遗传优化算法提升OFDM系统PAPR：GA-PTS改进策略

本文主要探讨了一种改进的遗传算法（GA）在优化部分传输序列（PTS）中的应用，以降低正交频分复用（OFDM）系统的峰均功率比（PAPR）。传统的GA-PTS算法依赖于随机选择、交叉和变异操作来生成新的解，但在处理降低PAPR问题时可能效率不高。文章提出了一种创新的方法，即相位因子优选对（Phase Factor Optimal Pair, PFO-P），它改变了原有的基因交叉步骤，通过优先选择那些能组合成低PAPR值传输信号的相位因子对，从而增加了系统降低PAPR的可能性。 该改进算法的核心思想在于，通过评估不同PTS子块的PAPR性能，选择具有较低PAPR值的相位因子对进行组合。这种方法使得遗传过程更倾向于生成具有优良PAPR特性的信号，从而有效地降低了系统的峰均比。相比于传统的GA-PTS，这种改进算法能够提供约0.2dB左右的PAPR降低效果，显著提升了系统的性能。 文中作者们来自电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室，他们的研究对于设计和优化OFDM系统具有实际的工程价值。关键词包括遗传算法、正交频分复用、部分传输序列、峰值平均功率比以及相位因子优选对。这项研究成果发表在2013年5月的《电子科技大学学报》上，被归类于通信与电子科学领域的文献，具有较高的学术影响力。 总结来说，本文的主要贡献在于提供了一种有效且实用的策略来优化遗传算法在OFDM峰均比降低方面的性能，这对于减少无线通信系统中的功率峰值，提高信号质量和可靠性具有重要意义。