Advertisement

优化OFDM系统PAPR的改进SLM算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
为了在正交频分复用系统中减轻SLM算法带来的峰均功率比问题,并同时减少边带信息的传输,以及提升频谱的利用率,本文首先阐述了一种基于转移矩阵和混沌序列的新型TL-SLM算法。尽管该TL-SLM算法在显著降低边带信息传输方面表现出色,但其对PA P R降低效果却相对有限。为进一步优化性能,本文随后提出了基于旋转向量的改进TL-SLM算法,命名为TR-SLM算法。该算法通过巧妙地引入旋转向量技术,成功生成了更多的时域备选信号方案,从而实现了更为显著的PA P R降低目标。通过全面的性能分析结果表明,尽管TL-SLM算法和TR-SLM算法在一定程度上增加了系统的整体复杂度,但它们都能够有效地改善PA P R性能,并且能够大幅度地减少不必要的边带信息传输。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • SLM以减少OFDMPAPR
    优质
    本研究提出了一种改进的SLM算法,旨在有效降低正交频分复用系统中的峰均功率比(PAPR),提升通信系统的稳定性和效率。 为了在正交频分复用系统中降低SLM算法的峰均功率比,并提高频谱利用率同时减少边带信息传输,我们首先提出了基于转移矩阵和混沌序列的TL-SLM算法。尽管该方法有效减少了边带信息的传输,但PA P R(峰值平均功率比)下降幅度有限。因此,进一步提出了一种改进版的TR-SLM算法,通过引入旋转向量来生成更多的时域备选信号,从而达到更大幅度降低PA P R的目的。 性能分析显示,在一定程度上增加了系统复杂度的情况下,TL-SLM和TR-SLM两种算法均显著改善了PAPR,并且大幅减少了边带信息的传输。
  • OFDM中利用SLM减少PAPR
    优质
    本文探讨了在正交频分复用系统中采用选择性映射(SLM)算法来降低峰均功率比(PAPR),从而提高通信系统的效率和稳定性。 降低OFDM系统PAPR的编码类技术包括选择性映射(SLM)。这种技术非常有用,并且已经在MATLAB程序中正确仿真运行。
  • 基于PTS-SLM-C变换OFDMPAPR降减MATLAB仿真
    优质
    本研究提出了一种用于正交频分复用(OFDM)系统的峰值平均功率比(PAPR)降低技术,采用PTS-SLM-C变换方法,并在MATLAB环境中进行仿真验证。 本段落讨论了在OFDM系统中降低PAPR(峰均功率比)的三种算法:PTS、SLM 和 C 变换,并通过MATLAB仿真对其CCDF进行了分析。
  • 基于SLM减少PAPRMATLAB程序
    优质
    本程序利用改进的选频映射(SLM)算法,在MATLAB环境中有效降低通信系统中的峰均功率比(PAPR),提升信号传输效率与稳定性。 提供详细而有用的程序源码用于降低OFDM中的PAPR,方便学者研究学习。
  • 关于PTS、SLM三种PAPR降低方及其源码分析
    优质
    本篇文章深入剖析了峰值平均功率比(PAPR)减少技术中的PTS、SLM及一种优化算法的源代码,旨在提升通信系统的效率和性能。 PTS、SLM三种方法可以降低PAPR,并且每种方法都有相应的优化算法和源码可供使用。
  • 关于减少OFDM PAPR研究及MATLAB仿真
    优质
    本论文探讨了降低正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)的优化算法,并通过MATLAB进行了仿真实验,旨在提高通信系统的效率与稳定性。 本段落探讨了一种用于减少OFDM信号峰均功率比(PAPR)的优化算法,并利用MATLAB进行了仿真。研究采用削峰技术来降低信号的PAPR,并通过不同CCDF门限值的变化评估了该算法的效果。实验结果显示,所提出的算法能够有效降低信号的PAPR,在各种不同的CCDF门限条件下均表现出良好的性能。
  • OFDM中减少PAPR两种技术:SLM与PTS
    优质
    本文探讨了在正交频分复用(OFDM)系统中降低峰均功率比(PAPR)的两种关键技术——选择映射法(SLM)和部分传输序列(PTS),分析其优劣。 在MATLAB中仿真了OFDM系统中降低峰均功率比(PAPR)的两种方法:选择映射法(SLM)和部分传输序列法(PTS),并绘制了对应的互补累积分布函数(CCDF)曲线。
  • SLMOFDM应用
    优质
    本研究探讨了SLM(选择性陷落调制)算法在正交频分复用(OFDM)系统中的应用,重点分析其降低峰值均值比(PAPR)的效果,并评估对通信性能的影响。 OFDM的SLM算法仿真用于减少误码率。
  • MATLAB中利用PSOOFDM通信PTSPAPR抑制仿真及源码
    优质
    本项目研究了基于MATLAB平台的正交频分复用(OFDM)通信系统中的峰均功率比(PAPR)抑制问题,采用部分传输序列(PTS)技术并引入粒子群优化(PSO)算法进行参数优化。通过仿真实验验证了所提方案的有效性,并提供了相应的源代码。 在现代无线通信领域,正交频分复用(OFDM)技术因其高数据传输速率、抗多径衰落等特点而被广泛应用,例如4G、5G及Wi-Fi等标准中。然而,OFDM系统面临的一个重要问题是峰均功率比(PAPR)过高,这可能导致放大器非线性失真并降低系统性能。为解决这一问题,一种常见的方法是采用部分传输序列(PTS)算法。 本项目将深入探讨如何利用MATLAB进行基于粒子群优化(PSO)的PTS算法仿真与优化研究。粒子群优化是一种全局搜索策略,灵感来源于鸟类觅食行为的研究,通过迭代过程找到最优解。在本次仿真实验中,PSO被用于寻找最合适的PTS分割点组合以最大限度地降低PAPR。 OFDM信号的PAPR可以通过PTS算法进行有效控制:该方法将一个完整的OFDM符号分解为若干部分,并对这些部分施加不同的相位旋转操作。通过选择恰当的相位和分割方式,可以显著减少峰值功率,从而减小PAPR值。在MATLAB中实现这一过程需要以下步骤: 1. 生成OFDM信号:创建符合标准规范的OFDM符号,包括载波映射、逆快速傅里叶变换(IFFT)操作及添加循环前缀。 2. PTS分割处理:依据PTS算法将一个完整的OFDM符号划分为多个连续的部分段落,并对每个部分进行相位旋转调整。 3. 应用相位旋转:为各子信号分配随机或特定的相位值,随后重新组合形成新的OFDM信号序列。 4. PAPR计算:采用统计分析方法(例如概率密度函数PDF)来评估新生成符号的PAPR数值大小。 5. PSO优化过程:初始化粒子群,并设定每个粒子的位置参数(即PTS分割点和相位值),然后根据目标函数评价各个粒子的表现。通过迭代更新速度与位置,逐步逼近全局最优解。 6. 评估及重复循环:在每次迭代后调整各粒子的坐标信息并重新计算PAPR数值;当发现新的最低PAPR时,则更新整个系统的最佳解决方案。这一系列操作将不断进行直到满足预设收敛条件为止。 7. 结果分析与比较:通过优化后的PAPR曲线来验证PTS算法结合PSO策略的有效性,并与其他现有的降低峰值功率比技术相比较。 通过上述MATLAB仿真研究,我们能够深入理解PSO和PTS算法如何协同工作以实现OFDM系统中PAPR的最优化。此外,这也有助于我们在实际工程应用中更好地利用优化方法来应对通信领域内的各种挑战,并为进一步探索改进峰值功率比抑制技术提供了重要的参考依据。
  • HHO_HHO_HHO_HHO_hho__
    优质
    本研究提出了一种优化且改进的HHO(海鸥群优化)算法,旨在提升其在复杂问题求解中的效率和性能。通过一系列实验验证了该方法的有效性和优越性。 改进的HHO优化算法相比原来的优化算法有了显著提升。