PAPR-for-OFDM.rar_PTSSLMPAPR_SLMPTS_pts_ptsPAPR_限幅

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5星 · 超过95%的资源 174 浏览量 2022-07-14 00:52:37 上传评论 3 收藏 68KB RAR 举报

在无线通信领域，正交频分复用(OFDM)技术因其高效利用频谱和抵抗多径衰落的特性而广泛应用于4G、5G以及Wi-Fi等通信系统。然而，OFDM信号的一个显著缺点是其高峰均功率比(PAPR)，即信号的最大功率与平均功率之比。高PAPR可能导致功率放大器工作在非线性区，引入失真并降低能源效率。为解决这个问题，研究者提出了一系列降低PAPR的方法，其中包括预编码技术如PTS（部分传输序列）、SLM（序列扰动法）以及限幅技术。 1. PTS（部分传输序列）：PTS是一种通过分割OFDM符号并采用不同相位的子序列来降低PAPR的技术。具体来说，一个OFDM符号被分成多个相位不同的子块，然后随机或按照特定顺序组合，从而降低信号峰值。在实际应用中，PTS通常结合循环前缀(CP)来消除子块间的干扰。MATLAB程序中实现PTS时，会涉及子块划分、相位旋转和组合策略的设计。 2. SLM（序列扰动法）：SLM方法基于在星座图上选择不同相位的复数序列来降低PAPR。它通过比较不同相位序列后的PAPR，选取使PAPR最低的序列进行传输。MATLAB程序实现SLM时，会涉及星座图操作、序列生成以及最佳序列的搜索算法。 3. 限幅技术：限幅是另一种常用的PAPR降低方法，它简单直接地限制信号的幅度不超过某个阈值。然而，这种方法可能会引入失真，因此需要找到最佳的限幅点以平衡PAPR降低和失真的影响。在MATLAB程序中，限幅通常通过设定阈值和相应的窗口函数来实现。以上三种方法各有优缺点，PTS和SLM能有效降低PAPR但增加计算复杂度，而限幅则相对简单但可能牺牲部分信号质量。在实际应用中，可以根据系统需求和资源限制选择合适的方法。压缩包中的"PAPR（于欣）"文件可能包含了实现这些算法的MATLAB代码，可以用于理解和学习PAPR降低技术的具体实现细节。通过深入理解这些算法，我们可以优化通信系统的性能，提高能效，并减少发射机的复杂性。

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PAPR-for-OFDM.rar （26个子文件）

PAPR（于欣）

限幅PAR512子载波.bmp 231KB

mypapr_u_yuxin.m 2KB

CCDF_compress_N=128.fig 40KB

mypapr_u_1.asv 2KB

my_original_papr.asv 1KB

PAPR_analysis.m 3KB

bingen.asv 571B

clipping_N=128.fig 34KB

PAPR_analysis.asv 3KB

PAPR_theory.m 289B

压扩CCDF.bmp 231KB

CCDF_N=128.fig 31KB

clipping_N=128.bmp 231KB

mypapr_u.asv 2KB

compress_N=128.fig 33KB

压扩前后符号幅值变化.bmp 231KB

1.wmf 2KB

mypapr_u_1.m 2KB

Thumbs.db 23KB

bingen.m 571B

my_original_papr.m 1KB

cut_PAR_N=512.fig 39KB

1.fig 6KB

slm_2_4.m 4KB

papr_max_aver.m 159B

PAPR_SLM_PTS.m 2KB

clear all clc hold on %Parameter setting fftn = 128; %FFT点数 CP_length = fftn/8; %循环前缀长度 symbol_num = 10; %OFDM符号数 M1 = 1; %调制阶数（1——BPSK） data_length = fftn*symbol_num*M1; %数据长度 %Data generating data_source = bingen(data_length); %OFDM modulate data4ifft = reshape(data_source,fftn,symbol_num); %S/P %%%%%%%% PAR Control %%%%%%%%%%% %% SLM M_n = 2; %随机相位序列的大小 P = zeros(fftn,M_n); for nn = 1:M_n P_temp = rand(fftn,1); for jj=1:fftn if P_temp(jj,1) <= 0.25 P_temp(jj,1) = -j; elseif P_temp(jj,1) <= 0.5 && P_temp(jj,1) > 0.25 P_temp(jj,1) = -1; elseif P_temp(jj,1) <= 0.75 && P_temp(jj,1) > 0.5 P_temp(jj,1) = 1; elseif P_temp(jj,1) <= 1 && P_temp(jj,1) > 0.75 P_temp(jj,1) = j; end end P(:,nn) = P_temp; end for ii = 1:symbol_num for mm = 1:M_n data4ifft(:,ii) = data4ifft(:,ii).*P(:,mm); ifft_out(:,ii) = sqrt(fftn)*ifft(data4ifft(:,nn)); %IFFT %PAPR计算 arverage_pwr = ifft_out(:,ii)'*ifft_out(:,ii)/fftn; max_value = max(abs(ifft_out(:,ii))); PAPR(1,mm) = max_value^2/arverage_pwr; end plotPAPR(ii) = 10*log10(min(PAPR)); end %CCDF计算 CCDF = zeros(1,13); for jj = 1:13 PAR_temp = zeros(1,symbol_num); PAR_temp(find(plotPAPR > jj-1)) = 1; CCDF(jj) = sum(PAR_temp)/symbol_num; end PAR_max = 0:1:12; semilogy(PAR_max,CCDF,'r+-') grid on clear all clc hold on %Parameter setting fftn = 128; %FFT点数 CP_length = fftn/8; %循环前缀长度 symbol_num = 1e5; %OFDM符号数 M1 = 1; %调制阶数（1——BPSK） data_length = fftn*symbol_num*M1; %数据长度 %Data generating data_source = bingen(data_length); %OFDM modulate data4ifft = reshape(data_source,fftn,symbol_num); %S/P %%%%%%%% PAR Control %%%%%%%%%%% %% SLM M_n = 4; %随机相位序列的大小 P = zeros(fftn,M_n); for nn = 1:M_n P_temp = rand(fftn,1); for jj=1:fftn if P_temp(jj,1) <= 0.25 P_temp(jj,1) = -j; elseif P_temp(jj,1) <= 0.5 && P_temp(jj,1) > 0.25 P_temp(jj,1) = -1; elseif P_temp(jj,1) <= 0.75 && P_temp(jj,1) > 0.5 P_temp(jj,1) = 1; elseif P_temp(jj,1) <= 1 && P_temp(jj,1) > 0.75 P_temp(jj,1) = j; end end P(:,nn) = P_temp; end for ii = 1:symbol_num for mm = 1:M_n data4ifft(:,ii) = data4ifft(:,ii).*P(:,mm); ifft_out(:,ii) = sqrt(fftn)*ifft(data4ifft(:,nn)); %IFFT %PAPR计算 arverage_pwr = ifft_out(:,ii)'*ifft_out(:,ii)/fftn; max_value = max(abs(ifft_out(:,ii))); PAPR(1,mm) = max_value^2/arverage_pwr; end plotPAPR(ii) = 10*log10(min(PAPR)); end %CCDF计算 CCDF = zeros(1,13); for jj = 1:13 PAR_temp = zeros(1,symbol_num); PAR_temp(find(plotPAPR > jj-1)) = 1; CCDF(jj) = sum(PAR_temp)/symbol_num; end PAR_max = 0:1:12; semilogy(PAR_max,CCDF,'k+-') grid on