基于粒子群优化的虚子载波插入降低OFDM系统峰均功率比

⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）135www.elsevier.com/locate/icte基于粒子群优化的虚子载波插入降低OFDM系统峰均功率比艾哈迈德·K放大图片作者：Abeda， Shahanb，Ali K. Abedca电气与电子工程系，伊拉克济加尔大学工程学院b电子和通信工程系，伊拉克穆萨纳大学工程学院c联合王国布拉德福德布拉德福德大学电气工程和计算机科学学院接收日期：2020年12月20日;接收日期：2021年3月26日;接受日期：2021年7月26日2021年8月14日网上发售摘要正交频分复用（OFDM）是无线和有线高数据速率通信的最佳选择。OFDM系统具有频谱利用率高、抗信道衰落、抗脉冲干扰等优点。然而，在这方面，但是其主要缺点是峰均功率比（PAPR）。选择映射（SLM）和部分传输序列（PTS）是降低PAPR的两种基本技术;然而，它们需要发送边信息以指示发射机如何生成信号。在本文中，粒子群优化（PSO）的虚拟子载波插入的数据，以降低峰均比没有发送边信息。在该系统上结合基于PSO的虚拟子载波插入（DSI）方法通过在将6个自适应子载波序列添加到IFFT的输入数据之后测量IFFT输出（快速傅立叶逆变换）处的PAPR来执行。基于PSO的虚拟算法决定一旦该数据序列和虚拟子载波的PAPR低于特定阈值就发送数据。使用MATLAB作为数学仿真工具，仿真结果的标准OFDM网络模型。在加性高斯白噪声（AWGN）信道环境下对该网络模型进行了仿真，以研究PAPR和误码率（BER）性能。仿真结果表明，在相同的误码率性能下，基于粒子群优化的伪序列与传统的OFDM系统相比，PAPR降低了4 dB，与限幅技术相比，PAPR降低了3 dB。c2021韩国通信和信息科学研究所（KICS）。出版社：Elsevier B.V.这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：加性高斯白噪声;限幅技术;正交频分复用;峰均比;粒子群; PTS; SLM1. 介绍正交频分复用（OFDM）是一种令人印象深刻的高速数据传输技术[1]。OFDM技术具有频谱利用率高、抗频率选择性衰落等优点。因此，OFDM也被广泛应用于移动无线电信道、高比特率数字用户线路（HDSL）、数字音频广播（DAB）、4G LTE和光学系统上的宽带通信[2]。尽管OFDM具有许多优点，但其∗ 通讯作者。电子邮件地址：ahmed. utq.edu.iq（A.K.Abed），riyadhdmu@mu.edu.iq（R.Mansoor），a.k. bradford.ac.uk（A.K.Abed）。同行评审由韩国通信和信息科学研究所（KICS）负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.07.005具有高PAPR的通信系统遭受线性功率放大器的低效率和模数转换器的增加的复杂性。因此，寻找一种计算效率高的算法来降低OFDM系统的峰均功率比，已成为一个非常活跃的研究领域。为了降低OFDM信号的峰均比，提出了许多技术。这些技术可以可以大致分为三个主要类别：多信号和概率方法，信号失真技术和编码技术[3]。诸如选择性映射（SLM）[4]和部分传输序列（PTS）[5- 7 ]的多种信令和发送具有最低PAPR的序列。然而，SLM和PTS需要发送边信息（SI）以在接收器侧恢复原始序列。限幅和滤波技术是信号失真技术的一个简单而有效的例子，2405-9595/2021韩国通信和信息科学研究所（KICS）。出版社：Elsevier B.V.这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。A.K. 阿布蒂河Mansoor和A.K.阿布蒂ICT Express 8（2022）135136||||| |=P AP Rmax中国N⏐1∑2π对放大的OFDM信号的峰值幅度进行限幅[8]。由于削波是一个非线性过程，它可能会导致显著的带内失真和带外辐射。对于编码技术，提出了几种编码方案，其使用特殊的前向纠错码集，该码集排除具有大PAPR的OFDM信号。它们显著降低了大量子信道N的传输速率这意味着系统的带宽效率将降低。 此外，这些方法需要向接收器传输边信息，以指示奇偶校验位的位置或用于编码每个子块的编码方案[9]。提出了一种伪序列插入（DSI）方法[10]，其比块编码方法更频谱有效，并且比PTS和SLM方法非常简单在该方法中，伪序列被添加到输入数据（在IFFT阶段之前）以用于PAPR降低。与PTS和SLM方法不同，该序列不作为边信息。由于没有边信息误差的劣化，DSI具有比PTS和SLM更好的BER性能。本文提出了一种更有利于降低OFDM系统峰均比的DSI方法。本文的主要贡献包括：（1）提出了一种新的图1.一、标 准 O F D M 系 统 的框图。符号xn由[11]给出：N−1x=X ej kn 0≤n≤N−1（1）基于粒子群优化算法创建子用于OFDM系统中的PAPR降低的载波。(2)基于PSOnNKNk=0根据等式（1）、瞬时峰值功率为：方法不需要发送侧信息来知道发送方如何发送信息。（3）利用粒子群算法PMax=max |X n|第二章自适应子载波第二节详细分析了OFDM系统中的峰均比。第三节介绍了粒子群优化算法及其参数。的OFDM符号的平均功率由下式给出P a v（x0，x1，. . . …… x N−1）= E [|X K|（3）第二章其中E[xk2]是 x（t）2.因此，OFDM符号x（t）的峰均功率比（PAPR）为：PSO提出的技术和所提出的系统的复杂性在第4节中介绍，并与前P AP R=PMaxPav=Max|Xn|2E[|X K|二、（四）方法。结果和讨论见第5节。最后，对本文的研究工作进行了总结，并提出了今后的工作方向。第6款.如果输入信号的功率是标准的，即，E[xk2]等于1。然后又道：1∑N−12. 峰均功率比k=0j2πkn图 1示出了标准OFDM系统的典型框图。串行输入数据流被转换为N个并行子信道，并与所选择的调制方案映射，从而产生包含复数形式信息的N个子信道。然后，这些复数被发送到IFFT的N个通道。通过P/S器件将并行信号转换回串行序列，然后插入保护间隔，以降低多径传播引起的样本间干扰ISI的预期影响。 最后，信号在传输之前被转换回串行形式。在接收机处，使用相反的过程来解调OFDM信号。考虑具有N个子载波的OFDM系统，每个OFDM块（OFDM符号）x（t），0 ≤ t ≤T，由N个复数基带数据X0，X1，. .，在符号周期T内分别由N个子载波承载的XN-1第n个OFDM结果，PAPR值不大于N个子载波，即， OFDM信号的峰值功率是其平均功率的N倍。因此，PAPR的最大值等于N。随着子信道数N的增加，最大峰均比线性增加.因此，对发送侧的前端放大器的线性范围要求很高。虽然最大PAPR的概率是低的，然而，传输高PAPR OFDM信号没有失真需要高质量的实际上，满足如此高的要求需要昂贵的设备。因此，降低OFDM系统的峰均功率比是非常必要的3. 粒子群优化粒子群优化算法（PSO）是一种新型的计算智能技术，是Kennedy和Eberhart提出的一种基于种群的随机优化算法2XKE≤N（5）A.K. 阿布蒂河Mansoor和A.K.阿布蒂ICT Express 8（2022）135137L∈L=LLLLL LLL+=· +·（−） +图二、基 于 PSO的虚拟序列建议系统。在1995年[12]。PSO通过拥有候选解决方案（粒子）的种群（称为群）来解决问题。每个粒子在多维搜索空间中搜索潜在的解。搜索空间是算法计算最优控制变量L的范围，其中L是本文中的虚拟子载波的数目。粒子群算法从一个随机初始化的种群开始，沿着随机选择的方向移动，每个粒子经过L（搜索空间）并记住自己和邻居（群）的最佳先前位置。每个质点由它的位置xi（t）和速度vi（t）定义。在每次迭代（t）中，速度vi（t）i p最佳i将粒子群优化算法应用于OFDM系统中，以最小的计算复杂度降低发送端的峰均比和接收端的误码率。Aghdam等人[16]提出了一种基于粒子群优化技术的部分发送序列（PTS）方法。所提出的系统，有效地，搜索相位矢量的最佳组合，以降低PAPR与最小的计算复杂度。结果表明，该系统在降低峰均比和降低计算复杂度方面优于传统的PTS。在[17]中，使用两种算法来减轻OFDM系统中，即粒子群算法和遗传算法（GA）。的 粒子取决于它的最佳位置l和全局最佳位置g最佳i（这是由整个这些技术与传统的临时秘书处合作，swarm）。在下一次迭代（t+1）中，每个粒子根据[12]更新其位置和速度：vi（t1）ω vi（t）C1rand1p Besti xi（ t）C2·rand2·（g Besti−xi（ t））（6）LLL是的仿真结果表明，基于粒子群算法的PTS和基于遗传算法的PTS在降低峰均比方面优于传统PTS OFDM然而，在简单性和执行时间方面的PTS优于GA的PTS，而GA的xi（t+1）=xi（t）+vi（t+1）（7）ω（t+1）=ω（t）·ωo（8）其中ω是惯性权重，ω[0，1];它通过控制粒子的动量来负责收敛。C1和C2是加速常数，分别定义了粒子rand1、rand2是从均匀随机分布[0，1]中获取的随机数。全球最佳g最佳i在峰均功率比还原P. Sanjana等人[18]提出了一种缩放的PSO算法，用于以最小的计算复杂度来减轻OFDM系统中的PAPR，作为与PTS技术的比较，PTS技术使用最佳参数的穷举搜索。在质点粒子最佳p最佳iL，以更快地收敛到最优值，在每个位置应用适应度函数（成本函数最小值（PAPR））后，计算每次迭代中的L[13]。适应度函数用于找到在不同的可能解决方案中最好/更好。在这篇文章中，为了覆盖整个搜索空间，加速因子C1和C2被设置2以作用于边界区域[14]。为了保证收敛，调整参数w、C1和C2以验证以下内容不等式（C1+2C2）<（1+w）[14，15].A.K. 阿布蒂河Mansoor和A.K.阿布蒂ICT Express 8（2022）135138PAPR也是。仿真结果表明，基于尺度粒子群算法的系统能够有效地抑制峰均比这些研究使用粒子群算法来降低峰均比并保持接收端的误码率。然而，所有上述技术都需要发送边信息，这将降低输出带宽的效率。在这项工作中，粒子群算法被用来增强OFDM系统中的信号完整性，而无需发送边信息。A.K. 阿布蒂河Mansoor和A.K.阿布蒂ICT Express 8（2022）135139==−∈≤≤=-∈ −2图3.第三章。所 提出的方法的算法。4. 基于粒子群优化的DSI方法图2示出了所提出的基于PSO的系统的框图。在该系统中，IFFT的输入被分成两个集合：数据集合（X1-X58）[1，1]，以及由PSO（X59-X64）[-1Xi1]创建的伪子载波，其中i 59，60，.. . ,64.所提出的系统使用表1中总结的PSO参数。基于PSO的建议算法的流程图如图3所示。PSO算法将找到（X59这里，每个组合表示具有6比特搜索空间的粒子，并且每个粒子搜索最优解（PAPR_P_AP_R_o）。<候选解决方案（群）的数量被选择为5、检查系统的效率。如果PAPR