PTS(ConventionalPartialTransmitSequence)相当。 1PTS算法简介 3仿真结果与分析 仿真中,主要参数设置为子载波数导频子载波=64,数据子载波=196,待选数目循环移位={1,2,3,4},循环前缀=16,过
8、采样速率=4,采用16?QAM调制,信道估计采用MMSE估计,其阈值的选择为8。其中算法的性能仿真采用互不累积分布函数(ComplementaryCumulativeDistributionF
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