OFDM系统中利用概率类技术抑制PAPR算法的Matlab实现和应用【开题报告】

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1、毕业设计开题报告通信工程OFDM系统中利用概率类技术抑制PAPR算法的Matlab实现和应用一、选题的背景与意义无线通信正朝着宽带化、IP化、多业务化和泛在化快速发展。而基于IEEE802.11标准系列的无线局域网技术最早被推出，现已逐步走向成熟并商用。为了推动与保证基于IEEE802.16系列标准的宽带无线设备的兼容性和互操作性，Intel、富士通和诺基亚等公司于2001年共同成立了非营利性工业贸易联盟——WiMAX(WorldwideInteroperabilityforMicrowaveAccess：全球微波接入互操作)论坛。从此WiMAX就成为了IEEE802.16

2、系列标准技术的代名词。与其他无线通信技术相比，WiMAX的优势主要体现在：传输速率高，覆盖范围大；完善的QoS(服务质量)机制；较高的数据安全性；基于全IP的网络架构；开销及投资风险小；部署灵活，配置伸缩性强，可平滑升级。[1]随着无线通信和因特网的蓬勃发展以及人们生活水平的提高，未来的无线通信系统必然会朝着宽带化、移动化和全IP化的方向发展。最先作为一项宽带无线接入技术被推出的WiMAX系统，在成为3G标准之后，正随着其核心网技术的演进而进一步完善。有理由相信，在不久的将来，WiMAX终端和手机将出现在人们的视野之中，成为大众接受普遍服务中不可或缺的一种产品。[6-8]而

3、WiMAX的关键技术OFDM，其基本思想是将信道的可用带宽划分成若干相互正交的子载波，在每个子载波上独立进行数据传输，从而实现对高速串行数据流的低速并行传输。它由传统的频分复用(FDM)技术演变而来，区别在于OFDM是通过DFT(离散傅立叶变换)和IDFT而不是传统的带通滤波器来实现子载波之间的分割。各子载波可以部分重叠，但仍然保持正交性，因而大大提高了系统的频谱利用率。此外，数据的低速并行传输增强了OFDM抵抗多径干扰和频率选择性衰落的能力。0FDM的不足之处主要表现在对定时和频率偏移敏感和高峰均功率比(PAPR)。较高的峰均比信号要求发射机功率放大器必须有较大的线性范围

4、，否则将会导致大信号出现非线性失真，造成功放的功率利用率下降，从而严重影响OFDM系统的性能。本课题研究的是OFDM系统中利用概率类技术抑制PAPR的的Matlab实现和应用。[11-14]二、研究的基本内容与拟解决的主要问题：1>研究的基本内容本课题研究的基本内容是OFDM系统的基本组成结构、工作原理、主要优点和存在的基本问题，以及PAPR的相关内容，包括形成原因和影响。通常情况下，0FDM信号的最大峰值功率是平均功率的Ⅳ倍，即PAPR的最大值为Ⅳ，随着子信道数Ⅳ的增加，PAPR的最大值也会线性增大，这就对发送端前端放大器的线性范围提出了很高的要求。尽管出现最大PAPR的

5、概率很低，但为了不失真地传输这些高峰均功率比的OFDM信号，发送端对高功率放大器(HPA)的线性度要求很高且发送效率极低，同时接收端对前端放大器以及A／D变换器的线性度要求也会很高。因此，高PAPR大大降低了OFDM系统的性能甚至影响了这一技术的广泛应用。2>拟解决的问题本课题拟解决的主要问题是利用OFDM系统中概率类技术抑制PAPR的Matlab实现和应用。为了解决这一问题，已经提出了多种降低PAPR的有效技术，主要有限幅类方法、编码类方法和概率类方法。概率类技术并不着眼于降低信号幅度的最大值，而是降低峰值出现的概率，但是将带来一定的信息冗余，具体方法包括选择映射(SLM

6、)和部分传输序列(PTS)。三、研究的方法与技术路线：1>研究方法(1)查阅资料，了解OFDM系统的基本内容，包括OFDM系统的基本组成结构、工作原理、主要优点和存在的基本问题等，重点熟悉和了解PAPR的相关内容，包括形成原因和影响。(2)熟练地应用Matlab软件编写通信方面的基本算法，并能在已有的算法描述的基础上针对某一方面的性能进行适当的修改和完善，从而达到改善和提高系统性能的目标。(3)主要针对部分传输序列(PTS)方法和选择性映射(SLM)方法这两种基本方法进行Matlab的仿真，编写出具体的Matlab程序，并在分析仿真结果的基础上总结出影响PTS-OFDM系统

7、的PAPR性能的因素，提出优化方案并尝试用Matlab实现。2>技术路线(1)选择映射(SLM)方法是产生L个代表相同发送信息的信号序列，与L个随机相位序列相乘，进行IFFT，产生L个独立的OFDM信号，然后选择PAPR最低的OFDM信号发送。同时发送边带信息,同时M个随机向量也要作为边信息被发送，这些边信息就是SLM方法的冗余，因此它牺牲了一些发送带宽。这里要进行L次IFFT，就需要L个IFFT模块，大大增加了系统的复杂度。图1SLM技术原理图(2)部分传输序列(PTS)是在SLM方法的基础上发展起来的，它是将发