基于遗传算法的自适应幅度削峰峰均比降低中近最优峰值削减子载波集选择
信号处理
2020-03-16 v1
摘要
在基于子载波保留（TR）的OFDM系统中，峰均功率比（PAPR）降低性能主要取决于峰值削减子载波（PRT）集的选择和最优目标削波电平。寻找最优PRT集需要对所有可能PRT集组合进行穷举搜索，这是一个非确定性多项式时间（NP-hard）问题，且对于实际系统中使用的子载波数量而言该搜索不可行。现有选择方法，如连续PRT集、等间隔PRT集和随机PRT集，相比最优PRT集性能较差或带来高计算复杂度。本文提出一种基于遗传算法（GA）、具有较低计算复杂度的有效方案，用于搜索近最优PRT集。虽然基于TR的削波简单且利于实际实现，但确定最优目标削波电平较为困难。为克服该问题，我们提出一种自适应削波控制算法。仿真结果表明，我们所提算法能高效获得近最优PRT集和良好的PAPR降低效果。
引用
@article{arxiv.2003.06116,
title = {Genetic Algorithm Based Nearly Optimal Peak Reduction Tone Set Selection for Adaptive Amplitude Clipping PAPR Reduction},
author = {Yajun Wang and Wen Chen and Chintha Tellambura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06116},
year = {2020}
}