"这篇研究论文探讨了在OFDM(正交频分复用)和滤波OFDM(F-OFDM)系统中降低峰值平均功率比(PAPR)的低复杂度方法,特别是在5G通信环境中的应用。文章特别关注了部分传输序列(PTS)技术,这是降低4G OFDM系统PAPR的有效策略。尽管PTS在PAPR降低方面表现优秀,但其高计算复杂度限制了其在实际系统中的实施。因此,论文提出了一种新的低复杂度算法——Gray-PF-PTS,它结合了格雷码和左反馈寄存器操作来优化选择映射规则,旨在降低计算复杂度而不牺牲PAPR降低性能。通过数值分析,Gray-PF-PTS算法被证明相比传统PTS方法有显著的计算复杂度优势。此外,还对比了采用Gray-PF-PTS算法的OFDM和F-OFDM系统的PAPR、误码率(BER)和功率谱密度(PSD)性能,进一步验证了新算法的有效性。该研究是在2020年印度斋浦尔国家大学举行的国际创新工程和技术会议(IAET-2020)上发表的。"
这篇论文的核心在于解决5G通信系统中OFDM和F-OFDM面临的PAPR问题。PAPR是衡量信号峰值功率与平均功率之比的关键指标,高PAPR会增加放大器设计的难度,降低系统效率,并可能导致非线性失真。PTS作为降低PAPR的一种常见方法,通过分割传输序列并改变相位来降低峰值功率。然而,PTS的计算复杂度较高,不适合实时和资源受限的5G应用场景。
为了克服这一挑战,研究者提出Gray-PF-PTS算法,这是一种创新的低复杂度解决方案。Gray码是一种相邻码字只有一位不同的二进制编码,结合左反馈寄存器运算可以有效地调整相位,从而实现PAPR的降低。通过这种优化,算法能够在保持与传统PTS相当的PAPR降低效果的同时,显著降低计算需求,这使得它更适合5G通信系统的需求。
此外,论文还进行了性能评估,比较了Gray-PF-PTS算法应用于OFDM和F-OFDM系统的PAPR、BER和PSD性能。这些比较不仅证实了新算法在PAPR降低方面的优势,也揭示了其对系统整体性能的影响,包括误码率和功率分布。通过这些综合考虑,Gray-PF-PTS算法有望成为5G通信系统中降低PAPR的实用且高效的工具,有助于推动未来通信技术的发展。