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 Se-quence,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.

关键词：正交频分复用、部分传输序列、混沌序列、峰均功率比、低相关性

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;北京电子科技学院一流学科建设项目

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：250-255