OFDM系统叠加训练序列功率分配及降低峰平比技术研究

正交频分复用(OFDM)和多输入多输出正交频分复用系统一个固有缺点是具有较高峰平比(PAPR)，这提高了系统线性度要求和复杂度，国际学术界一致公认：降低PAPR技术是目前最关键的OFDM移动通信技术之一；由于叠加训练序列将导致对系统传输信号较大影响且研究难度较大，所以，此方面研究很少；但叠加训练序列对降低系统中的PAPR特别有效。本项目拟研究降低OFDM系统和MIMO-OFDM系统中PAPR的叠加训练序列方法，包括叠加训练序列的压扩算法、叠加训练序列选择性映射技术、叠加训练序列部分传输序列技术等，并在此基础上分析比较多种不同训练序列降低PAPR性能效果。本项目同时研究叠加训练序列所占不同功率比时降低PAPR的效果和对传输信号的影响，以找出相对最有效地降低PAPR的叠加训练序列及最佳功率分配因子，准确有效地应用于实际通信系统中。

正交频分复用（OFDM）技术具有很高的频谱利用率、良好的抗多径衰落、抗干扰性能和可实现无线数据高速传输等优点，已经应用于第四代移动通信系统等领域。但OFDM系统存在着严重的峰均功率比(PAPR)问题，制约着OFDM技术的应用，降低OFDM系统的峰均比(PAPR)成为通信领域的研究热点。.目前OFDM系统降低PAPR技术，大致可以分为三类：信号畸变技术、编码类技术、概率类技术。这些技术要么计算复杂度较高，要么降低PAPR性能不够好。.本项目“OFDM系统叠加训练序列功率分配及降低峰平比技术”，以叠加训练序列为线索，从叠加训练序列功率分配及其对系统性能的影响、叠加训练序列OFDM系统降低峰平比(PAPR)技术两大方面展开研究，并且立足改善OFDM系统PAPR性能、降低算法的复杂度、减少边带信息的传输、提高频谱利用率、不同编码方式下系统性能的改善和MIMO OFDM系统下降低峰平比等方面，提出了24种算法，这些算法都有效的降低了系统PAPR。其中基于基四FFT的SLM算法比基2时间抽取的算法复杂度降低50%；基于叠加训练序列边带信息编码的SLM算法能够较好地降低 OFDM 系统的 PAPR，能够有效地降低OFDM系统的BER，而且边信息的传输不会造成系统频谱利用率的下降；最优CR的OFDM系统迭代限幅滤波算法PAPR的CCDF曲线，在0.001位置比传统算法可以降低0.22dB，并且并不影响系统的误比特率性能；优选序列组合算法有效地降低系统的PAPR，并且此算法减少了边带信息的传输；最优迭代算法不仅比目前较新的算法更好的降低MIMO-OFDM系统的PAPR，而且计算复杂度也很低。.依托本项目，发表学术论文20篇，其中SCI检索3篇、EI检索11篇、ISTP检索3篇；有10篇文章正在审稿；申请国家发明专利26项，其中6项已经获得授权；在项目负责人独立或者联合指导下，培养硕士研究生12名。.总之，本项目取得了可喜的成绩，圆满完成了项目预期任务，这对国内通信技术研究和石油通信传输具有一定的促进和指导作用。