基于 OFDM 的混合参数系统中采用迭代限幅滤波与 ADMM 方法的 PAPR 降低
信号处理
2019-11-06 v1
摘要
混合参数传输被提出用以支持具有多样化需求的各种通信场景。然而，由于正交频分复用（OFDM）仍作为基本波形，峰均功率比（PAPR）问题依然棘手。本文基于迭代限幅与滤波（ICF）及优化方法，研究混合参数系统中的 PAPR 降低。我们首先说明经典 ICF 的直接扩展会因重复执行导致参数间干扰（INI）的累积。通过利用限幅噪声而非限幅信号，进而提出噪声整形 ICF（NS-ICF）方法，且不增加 INI。接下来，我们处理带 PAPR 约束的带内失真最小化问题。经重构，所得模型在目标函数与约束上均可分离，非常适于乘子交替方向法（ADMM）求解。随后开发基于 ADMM 的算法，将原问题拆分为若干可借闭式解轻松求解的子问题。此外，所提 PAPR 降低方法与滤波及加窗技术结合的应用也被证明有效。
引用
@article{arxiv.1911.01569,
title = {PAPR Reduction Using Iterative Clipping/Filtering and ADMM Approaches for OFDM-Based Mixed-Numerology Systems},
author = {Xiaoran Liu and Xiaoying Zhang and Lei Zhang and Pei Xiao and Jibo Wei and Haijun Zhang and Victor C. M. Leung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.01569},
year = {2019}
}
备注
14 pages, 13 figures, and submitted for possible journal publication