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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)由多载波调制(Multicarrier Modulation, MCM)技术发展而来。每个OFDM符号是由若干子载波叠加而成，子载波可由不同调制方式调制。当多个子载波的相位一致时，子载波合成信号的瞬时功率会大于信号的平均功率，造成较高的峰均功率比(Peak-to-average Power Ratio, PAPR)。高峰均比是OFDM的一个主要缺点，它要求发射机的功率放大器有高线性度。如果高峰均比信号进入功率放大器非线性区，有可能导致信号畸变和信号正交性被破坏。因此需要研究能够抑制OFDM系统高峰均比的方法。目前使用的降低OFDM系统PAPR的方法可分为三类：信号预畸变技术、编码类技术与概率类技术。其中概率类技术不会带来信号失真，但需引入少量的冗余信息，是研究的主要方向。这类技术包括选择映射(Selected Mapping scheme,SLM)法和部分序列传输(Partial Transmit Sequence, PTS)法等。PTS方法寻找合适的相位因子组合作用在信号上使传输信号序列具有低PAPR值。PTS法抑制系统PAPR的关键在于选择最优或者次最优的方法搜寻到合适的相位因子组合。研究结果表明，在具有相同傅里叶逆变换个数的情况下，使用PTS的系统其PAPR性能优于使用SLM的系统。因此本论文以PTS方法为主，关注应用在PTS中搜索相位因子的两种智能算法。本文主要的研究工作和成果如下：1、根据智能算法中的遗传算法(Genetic Algorithm, GA)在PTS方法中的应用，提出一种新方法相位因子优选对算法，专门针对相位序列进行筛选择优。通过仿真GA-PTS算法与优选对PTS法的系统PAPR性能曲线，得出新方法在抑制PAPR性能上优于GA-PTS算法0.2~0.7dB。2、为了解决相位因子优选对法在迭代末期陷入局部最优的缺陷，给出两种可以添加到相位因子优选对法中的改进方法：舍弃/引入机制和局部搜索机制。3、研究智能算法中的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)在PTS方法中的应用，将相位因子优选对法与PSO联合应用在PTS方法中对相位因子进行寻优。通过仿真得出联合方法比单独使用这两种方法在降低系统PAPR的能力上更优秀。4、针对使用传统PTS方法的系统在接收信号时需要获得边带信息的不足，设计了一种无边带信息的检测方法，通过使用在特定值中选择的相位因子，能够在接收端进行无边带信息的信号检测。