多载波系统中一种基于预编码的改进PAPR降低方案.pptxVIP

多载波系统中一种基于预编码的改进PAPR降低方案汇报人：2024-01-25目录引言多载波系统概述基于预编码的PAPR降低方案仿真实验与结果分析方案优缺点分析及适用场景讨论结论与展望01引言Chapter研究背景和意义随着无线通信技术的快速发展，多载波系统已成为现代通信系统的重要组成部分。然而，多载波系统中的高峰均功率比（PAPR）问题一直是限制其性能的关键因素之一。01高PAPR会导致信号在传输过程中产生非线性失真，进而降低系统的误码性能，增加功耗和硬件成本。因此，研究多载波系统中的PAPR降低方案具有重要的理论意义和应用价值。02国内外研究现状及发展趋势目前，国内外学者已经提出了多种PAPR降低方案，如限幅法、压缩扩展法、选择性映射法（SLM）和部分传输序列法（PTS）等。这些方法在一定程度上可以降低PAPR，但也存在各自的缺点和不足。随着人工智能和深度学习技术的不断发展，基于数据驱动的PAPR降低方案逐渐受到关注。这类方法通过训练神经网络模型来学习输入信号与输出信号之间的映射关系，从而实现PAPR的降低。然而，目前基于深度学习的PAPR降低方案仍处于探索阶段，需要进一步研究和改进。本文主要研究内容和贡献010203本文提出了一种基于预编码的改进PAPR降低方案。该方案通过引入预编码矩阵对输入信号进行预处理，使得预处理后的信号具有较低的PAPR。同时，本文还设计了一种优化算法来求解预编码矩阵，从而进一步提高PAPR降低效果。本文对所提方案进行了详细的仿真分析和实验验证。仿真结果表明，与现有方案相比，本文所提方案在PAPR降低效果和误码性能方面均具有明显的优势。此外，本文还对所提方案的计算复杂度和硬件实现进行了分析和讨论。本文的贡献在于提出了一种新的基于预编码的PAPR降低方案，并设计了相应的优化算法。该方案不仅具有较低的计算复杂度和较好的误码性能，而且在实际应用中具有较高的可行性和实用性。同时，本文的研究结果也为多载波系统中的PAPR降低问题提供了新的思路和方法。02多载波系统概述Chapter多载波系统基本原理频分复用（FDM）01将宽带信道划分为多个正交子信道，每个子信道独立传输信号。载波调制02通过调制技术将信号搬移到不同频率的子载波上进行传输。并行传输03多个子载波同时传输数据，提高系统吞吐量。常见多载波调制技术正交频分复用（OFDM）1采用正交子载波，具有高频谱利用率和抗多径干扰能力。离散多音调制（DMT）2基于多音调制，适用于高速数据传输。滤波器组多载波（FBMC）3通过滤波器组实现子载波滤波，降低带外泄露。PAPR问题及其影响高峰均功率比（PAPR）多载波系统中，多个子载波的叠加可能导致高峰均功率比，即信号峰值与平均值之比过高。影响系统性能高PAPR会导致信号失真、非线性失真和频谱扩展等问题，降低系统性能。增加系统成本为应对高PAPR问题，需要采用高线性度的功率放大器和复杂的信号处理技术，增加系统成本。03基于预编码的PAPR降低方案Chapter预编码技术基本原理预编码定义原理概述预编码是一种在发送端对数据进行预处理的技术，通过引入冗余信息来降低信号的高峰均功率比（PAPR）。预编码技术通过对发送信号进行线性变换，使得变换后的信号具有更低的PAPR。这种变换可以通过优化算法来实现，从而在保持信号传输效率的同时，降低对功率放大器的线性要求。传统预编码方法分析非线性预编码非线性预编码方法通过引入非线性变换来进一步降低PAPR。常见的非线性预编码方法包括限幅（Clipping）和压缩扩展（Companding）等。线性预编码线性预编码方法通过线性变换矩阵对发送信号进行处理，实现PAPR的降低。常见的线性预编码方法包括迫零（ZF）预编码和最小均方误差（MMSE）预编码等。传统方法局限性传统预编码方法虽然可以降低PAPR，但往往以牺牲系统性能为代价，如误码率增加、带内失真等。改进型预编码方案设计基于机器学习的预编码联合优化策略基于优化算法的预编码采用优化算法对预编码矩阵进行设计，以最小化PAPR为目标函数，同时考虑系统性能约束条件，如误码率、带内失真等。利用机器学习算法对历史发送数据进行学习，训练出能够降低PAPR的预编码模型。这种方法可以自适应地调整预编码参数，以适应不同的信道环境和系统需求。将预编码技术与其他PAPR降低技术相结合，形成联合优化策略。例如，可以将预编码与功率分配、星座图优化等技术相结合，以实现更高效的PAPR降低效果。04仿真实验与结果分析Chapter仿真实验环境搭建及参数设置仿真软件信道模型调制方式MATLAB多径衰落信道OFDM仿真实验环境搭建及参数设置子载波数64/128/256可选循环前缀长度1/4子载波间隔仿真时长10^6个OFDM符号PAPR评估指标CCDF曲线不同场景下性能评估01