《宽带无线接入技术》仿真实验三OFDM系统的PAPR问题

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OFDM信号光纤传输系统中降PAPR方法研究的开题报告

OFDM信号光纤传输系统中降PAPR方法研究的开题报告

OFDM信号光纤传输系统中降PAPR方法研究的开
题报告
一、研究背景
随着5G时代的到来,OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术被广泛应用于无线通信领域,具有带宽利用率高、频谱效率高、可靠性好等优点。

然而,在光纤通信系统中,OFDM信号的高峰均值功率比(PAPR)较大,会导致光纤传输时出现非线性失真和码间串扰等问题,影响系统的性能和数据传输质量。

因此,如何有效降低OFDM信号的PAPR成为了当前光纤通信系统研究的重要问题之一。

二、研究内容
本文将针对OFDM信号在光纤通信系统中的传输问题,研究降低OFDM信号PAPR的方法。

具体研究内容包括:
1. OFDM信号的基本原理及其在光纤通信系统中的应用。

2. OFDM信号的PAPR分析与性能指标研究。

3. 目前常用的PAPR降低方法,包括裕量削减、选择映射、Tone Reservation等,进行对比研究。

4. 提出一种新的OFDM信号PAPR降低方法,并对其进行理论分析和仿真验证。

三、研究意义
本文研究降低OFDM信号PAPR的方法,旨在提高光纤通信系统的数据传输速率和可靠性,为5G时代的光纤通信系统提供技术支持和理论指导。

同时,本研究也有望拓展OFDM技术在其他领域的应用,有重要的理论和实际意义。

OFDM系统中降低PAPR算法的性能比较及优化的开题报告

OFDM系统中降低PAPR算法的性能比较及优化的开题报告

OFDM系统中降低PAPR算法的性能比较及优化的开题报告一、研究背景:OFDM系统是一种广泛采用的无线通信系统,其具有带宽利用率高、抗多径衰落能力强等优点。

然而,由于子载波之间的关系,导致在OFDM系统中存在峰均比(PAPR)较高的问题,这会导致系统性能下降,从而影响系统的可靠性和灵敏度。

因此,如何降低OFDM系统的PAPR,成为OFDM研究领域中的一个热门问题。

目前已经有很多研究者提出了各种降低PAPR的算法,但是每种算法都有其优缺点,因此需要进一步的研究和比较,找到最优的PAPR降低算法,在保证系统性能的前提下,最大限度地减小PAPR。

二、研究内容:本次研究的主要内容包括:1.研究OFDM系统的PAPR及其影响因素,分析现有的PAPR降低算法的优缺点。

2.邀请相应领域的专家进行讨论,从算法的实用性、复杂度、抗噪声干扰能力等角度,针对不同的PAPR降低算法进行性能比较。

3.通过仿真实验,验证所选择的算法的性能,进一步分析其性能优缺点。

同时,为了最大限度地提高算法的性能,还将探讨算法的优化方案。

三、研究意义:本次研究的意义在于:1.对OFDM系统的PAPR降低算法进行性能比较,有助于找到最优的算法,提高OFDM系统的性能。

2.通过对算法的优缺点分析,可以为相关领域的研究者提供参考,进一步完善OFDM系统的PAPR降低算法。

3.通过算法的优化研究,不仅可以提高OFDM系统的性能,还能够适应更加复杂的通信环境,有助于推动OFDM系统技术的发展。

四、研究方法:本次研究将采用理论分析和仿真实验相结合的方法。

首先,通过对OFDM系统的PAPR降低算法进行理论分析,分析其优缺点和适用范围。

之后,邀请相应领域的专家,从实用性、复杂度、抗噪声干扰能力等角度进行算法的性能比较。

最后,通过仿真实验,验证所选择的算法的性能,并进一步分析其性能优缺点。

同时,为了提高算法的性能,还将探讨算法的优化方案。

五、预期成果:本次研究的预期成果主要包括:1.对OFDM系统的PAPR降低算法进行性能比较,找到最优的算法。

OFDM系统PAPR抑制问题研究

OFDM系统PAPR抑制问题研究
多载波调(Multiple Carrier Modulation,MCM)就是将要传输的高速数据流分 解成若干个低速比特流,并且用这些比特流去并行调制若干个子载波,即在频域 将给定的一个信道分成许多子信道,在每个子信道上使用一个子载波进行调制。
高峰值的产生
在单载波调N(如FSK,GMSK等)系统中,已调信号 的包络是恒定值。在这样的系统中,发射机的功率放大器 可以工作在效率很高的非线性工作区,而输出信号的频谱 扩展和失真效应很小。但是在OFDM系统中,当某个时刻 多个子载波呈现同极性的峰值时,叠加后的信号便会出现 高峰值。子载波的个数越多,出现的峰值就越高。
制和解调,易用DSP实现。
OFDM技术其本身的局限性
1峰均功率比大,对系统的非线性问题敏感 2对定时和频率偏移敏感 3保护间隔的引入降低了信道利用率
为了降低OFDM系统的复杂度和成本,我们考虑用快速傅立叶变换(FFT)和反变 换(IFFT)来实现上述功能, 用离散傅立叶变换实现OFDM的调制器解调器如图所示:
假设OFDM符号周期内每个采样值之间是不相关的,则在OFDM符号
周期内的N个采样值当中,每个采样值的PAPR都小于门限值z的概率分
布为:
P { P A P R z } 1 1 e z N
CCDF是x的平滑非递增函数,体现了信号功率高于给定功率 电平的统计情况。它的X坐标表示信号峰值功率高出平均功率的dB 的电平值,Y坐标表示当信号峰值功率大于或等于X坐标所指定的 某一功率电平时所占的时间比率。
峰均功率比的定义
OFDM信号的峰值平均功率(Peak.to.Average Power Ratio),简称峰均功率比 (PAPR),从OFDM的数学表达式可以看出 一个OFDM符号是N个正交子信道的信号之和,其中各子信道的载 波是sin或cos函数.当所有子信道信号以峰值相加时,,OFDM信号将 产生最大峰值。峰均功率比PAPR: 定义为OFDM信号的最大峰值功 率和同一信号平均功率之其中比, 为:

抑制OFDM系统中PAPR的技术分析

抑制OFDM系统中PAPR的技术分析

抑制OFDM 系统中PAPR 的技术分析吕 锋,饶 谋(武汉理工大学信息学院 湖北武汉 430070)摘 要:无线通信OFDM 系统中的高峰均比(PAPR )是限制OFDM 技术实用化的主要障碍。

介绍了一些抑制OFDM 系统中PAPR 的主要方法:信号畸变技术、概率类技术、信号编码技术,并对其中几种常用的方法:如限幅法、压缩扩展法、SL M (选择映射法)、PTS (部分传输序列法)进行具体分析,使用Matlab 对它们进行仿真比较,讨论各自存在的优缺点。

关键词:OFDM ;PA PR ;压缩扩展法;SL M ;PTS中图分类号:TN919.3 文献标识码:A 文章编号:10042373X (2009)072018204Analysis of PAPR R eduction T echniques for OFDM SystemL V Feng ,RAO Mou(Information College ,Wuhan University of Technology ,HuBei ,Wuhan ,430070,China )Abstract :The high Peak 2to 2Average Power Ratio (PA PR )is the fault of the OFDM systems.Some methods for reducing PAPR in OFDM systems are introduced.Including signal aberrance technique ,probability technique and coding technique.Making a particular analysis of some methods ,such as amplitude clipping ,companding ,selected mapping ,partial transmit sequence ,and simulation for each one to discuss their virtues and shortcomings.K eywords :OFDM ;PA PR ;companding ;SL M ;PTS收稿日期:2008209209基金项目:国家高科技研究发展计划(863项目)(2007AA12Z170)0 引 言O FDM 即正交频分复用,是一种特殊的多载波传输方案,与普通的单载波调制相比,O FDM 调制技术主要有以下优点:可与多种接入方式结合使用;在接收端和传送端使用FF T 装置,大大降低了OFDM 的实现复杂性;可采用联合编码技术;抗符号间干扰和突发噪声能力强;支持动态比特分配方法;频谱使用率高。

OFDM移动通信技术 PAPR

OFDM移动通信技术 PAPR

OFDM移动通信技术 PAPR在当今的移动通信领域,OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)技术无疑是一项关键的核心技术。

它以其高效的频谱利用率、抗多径衰落能力强等优点,在 4G、5G 乃至未来的通信系统中都发挥着重要作用。

然而,OFDM 技术也并非完美无缺,其中一个较为突出的问题就是PAPR(PeaktoAverage Power Ratio,峰值平均功率比)过高。

那么,什么是 PAPR 呢?简单来说,PAPR 就是信号峰值功率与平均功率的比值。

在 OFDM 系统中,由于多个子载波的叠加,会导致信号在某些时刻出现非常高的峰值。

这就好比一群人一起走路,步伐不一致时,有时会出现大家同时迈大步的情况,从而导致整体的步伐出现较大的起伏。

PAPR 过高会带来一系列的问题。

首先,对于功率放大器来说,过高的峰值功率可能会使其工作在非线性区域,从而导致信号失真。

这就像一辆汽车,如果油门踩得太猛,超出了发动机的承受范围,就可能会出现故障。

信号失真会降低通信系统的性能,比如增加误码率,影响数据的准确传输。

其次,为了应对过高的 PAPR,功率放大器需要有较大的线性动态范围,这就意味着更高的成本和更大的功耗。

想象一下,如果为了能应对偶尔出现的高峰值,需要购买一个超大容量的冰箱,但平时大部分时间都用不到这么大的容量,这显然是一种浪费。

那么,为什么 OFDM 技术会出现高 PAPR 的问题呢?这主要是由于 OFDM 信号是由多个子载波叠加而成的。

每个子载波上承载着不同的数据,当这些子载波在某些时刻同相叠加时,就会产生很高的峰值。

打个比方,就像多条不同方向的波浪在某一时刻恰好汇聚在一起,形成了一个巨大的浪头。

为了解决OFDM 技术中的PAPR 问题,研究人员提出了许多方法。

其中,限幅技术是一种较为简单直接的方法。

它就像是给信号设置了一个“天花板”,当信号超过这个“天花板”时,就将其截断。

改进的降低OFDM系统PAPR的DSI方法

改进的降低OFDM系统PAPR的DSI方法

改进的降低OFDM系统PAPR的DSI方法刘江宁(大连艺术学院国际商务系,辽宁大连116000)摘要:作为第四代移动通信系统的核心技术,正交频分复用(OFDM)技术已成为当今高速无线通信领域的研究热点。

但是OFDM调制中存在的高峰均功率比(PAPR),为其实用化设置了障碍。

本文对现有的降低PAPR的虚序列方法(DSI)提出了两种改进方式,就是在降低OFDM系统复杂性的前提下,对此系统发射端的信号进行处理,保证输入到IFFT处理器中的数据序列相关性为0,从而降低OFDM信号的高峰均功率比。

关键字:正交频分复用;峰值平均功率比;虚序列插入;改进中图法分类号:TN929.5 文献标识码: A 文章编号:0276(2010)01-0043-03 The Improved DSI Method of Reducing PAPR in the OFDM SystemLIU Jiang-ning(International Business Faculty,Dalian Art Academy, Dalian 116000,China)Abstract: As the nuclear technic of the fourth-class mobile communications, the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) technic becomes the researching hotspot of the rapid wireless communication domain, but Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) existing in OFDM hinders its application. This paper proposes two improved Dummy sequence insertion (DSI) methods for reducing PAPR. On the condition of reducing complexity of the OFDM system, we reduce the OFDM signal’s PAPR. The OFDM signal of transmitter is transformed, w hich assures the correlation of data sequences that enter IFFT is 0, accordingly the OFDM signal’s PAPR is reduced.Key words: Orthogonal Frequency Division Multiplexing; Peak-to-Average Power Ratio; Dummy Sequence Insertion;amelioration一、引言OFDM技术由于其具有抗干扰与抗频率选择性衰落能力强等独特优点,所以在无线接入和移动高速传输中的应用领域非常广泛,下一代的移动通信已经将其作为全面提高性能的核心技术。

OFDM系统PAPR抑制问题研究

OFDM系统PAPR抑制问题研究

最新研究成果
基于机器学习的PAPR抑制算法
利用机器学习算法对OFDM信号进行学习和优化,以实现更高效的 PAPR抑制。
联合优化方法
将PAPR抑制与其他系统参数优化相结合,通过联合优化提高系统性 能。
硬件加速技术
利用硬件加速技术,如FPGA和ASIC,提高PAPR抑制算法的计算效率。
混合方法
结合多种算法的优势,形成一种混合的PAPR抑制方法,以获得更好 的性能和效率。
研究趋势与展望
深度学习在PAPR抑制中的应用
01
利用深度学习强大的学习和优化能力,进一步提高PAPR抑制算
法的性能。
跨层优化
02
将PAPR抑制与物理层、链路层和网络层优化相结合,实现跨层
优化的研究趋势。
动态自适应技术
03
研究能够根据信道状态和系统参数动态调整的PAPR抑制算法,
以提高系统的适应性和鲁棒性。
OFDM符号由多个子载波调制而成,调制方式随机性可能导致 PAPR增加。
帧同步与帧格式
帧同步和帧格式的设计也会影响PAPR。
PAPR的测量方法
1 2
直接测量法
直接测量OFDM信号的峰值和平均功率,计算两 者比值。
基于概率的测量法
统计OFDM信号的峰值和平均功率的概率分布, 计算PAPR。
3
基于循环谱的测量法
05 PAPR抑制技术的实际应 用与挑战
在通信系统中的应用
OFDM通信系统
OFDM技术广泛应用于现代通信系统,如4G和5G移动网络。PAPR抑制技术对于提升OFDM系统的性能至关重要, 特别是在对抗多径衰落和频谱效率方面。
宽带接入
在宽带接入网络中,OFDM系统用于提供高速数据传输。PAPR抑制有助于降低信号峰均比,减少失真,提高信 号的传输质量和覆盖范围。

OFDM系统梳状导频的PAPR问题及解决方案

OFDM系统梳状导频的PAPR问题及解决方案
第 1 3卷 第 5期 20 年 l 08 0月
文 章 编 号 : 1 0 . 2 9(0 8 0 - 1 5 0 0 70 4 2 o ) 5 0 2 -4
电路 与 系统 学报
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对 P R 的 恶化 。 AP
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图 1 使 用 梳 状 导 频 的 OF DM 符 号 结 构
提 高 信 道 估 计 的精 度 ,通 常选 星 座 图最 外 面 的 点作 为 导 频 【 。 7 ]
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导 频 符 号 具 有 非 随 机特 性 ,这 对 信 号 的 P R 是 有 影 响 的 。为 AP
为 了提 高 性 能 ,OF DM 系统 通 常 采 用 相 干 解 调 方 案 。这 要 求 接 收端 通 过 信 道 估 计 获取 信 道状 态 信
息 。在 无 线 衰 落 环 境 中 ,通 常 使 用 梳 状 导 频 估 计 信 道 J 固定 的导 频 符 号 改变 了 O D 信 号 的统 计 。 F M 特 性 。导 频 取 值 不 当 ,会 加 剧 OF M 信 号 的 P R,从 而 增 加 发 射 端 降低 P R 的 负 担 。 本 文 从最 简 D AP AP 单 的等 值 梳 状 导 频 入 手 ,分析 导 频 对 OF DM 信 号 P R 的 影 响 ,并提 出 AP
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重庆交通大学信息科学与工程学院综合性设计性实验报告
专业:
学号:
姓名:
实验所属课程:宽带无线接入技术
实验室(中心):软件与通信实验中心
指导教师:
2016年3月
一、题目
OFDM系统的PAPR问题
二、仿真要求
以下题目二选一:
一、四种减小PAPR性能对比
要求一:OFDM系统的数据传输
①传输的数据随机产生;
②调制方式采用16QAM;
要求二:要求对BER的性能仿真
设计仿真方案,比较四种不同DFT扩频方法(OFDMA、LFDMA、DFDMA、IFDMA)的PAPR性能,并画出不同PAPR门限值下大于该门限值的概率。

二、验证PAPR的理论值
要求一:OFDM系统的数据传输
①传输的数据随机产生;
②调制方式采用4psk;
要求二:要求验证PAPR的理论值
①设计仿真方案,验证不同门限值下的PAPR大于该门限值的仿真值与理论值是否一致,且要求对比不同的子载波。

②进一步验证过采样情况下PAPR的仿真值与理论值是否一致,且要求对
比不同的子载波。

请双面打印,按规定时间提交实验报告
三、仿真方案详细设计
此次实验我选择的是第一个仿真题目,比较四种不同DFT扩频方法(OFDMA、LFDMA、DFDMA、IFDMA)的PAPR性能。

DFT扩频方法是老师最后补充的一种减小PAPR的方法,所以书上没有详细的介绍,这种方法将多址技术结合起来,具有一定的优势。

原理就是将N个子载波分配给每个用户,每个用户分得M个子载波。

先进行M点DFT,然后进行N点的映射,再进行IFFT,在N点映射的这个过程有不同的映射方法,所以有不同的对比。

OFDM是一种调制方式;OFDMA是一种多址接入技术,用户通过OFDMA 共享频带资源,接入系统。

实现过程:
OFDMA:正交频分多址。

在M点向N点映射的过程中,每隔N/M=S的间隔补零,但是不进行DFT扩频,所以就是一种传统的OFDM的方式。

DFDMA:分布式频分多址。

在M点向N点的映射过程中,进行DFT变换后,每隔一个或者两个(小于M-1)的间隔插零,剩下的直接在最后补零。

LFDMA:集中式频分多址。

在M点向N点的映射过程中,进行DFT变换后,直接插入M个零。

IFDMA:交织频分多址。

在M点向N点的映射过程中,进行DFT变换后,每隔N/M=S的间隔补零。

四、仿真结果及结论
DFDMA 方式中每隔一个补零
1010
10
10
PAPR 0[dB]
P r (P A P R >P A P R 0)
从实验结果图可以看出四种方式BER 性能比较IFDMA 优于LFDMA 优于DFDMA 优于OFDMA 。

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PAPR 0[dB]
P r (P A P R >P A P R 0)
从实验结果图可以看出四种方式BER 性能比较IFDMA 优于LFDMA 优于DFDMA 和OFDMA ,DFDMA 和OFDMA 两者的性能有部分重叠,但后面看来DFDMA 还是要稍微优于OFDMA 。

1010
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10PAPR 0[dB]
P r (P A P R >P A P R 0)
从实验结果图可以看出四种方式BER 性能比较IFDMA 优于LFDMA 优于DFDMA 和OFDMA ,DFDMA 和OFDMA 两者的性能前面有部分重叠,但后面看来OFDMA 还是要稍微优于DFDMA 。

通过改变DFDMA 补零的间隔可以看出其实DFDMA 与LFDMA 的BER 性能其实是差不多的。

五、总结与体会
关于降低PAPR的方法,书上讲了很多种,然后老师也给我们补充了三种,总的来说,比较重要的有八种:限幅类技术、压缩扩张变化、编码类技术、选择性映射(SLM)方法、部分序列传输(PTS)方法、音频保留(TR)方法、音频注入(TI)方法、DFT扩频技术。

每一种方法都有自己的优缺点,比如限幅类技术实现简单,但是误码率增加;编码类方法有纠错能力,但是实现复杂;通过这些知识的学习,我越来越肯定的是,在通信这个领域里,鱼与熊掌不可兼得的道理时刻都在体现。

没有一种方法是完美的,没有哪个参数是越大越好,每一种方法都有自己的利弊,哪一个环节做得好,另外一个环节必然就要相对弱一些,所以我们在考虑一个系统的时候,一定要把握住它的侧重点,它比较注重的是哪一个方面,我们再针对那个方面做改善。

并且,一般一个系统想要好的性能,就意味着这个系统需要花费更多的精力,越好的方法一般也代表了更复杂的计算程度。

六、主要仿真代码
主函数:
clear all;
clc;
N=256;%子载波个数
Nd=64;%分配给每个用户的个数
b=4;
dbs=0:0.3:9;
N_iter=1000;%迭代次数
OFDMA_CCDF=CCDF_PAPR_DFTspreading('OF',Nd,b,N,dbs,N_iter);%OFD MA
LFDMA_CCDF=CCDF_PAPR_DFTspreading('LF',Nd,b,N,dbs,N_iter);%LFD MA
IFDMA_CCDF=CCDF_PAPR_DFTspreading('IF',Nd,b,N,dbs,N_iter);%IFDM
A
DFDMA_CCDF=CCDF_PAPR_DFTspreading('DF',Nd,b,N,dbs,N_iter);%DFD MA
semilogy(dbs,OFDMA_CCDF,'-O',dbs,LFDMA_CCDF,'-*',dbs,IFDMA_CCDF,' -h',dbs,DFDMA_CCDF,'-s');
xlabel('PAPR_0[dB]');
ylabel('Pr(PAPR>PAPR_0)');
legend('OFDMA','LFDMA','IFDMA','DFDMA');
子函数:
function
[CCDF,PAPRs]=CCDF_PAPR_DFTspreading(fdma_type,Ndb,b,Nfft,dbs,N_iter) M=2^b;%16QAM
S=Nfft/Ndb;%平均间隔,扩频因子
for iter=1:N_iter
msgint=randint(1,Ndb,M);%星座映射
mod_sym=qammod(msgint,M);%16QAM调制
switch upper(fdma_type(1:2))%取映射方式的前两个字母
case'IF'
fft_sym=zero_insertion(fft(mod_sym,Ndb),S);%IFDMA映射方式
case'LF'
fft_sym=[fft(mod_sym,Ndb),zeros(1,Nfft-Ndb)];%LFDMA映射方式
case'OF'
fft_sym=zero_insertion(mod_sym,S);%OFDMA映射方式
case'DF'
fft_sym=zero_insert(fft(mod_sym,Ndb),S);%DFDMA映射方式otherwise
fft_sym=mod_sym;%上述都不是则等于原来的
end
ifft_sym=ifft(fft_sym,Nfft);%IFFT
sym_pow=ifft_sym.*conj(ifft_sym);%计算子载波的功率
PAPRs(iter)=max(sym_pow)/mean(sym_pow);%计算峰均功率比end
PAPRdbs=10*log10(PAPRs);%转化为DB的单位
for i=1:length(dbs)
DBS=dbs(i);
CCDF(i)=sum(PAPRdbs>DBS)/N_iter;%大于门限值的概率End
补零函数:
function y=zero_insertion(x,M,N)
[Nrow,Ncol]=size(x);
if nargin<3
N=Ncol*M;
end
y=zeros(Nrow,N);
y(:,1:M:N)=x;
DFDMA补零函数:
function y=zero_insert(x,M,N)
[Nrow,Ncol]=size(x);
T=3;%每隔三个插一个零
if nargin<3 %小于参数个数
N=Ncol*M;
end
y=zeros(Nrow,N);
y(:,1:T:(Ncol-1)*T+1)=x;%往特定下标的位置补零。

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