降低ofdm系统峰均比算法的性能分析

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1、文章编号：1009-1130(2007)01-00一种降低OFDM峰均比的改进SLM算法张理华，康桂华，刘娟（河海大学计算机及信息工程学院，江苏常州213022）摘要:针对选择性映射(SLM)算法在降低OFDM系统峰均比(PAPR)时计算复杂度过高的问题，研究了一种改进的SLM算法，然后在此基础上对其进行了扩展，将其运用于更多的分组序列.该算法是在对信号进行过采样之后，用变换矩阵取代部分IFFT运算的方法来降低SLM算法计算的复杂度.计算机仿真结果和复杂性分析表明，扩展的改进SLM算法在保持性能几乎不变的情况下能有效降低系统的计算复杂度.关

2、键词:正交频分复用;峰均比;选择性映射;部分传输序列中图分类号：文献标识码：A正交频分复用（OFDM）是一种能在频率选择性信道中进行高速数据传输的多载波调制技术，具有频谱利用率高、抗多径衰落能力强等优点.近年来，OFDM传输技术在数字音频广播(DAB)、数字视频广播(DVB)、非对称数据用户线ADSL、IEEE802.11a无线局域网标准[1]等很多领域中得到了应用.但OFDM系统的主要缺陷之一是输出信号中存在较高的峰均比(PAPR)，PAPR在高功率放大器的非线性区域可能会造成信号失真，导致误码率增加.目前已有很多降低PAPR的方法，如限

3、幅滤波方法[2]，该方法将PAPR限定在一个门限值内，是一种最简单的方法，但它会引起带内失真和带外辐射；编码类方法[3],它的基本原理就是将输入的数据利用不同编码来产生PAPR较小的OFDM符号，但会导致信息速率下降；选择性映射(SLM)和部分传输序列(PTS)方法利用不同的加扰序列对OFDM符号进行加权处理来改变其统计特性，通过优化子信道的载波相位选择能得到最低PAPR的相位组合.SLM和PTS算法均可有效降低OFDM信号的峰均比而不会造成系统性能的损失，是比较好的方法，但在实现时均需要对相位因子进行多次加权，并且还要进行IFFT运算，增

4、加了系统计算的复杂度.本文对一种低复杂度的扩展改进SLM算法进行了研究，并通过仿真进行了验证.1OFDM系统中的峰均比及其分布1.1OFDM系统峰均比的定义在OFDM系统中,经过IFFT运算之后得到的输出信号可以表示为：式中，j2=-1，n表示一个OFDM符号周期内的第n个采样值，Xk表示第k个子载波的调制数据信息，N为子载波数.输出信号PAPR定义为：式中，分子表示最大瞬时功率，分母表示平均功率.由于OFDM信号是由多个相互独立的子载波叠加而收稿日期:2006－04－20基金项目:博士启动基金（XZX/04B006-06）3成的，这样的合

5、成信号就有可能产生较大的PAPR.1.2OFDM系统峰均比的分布由式(2)可知，N个子载波的OFDM信号PAPR的理论上限值是N，但其发生的概率比较小.根据中心极限定理，当子载波个数N足够大的时候，输出信号的实部Re(xn)和虚部Im(xn)将服从高斯分布N(0,1/2)，瞬时功率

6、xn

7、2将服从自由度为2的2分布.因此，可以通过计算PAPR超过某一门限值的概率，得到互补累积分布函数(CCDF)：2SLM算法2.1常规SLM算法[4]由式(1)可得，OFDM系统的发射信号xn=IFFT[Xk],(n,k=0,…,N-1).SLM首先假设存在

8、个不同的、长度为的随机相位序列矢量，利用这个相位矢量分别与的输入序列进行点乘，则可以得到个不同的输出序列Xr，即：然后对个序列Xr分别实施计算，得到个不同的输出序列xr=(xr0,xr1,…,xrN-1)；最后在给定的PAPR门限下，从这个时域信号内选择PAPR性能最好的用于传输.2.2改进SLM算法文献[5]提出了一种改进SLM算法，文中作者仅在M=1,2时，对降低PAPR的性能进行了仿真验证，没有将其推广到一般性.本文对改进SLM进行了扩展，将其运用于更多的分组序列，并对其误码性能(BER)进行了仿真验证.具体的推导过程如下：因为由xr

9、=IFFT[Xr]=QXr（Q是IFFT矩阵）得到Xr=Q-1xr，而Xr和相位旋转矢量P相乘以后可以表示为：r=[Xr0P0Xr1P1…XrN-1PN-1]=RXr，其中R是相位矩阵；r经过IFFT变换后的信号又可以表示为：x’r=IFFT[r]=Qr=QRXr=QRQ-1xr，因此可定义变换矩阵W的表达式为：W=QRQ-1(5)这样就可用变换矩阵W代替IFFT运算.改进SLM算法的实现框图如图1.选择峰均比最小的传输IFFT串并变换X1x1x’1变换矩阵W1P(1)XX2x2IFFT变换矩阵W2P(2)x’2IFFT┇XMxMM变换矩阵

10、WMP(M)x’M图1改进SLM算法的实现原理框图Fig.1PrinciplestructureoftheimprovedSLMalgorithm从图1中可以看出，改进的SLM算