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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术在数据传输效率和抗衰落能力等方面均具有较大的优势。但是,OFDM信号的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)较高,一方面,这使得功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的动态范围偏大,工作效率较低;另一方面,OFDM信号经过HPA会产生严重的非线性失真,导致系统误比特率(Bit Error Rate,BER)增加。目前,降低非线性失真的方法大致分为两类:失真抑制和失真补偿。失真抑制是通过发送端的预处理减小信号的PAPR,降低HPA引入的非线性失真。PAPR抑制技术主要有:概率类、限幅类和编码类。概率类中的部分传输序列(Partial Transmit Sequences,PTS)算法和选择性映射(Selected Mapping,SLM)算法均有较好的PAPR抑制效果,且不会引入额外的信号失真。然而,PTS算法和SLM算法具有两个显著的缺点:一是发送端的计算复杂度较高;二是发送端需传送边带信息(Side Information,SI)用于信号的接收,影响数据传输效率。失真补偿是通过估计补偿信号来降低OFDM信号的非线性失真,常用算法有压缩感(Compressive Sensing,CS)和HPA逆模型补偿算法等。本文深入研究非线性失真抑制和补偿算法。一方面,提出了低复杂度的PAPR抑制算法,进而降低信号的非线性失真;另一方面,通过设计合理的非线性失真补偿算法降低OFDM信号的非线性失真。论文的主要工作安排如下:(1)提出基于时域信号循环移位的低复杂度PTS算法。利用傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)性质,发送端只需要一次IFFT运算即可获得较多的时域备选序列;接收端通过比较反向旋转序列和最近星座点的距离恢复出时域旋转因子,实现信号的盲检测。(2)提出基于盲检测的低复杂度分块SLM算法。在发送端采用少量低维IFFT调制即可获得较多的时域备选序列;在接收端通过改进的盲检测方式实现信号的恢复。(3)提出基于限幅和压缩感知的非线性失真补偿算法。发送端将采用限幅方式降低信号的PAPR;接收端将采用改进的HPA逆模型补偿算法减小HPA引入的非线性失真,再采用压缩感知算法抵消限幅失真。(4)提出一种应用于稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)系统的低复杂度PTS算法。结合SCMA码本特点,发送端利用低维度IFFT运算和子信号组合获得较多的时域备选序列,接收端通过码本旋转和消息传递算法(Massage Passing Algorithm,MPA)实现信号的接收。