改进粒子群算法在NC-OFDM中降低PAPR的研究

"NC-OFDM中基于改进粒子群算法的部分传输序列峰均比抑制技术" 在无线通信领域，非连续正交频分复用（Non-Continuous Orthogonal Frequency Division Multiplexing, NC-OFDM）是一种高效的数据传输技术，但其固有的高峰均比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）问题会限制系统的性能和效率。峰均比过高会导致放大器失真，增加功耗，并可能损害发射机的线性度。为了解决这一问题，部分传输序列（Partial Transmit Sequence, PTS）算法被广泛研究和采用。该算法通过分割信号并应用不同的相位旋转来降低PAPR。 然而，传统的PTS算法在寻找最优相位集合时面临计算复杂度高的挑战。针对这一问题，文中提出了一种改进的离散粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法来改进PTS算法。粒子群优化是一种全局优化方法，通过模拟鸟群或鱼群的群体行为来搜索最优解。在改进的算法中，粒子群体被划分为多个子群，这样可以增加粒子的多样性，避免算法过早收敛到局部最优解，从而提高搜索效率和全局寻优能力。 在改进的PSO-PTS算法中，每个子群中的粒子独立地搜索最优相位因子，这有助于减少计算复杂度，同时保持粒子的探索性。当所有子群完成搜索后，最佳相位因子组合被选择以降低PAPR。通过这种方法，相位因子能更快地向全局最优解收敛，有效地抑制PAPR。 仿真结果显示，改进的PSO-PTS算法在降低算法复杂度的同时，相比传统的PSO-PTS算法，能够实现0.3至0.4 dB的PAPR性能提升。这一改进对于NC-OFDM系统来说具有显著的实际意义，因为它不仅优化了系统的功率效率，还降低了硬件实施的复杂性和成本。 关键词：非连续正交频分复用，部分传输序列，峰均比，粒子群算法 这项研究为NC-OFDM系统的PAPR抑制提供了一种新颖且高效的解决方案，通过改进的PSO算法优化PTS，能够在保证性能的同时降低计算复杂度，这对于提高无线通信系统的整体性能至关重要。这种技术的应用将有利于推动NC-OFDM在5G和其他下一代通信系统中的广泛应用。