0 引言

    正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)是利用不同載波對(duì)數(shù)據(jù)調(diào)制的技術(shù)，具有抗射頻干擾、頻譜效率高等優(yōu)點(diǎn)^[1]，在5G通信中依然發(fā)揮著舉足輕重的作用。但該技術(shù)存在高峰均比(Peak to Average Power Ratio，PAPR)^[2]，這將導(dǎo)致OFDM信號(hào)產(chǎn)生非線性失真和系統(tǒng)性能降低的問(wèn)題。因此，對(duì)降低峰均比算法的研究是本文的主要方向。

    降低PAPR的技術(shù)主要有：編碼類技術(shù)、限幅類技術(shù)以及概率類技術(shù)。編碼類技術(shù)利用不同的編碼方式對(duì)OFDM信號(hào)編碼后選取PAPR較低的信號(hào)，但傳輸速率較低，不適合子載波數(shù)較大的情況；限幅類技術(shù)是將超過(guò)某一門限值n的信號(hào)都限制在該值以下，這一過(guò)程是非線性的，它將帶來(lái)嚴(yán)重的帶內(nèi)信號(hào)失真和帶外輻射^[3]；概率類技術(shù)降低了高峰值出現(xiàn)的概率降，但仍不能完全消除高峰值。文獻(xiàn)[4]提出了一種限幅——噪聲壓縮方法來(lái)對(duì)OFDM信號(hào)修正，但需要較高的限幅門限；文獻(xiàn)[5]提出了加性映射選擇性映射算法(Selective Mapping，SLM)，該算法復(fù)雜度較低，但對(duì)降低峰均比無(wú)明顯效果；文獻(xiàn)[6]提出了一種利用相序集對(duì)SLM算法進(jìn)行改進(jìn)，但需要將子載波進(jìn)行分塊處理，增加了算法復(fù)雜度；文獻(xiàn)[7]通過(guò)利用擾碼選擇器選擇出最適合SLM的OCML擾碼序列，增加了算法復(fù)雜度，且未與其他時(shí)空混沌序列進(jìn)行對(duì)比。因此，已有的算法難以在不犧牲其他性能的情況下降低OFDM的峰均比。

    由于SLM要求相序集之間相互正交、相關(guān)性好且為非周期，本文針對(duì)高峰均比問(wèn)題，在文獻(xiàn)[7]的基礎(chǔ)上對(duì)SLM的相序集進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于全程耦合映像格子模型(Globally Couple Map Lattices，GCML)的SLM-RCF聯(lián)合算法，仿真結(jié)果顯示該算法能夠在不改變復(fù)雜度的情況下降低PAPR。

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作者信息:

竟詩(shī)琦，陳  朝，蘇宇航

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢) 機(jī)械與電子信息學(xué)院，湖北 武漢430000)