OQAM-OFDM系統(tǒng)中基于預(yù)留子載波降低峰均功率比方法的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩69頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、近來,基于交錯正交幅度調(diào)制的正交頻分復(fù)用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexingwithOffsetQuadratureAmplitudeModulation,OQAM-OFDM)技術(shù)已成為傳統(tǒng)正交頻分復(fù)用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技術(shù)的替代方案之一。OQAM-OFDM技術(shù)通過引入整形濾波器對信號進行頻譜整形,從而有效解決了傳統(tǒng)OF

2、DM技術(shù)需要引入循環(huán)前綴(CyclicPrefix,CP)、對頻率偏移敏感和帶外能量干擾較高等問題。然而,由于OQAM調(diào)制中存在半個周期的傳輸時延和整形濾波器的影響,所以O(shè)QAM-OFDM技術(shù)不能直接利用快速傅里葉變換(FastFourierTransform,FFT)及快速傅里葉逆變換(InverseFastFourierTransform,IFFT)實現(xiàn),復(fù)雜度較高。同時,與其他多載波調(diào)制(MulticarrierModulatio

3、n,MCM)技術(shù)一樣,OQAM-OFDM技術(shù)還存在信號峰均功率比(Peak-to-AveragePowerRatio,PAPR)過高的問題。
  針對上述問題,本文首先提出了一種基于IFFT/FFT的OQAM-OFDM系統(tǒng)快速實現(xiàn)方法。該方法能夠避免大量的卷積運算,從而極大提高系統(tǒng)的運算速度,降低系統(tǒng)復(fù)雜度。隨后,根據(jù)提出的快速實現(xiàn)框架,本文對采用預(yù)留子載波(ToneReservation,TR)技術(shù)的OQAM-OFDM系統(tǒng)進行了

4、分析與建模。由于相鄰頻域數(shù)據(jù)塊在時域上是相互重疊的,因此傳統(tǒng)的迭代類算法和遺傳類算法均不能在OQAM-OFDM系統(tǒng)中直接使用。本文對這兩類傳統(tǒng)算法分別加以改進,提出了重疊縮放(OverlappedScaling)算法和多核(Multikernel)算法來降低OQAM-OFDM信號的PAPR。
  重疊縮放算法的主要思想是通過縮放濾波后的剪切噪聲來產(chǎn)生峰值消除信號,在計算縮放系數(shù)時考慮了數(shù)據(jù)塊在時域上相互重疊帶來的影響。重疊縮放算法

5、簡單有效,能夠在PAPR降低效果和計算復(fù)雜度之間獲得較好的平衡。多核算法利用預(yù)留的子載波產(chǎn)生多個類似脈沖波形的時域信號核來消除OQAM-OFDM信號的高峰值。由于OQAM-OFDM系統(tǒng)中信號在IFFT后還要通過濾波器,因此OQAM-OFDM系統(tǒng)中的時域信號核與傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)不同。與重疊縮放算法相比,多核算法能更有針對性的降低信號的峰值,因此能獲得更好的PAPR降低效果。仿真結(jié)果可以看出,重疊縮放算法與多核算法均能在不影響OQAM-O

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論