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基于混沌序列相关性的峰均比抑制研究

         

摘要

针对降低峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)的主要技术的降低效果普遍不理想的情况,文中提出一种基于混沌序列低相关性的部分传输序列法(Chaotic Sequence with Low Correlation of Partial Transmission Sequence,CL-PTS)。该方法使用自相关性较低的数条混沌序列与原始信号相乘,经过快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)降低OFDM系统的瞬时功率平均值。仿真结果表明,在互补累积分布函数(Complementary Cumulative Distribution Function,CCDF)为10^(-3)时,该方法降低PAPR的效果相比其他同类算法有1 dB左右的增益,但算法的计算复杂度过高且需消耗较多的频谱资源。在此情况下,提出了改进的相关性算法(Chaotic Sequence with Low Correlation of Modified Partial Transmission Sequence,CM-PTS),分析了PTS算法的子块数对计算量的影响。利用IFFT变换的特点,通过改变序列在系统中的插入位置达到降低PAPR的目的。实验结果表明,CM-PTS算法在增加较少计算量的同时可以使PAPR的值降低约0.5 dB,同时不会引起误比特率的提高。

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