毕业设计(论文)-基于SLM降低OFDM系统均峰比技术仿真

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时间:2019-03-30

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1、摘要摘要正交频分复用(OFDM,OrthogonalFrequencyDivisionMultip1exing)是一种多载波调制技术,由于具有抗多径衰落能力强、频谱利用率高等优点,已广泛应用于数字音频(DAB)、数字视频广播(DVB)、无线局域网(WLAN)等技术领域。此外,正交频分复用技术(0FDM)被认为是第四代移动通信的核心技术之一。但是OFDM技术存在传输过程中峰均比值(PAPR)较高的问题,高峰均比对功率放大器、A/D变换器等前端设备的线性范围提出更高的要求,影响着整个通信系统的运行成本和效率,所以,对降低峰均功率比技术的研究对于OFDM技术的更广泛应用有着一定的现实意义。本论

2、文的主要工作如下,通过查资料,了解OFDM原理,及存在的问题。介绍了OFDM高PAPR问题产生的原因和PAPR的分布,在此基础上了介绍了常用的几种限制OFDM系统高PAPR的算法如限幅法、编码法、概率类方法等,特别重点介绍了选择性映射(SLM,Selectedmapping)算法,在传统的SLM方法基础上给出了改进型的SLM方法,并通过改进的SLM方法与限幅法有效结合来降低OFDM系统的均峰值,并做了降低OFDM系统PAPR的技术仿真,关键词 正交频分复用;均峰比;选择性映射;I燕山大学本科生毕业设计(论文)AbstractOrthogonalFrequencyDivisionMulti

3、plexing(OFDM)techniqueshavereceivedagreatdealofattentionduetoitsdataratetransmissioncapabilitywithhighbandwidthefficiencyincopingwithmultipathfadingandhasbeenwidelyusedindigitalaudio(DAB),DigitalVideoBroadcasting(DVB),wirelesslocalareanetwork(WLAN)andothertechnicalfields.Asaresult,OFDMisconsidere

4、dasthekeytechnologiesofthe4Gmobilecommunication.However,onemajordrawbackofOFDMisthehighpeak-to-averagepowerratio(PAPR)oftheoutputsignal.HighPAPRatthetransmittercancausethehighpoweramplifier(HPA)togointonon-linearregionsandcausenonlinearoutput,anddegradetheperformanceofOFDMsystemseriously.Themainw

5、orkofthispaperisasfollows,throughthesearchdata,understandtheOFDMprinciplesandthepaperintroducedwhythehighPAPRhappenedandHowthePAPRdistribute.Then,paperintroducedsomekindsofalgorithmstodealwiththeproblemsuchasclippingalgorithm,codingalgorithmandprobabilityalgorithm,especiallytheclippingalgorithman

6、dSLMalgorithmamonganddothesimulationofreducingthePAPRofOFDMsystem.Keywords OFDM;PAPR;SLMIII目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1 课题研究的背景与意义11.2 OFDM的研究现状21.3 OFDM优缺点41.4 PAPR抑制技术的国内外现状51.5 本论文的主要工作8第2章OFDM系统基本原理及PAPR问题92.1 OFDM系统的原理92.1.1 OFDM的系统模型92.1.2 离散傅立叶变换在OFDM系统中的应用122.1.3 傅里叶变换的过采样122.1.4 保护间隔和循环前缀132

7、.2 OFDM的峰均功率比及其分布152.2.1 峰值平均功率比的定义152.2.2 OFDM系统内PAPR的分布162.3 高PAPR带来的问题172.4 降低峰均比常用方法172.4.1 信号预畸变类算法182.4.2 概率类算法192.4.3 编码类算法192.5 本章小结20第3章基于SLM降低OFDM系统PAPR仿真213.1 传统的SLM算法213.2 改进的SLM算法233.3 改进的SLM与限幅结合方法263.4 本

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