MIMO-OFDM系统中一种降低峰均比的TR-SLM联合算法

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"一种改进的降低MIMO-OFDM系统峰均比的联合算法" 本文针对多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中存在的峰均比(PAPR)过高的问题进行了深入研究。MIMO-OFDM技术结合了OFDM的频谱效率和MIMO的空间复用增益,但同时也继承了OFDM系统PAPR高的缺点。高PAPR可能导致非线性失真,增加功放的效率损失,从而对系统的性能造成负面影响。 选择性映射法(SLM)和预留子载波保留算法(TR)是两种常用的PAPR降低策略。SLM通过在多个候选信号之间选择一个具有最低PAPR的信号进行传输,而TR则通过预留一部分子载波不进行数据传输来降低PAPR。然而,这两种方法直接应用于MIMO-OFDM系统中可能无法有效地抑制PAPR。 针对这一问题,论文提出了一种结合TR和SLM的改进算法,即TR-SLM级联算法。该算法旨在同时优化MIMO-OFDM系统的PAPR性能和降低算法及系统实现的复杂度。通过理论分析和仿真结果,证明了TR-SLM算法能够显著降低MIMO-OFDM系统的PAPR,同时减少计算复杂度和硬件实现的复杂性。 研究者们还讨论了算法的具体实现细节,包括如何在MIMO-OFDM系统框架内融合TR和SLM,以及如何优化算法参数以取得最佳PAPR抑制效果。此外,他们还探讨了算法的性能与系统资源之间的权衡,例如处理时间、计算量以及对系统带宽效率的影响。 通过对不同系统参数的仿真,论文展示了TR-SLM算法在不同场景下的性能表现,并与其他常见的PAPR降低方法进行了对比。结果表明,该算法在保持良好通信性能的同时,能有效平衡PAPR降低和系统复杂度的需求。 这项工作为解决MIMO-OFDM系统的PAPR问题提供了新的思路,对于无线通信系统的设计和优化具有重要的理论价值和实际应用前景。通过这种联合算法,可以预期在未来MIMO-OFDM系统的设计中,能够实现更高效、低复杂度的PAPR控制,提高系统的整体性能和可靠性。