PAPR抑制技术研究要点.docx
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PAPR抑制技术研究要点
实验总成绩：
——————————————————————————装订线—————————————————————————————————
报告份数：
西安邮电学院
通信与信息工程学院
科研训练报告
专业班级：
学生姓名：
学号（班内序号）:
2014年04月11日
PAPR抑制技术研究
摘要
正交频分复用（OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）由于具有抗频率选择性衰落和频谱效率高等优点，成为未来移动通信的主流技术之一。
然而，OFDM系统固有的高峰值平均功率比（PAPR,Peak．to．AveragePowerRatio）可能会超过功率放大器（HPA,HighPowerAmplifier）的线性动态范围，从而引入非线性失真而使OFDM系统的性能严重下降。
为了避免高PAPR带来的非线性失真，在OFDM系统中，需要采用相应的PAPR抑制技术使信号幅度变化在功率放大器的允许范围之内.
此次实习主要研究学习理想同步情况下,对随机序列串并转换做OFDM调制，加入保护时隙（CP）、加循环前缀前后以及在加入限制幅度后对OFDM系统误码率和峰均比（PAPR）等性能的影响。
在OFDM系统模型的基础上,用MATLAB实现仿真,用MATLAB语言代码实现传输系统中计算机仿真并给出参考设计程序。
关键词：
OFDM,PAPR，CP
一、引言
作为多载波传输的一个优化方案，OFDM是一项很有希望应用于无线环境中高速数据传输的技术，它的一些优势使其成为一个颇具吸引力的调制方案。
然而，OFDM的一个主要缺陷是具有高的峰值平均功率比（PAPR），大的峰值会使功率放大器饱和，在子载波间产生交调干扰和导致能量的带外弥散。
高的PAPR值已成为OFDM技术实用化的一个主要障碍，降低PAPR值已是一个非常迫切的需求。
二、原理内容及研究现状
OFDM系统的基本原理是将高速的数据流通过串并变换，变为相对低速的数据流后分配到若干相互正交的子信道上并行传输。
由于OFDM系统各子信道的频谱是相互重叠，因此提高了频谱效率：
同时，并行传输使得单个子信道中的符号在时域上周期上得到增加，因此可以减轻由于无线信道的多径衰落所引起的时延扩展。
OFDM系统的优缺点:
目前OFDM系统已经得到人们越来越多的关注，其原因在于OFDM技术与传统的相关技术相比主要有以下优势：
（1）OFDM系统各个子载波间存在正交性，允许子信道的频谱相互重叠，因此OFDM系统可以最大限度地利用频谱资源，具有很高的频谱效率.
（2）OFDM技术每赫兹的带宽比常规的频分复用系统高，并且可以和MIMO技术相结合，这样无线系统的容量也就更大；
（3）OFDM技术不需要使用多个发送和接收滤波器组，可以使用基带IFFT／FFT处理来快速实现，因此OFDM系统的载波数可以做到很大，而传统的多载波系统由于过高的复杂度而无法实现很大的载波数；
（4）OFDM系统容易与其他多种接入方法结合使用构成OFDMA系统，其中包括多载波码分多址MC．CDMA、跳频OFDM以及OFDM．TDMA等等；
（5）OFDM系统中各子载波的调制方式可以灵活控制。
OFDM系统中，对一个用户不适用的子信道对其他用户来说可能是性能较好的子信道，因此可以通过动态调制方式充分利用衰落小的子信道，避免深衰落子信道对系统性的影响。
但是，OFDM系统也存在以下两个主要缺点：
（1）频率偏移（CFO，CarderFrequencyOffset）哺3影响大：
由于OFDM系统子信道的频谱相互覆盖，因此正交性变得十分重要。
然而无线信道中的多普勒频移或发射机载波频率与接收机振荡器之间的频率偏差都会破环正交性，从而使OFDM系统中存在ICI，降低系统性能；
（2）峰值平均功率比¨1（PAPR，PeaktoAveragePowerRatio，简称峰平比）较高：
由于OFDM系统的输出是多个子信道信号的叠加，当多个信号的相位一致时，叠加的信号的瞬时功率就会远远大于信号的平均功率，导致较大的PAPR。
PAPR过高使得发射机内放大器的的动态范围不能满足信号的变化，给信号带来畸变而导致各个子信道信号之间的正交性遭到破坏，使系统性能恶化。
OFDM系统的峰值平均功率比
OFDM系统一个主要缺点就是峰均功率比过高。
OFDM符号是由多个独立的经过调制的子载波信号相加而成的，这样合成信号有可能产生比较大的峰值功率，由此带来较大的峰值平均功率比，简称峰均Hfi（PAR）。
与单载波系统相比，OFDM发射机的输出信号的瞬时值会有较大的波动。
这要求系统内的一些部件，例如功率放大器、A/D、D/A转换器等具有很大的线性动态范围。
而反过来，这些部件的非线性也会对动态范围较大的信号产生非线性失真，所产生的谐波造成信道间的相互十扰，从而影响OFDM系统的性能。
定义峰均比如下：
（3.1）
其中，
表示经过IFFT运算之后的OFDM信号：
（3.2）
对OFDM系统来说，当N个子信号都以相同的相位求和时，所得到信号的峰值功率在极限情况下是平均功率的N倍，因而基带信号的峰均比为
，例如N=1024的情况中，PAR=30.1dB。
当然OFDM系统内的峰均比通常不会达到这一数值。
实际的OFDM传输系统中，峰均比抑制是制约OFDM技术应用的一个主要瓶颈。
抑制峰均比的技术主要包括信号预畸变技术、编码技术和非预畸变技术等。
三、仿真及分析
1.随机生成100000个0,1随机序列。
如图所示：
signal1=round（rand（1,100000））;
随机序列
2.限制幅度前的峰均比PAPR,如下图：
%%%%%%%%%%%%计算限幅前的PAPR值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
form=1:
200
max_sig_it=max（sig_it_2（:
m））;%一列中的最大数
mean_sig_it=mean（sig_it_2（:
m））;%矩阵按照全部平均（一列）
PAPR_before（m）=10*log10（max_sig_it/mean_sig_it）;
end
a=[PAPR_before];
figure
（1）
stem（PAPR_before,'DisplayName','PAPR_before'）;figure（gcf）
限制幅度前的峰均比图
3.限制幅度后的峰均比图
xian=sig_it_1;
CR=3.8;
A=CR*sqrt
（2）*std（sig_it_1）
forp=1:
200
%mean1（p）=mean（xian（:
p））;%矩阵按照全部平均（一列）
%这里应该进行限幅
forit_n=1:
512
ifxian（it_n,p）>=A（p）;
xian（it_n,p）=A（p）;
%xian（it_n,p）>=mean1（p）;
%xian（it_n,p）=mean1（p）;
end
xian_2（it_n,p）=xian（it_n,p）.^2;
end
xian_max2（p）=max（xian_2（:
p））;
xian_ave2（p）=mean（xian_2（:
p））;
PAPR_late（p）=xian_max2（p）/xian_ave2（p）;
end
b=[PAPR_late];
限制幅度后的峰均比图
分析：
图二，图三比较可以看出，在对序列做过幅度限制后，ofdm信号的峰均比得到了明显的改善，峰值被削平。
3.限幅前后CCDF与门限值关系曲线图如下：
代码：
cc=1:
0.1:
10;%CCDF的门限值
ccdf1=zeros（1,91）;
ccdf2=zeros（1,91）;
j=0;
forn=1:
200
forj=1:
91
ifPAPR_before（n）>=cc（j）;
ccdf1（j）=ccdf1（j）+1;
end
ifPAPR_late（n）>=cc（j）;
ccdf2（j）=ccdf2（j）+1;
end
end
end
ccdf0=ccdf1./200;
ccdf3=ccdf2./200;
幅度限制前后CCDF图的比较
分析：
由图可知：
在加入限幅后，CCDF曲线有了明显的变化。
在门限值较小的情况下，CCDF的曲线在限制幅度前后几乎没有变化，两条曲线几乎重合，那是因为门限太小的情况下，限幅和没限幅峰均值超过某一门限值几乎为所有的信号，即ccdf接近1.当门限值超过一定的值时，如图中所示，门限值接近5-7时，可以看到限制幅度后的曲线急剧下降，比幅度限制之前有了明显的改善。
限制幅度前后误码率的比较图如下：
%%计算误码率
bit_errors2=find（x~=sig_Nt_2）;
bit_errors_count2=size（bit_errors2,2）;
ber2=bit_errors_count2/100000;
BER2（i）=ber2;
幅度限制前后的误码率比较图
分析：
由上图，我们可以看出在限幅后，误码率明显变大了。
这是因为在限制幅度的过程中，将一部分峰值削掉后，使得原始信号失真，导致误码率变大。
四、结论
此次实习，较深入学习了OFDM信号调制解调原理，了解到OFDM这一非常有潜力的技术——正交频分复用（OFDM。
OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）是新一代移动通信技术中的关键技术，可以在有限的频谱上提供高达100Mbit／s的传输速率，同时还能和其他技术集合进一步提高系统容量和改善通信品质，并且拥有更低的成本，然而OFDM 高的PAPR值大大限制了其发展和应用。
在本次实习中，学习了保护间隔，循环冗余对信道多径传输时延不同的改善的影响，但由于忽略了多径传输，仿真的误码率虽然有所改善，但与理论值相比差距较大，在今后的学习中，我们仍会继续深入学习研究。
因为OFDM技术在新一代移动通信系统中具有良好应用前景，因此我们应该投入相当的科研力量进行研究，以促进新一代的通信系统的快速发展。
致谢
参考文献
[1]汪裕民.OFDM关键技术与应用[M].北京：
机械工业出版社，2007
[2]彭木根,王文博.下一代宽带无线通信系统[M].北京：
机械工业出版社，2007.12
[3]佟学俭，罗涛.OFDM移动通信技术原理与应用[M].北京：
人民邮电出版社，2003.6
附录:
clc;
clearall;
x=randint（1,100000）;
sig1=abs（reshape（x,500,200））;%在IFFT前进行串并转换，转换为500行200列
M=2;
y=modulate（modem.pskmod（M）,sig1）;%进行2PSK调制
%加CP
sig2=[zeros（5,200）;y];
sig3=[sig2（1:
250,:
）;zeros（1,200）;sig2（251:
505,:
）];
sig4=[sig3;zeros（6,200）];
sig_it_f=sig4;
sig_it=ifft（sig_it_f,512）;%进行逆傅里叶变换
sig_it_1=abs（sig_it）;%取绝对值
sig_it_2=sig_it_1.^2;%取平方值
%%%%%%%计算限幅前的PAPR值%%%%%%%
form=1:
200
max_sig_it=max（sig_it_2（:
m））;%一列中的最大数
mean_sig_it=mean（sig_it_2（:
m））;%矩阵按照全部平均（一列）
PAPR_before（m）=10*log10（max_sig_it/mean_sig_it）;
end
a=[PAPR_before];
figure
（1）
stem（PAPR_before,'DisplayName','PAPR_before'）;figure（gcf）
%%%%%%%%%%%%计算限幅后的PAPR值%%%%%%%%%%%%%%
xian=sig_it_1;
CR=3.8;
A=CR*sqrt
（2）*std（sig_it_1）
forp=1:
200
%mean1（p）=mean（xian（:
p））;%矩阵按照全部平均（一列）
%进行限幅
forit_n=1:
512
ifxian（it_n,p）>=A（p）;
xian（it_n,p）=A（p）;
%xian（it_n,p）>=mean1（p）;
%xian（it_n,p）=mean1（p）;
end
xian_2（it_n,p）=xian（it_n,p）.^2;
end
xian_max2（p）=max（xian_2（:
p））;
xian_ave2（p）=mean（xian_2（:
p））;
PAPR_late（p）=xian_max2（p）/xian_ave2（p）;
end
b=[PAPR_late];
figure
（2）
stem（PAPR_late,'DisplayName','PAPR_late'）;figure（gcf）
c=（a-b）/200;
figure（3）
stem（c,'DisplayName','c'）;figure（gcf）
%%%%%%%%%计算CCDF值%%%%%%%%%%%%%%
cc=1:
0.1:
10;%CCDF的门限值
ccdf1=zeros（1,91）;
ccdf2=zeros（1,91）;
j=0;
forn=1:
200
forj=1:
91
ifPAPR_before（n）>=cc（j）;
ccdf1（j）=ccdf1（j）+1;
end
ifPAPR_late（n）>=cc（j）;
ccdf2（j）=ccdf2（j）+1;
end
end
end
ccdf0=ccdf1./200;
ccdf3=ccdf2./200;
figure（4）
semilogy（cc,ccdf0,'r*-',cc,ccdf3,'b-+'）;
title（'限幅前后CCDF曲线变化'）
xlabel（'PAPR门限'）
ylabel（'CCDF'）
legend（'限幅前','限幅后',2）;
gridon;
%snr=10;
snr=1:
100;%信噪比
snr_length=length（snr）;
%count=zeros（1,snr_length）;
BER=zeros（1,snr_length）;
fori=1:
snr_length
%%--------------加入噪声-------------%%
sig=xian;
%sig_N=awgn（sig,snr（i））;%在信号中加入高斯白噪声
sig_N=awgn（sig,i）;%在信号中加入高斯白噪声
cp_N=sig_N（385:
512,:
）;%（带有噪声）循环前缀
sig_N1=[cp_N;sig_N];%（带有噪声）在信号前加入循环前缀
sig_N2=sig_N1;
sig_N2（1:
128,:
）=[];%（带有噪声）删除循环前缀
%叠加过噪声的信号
sig_Nt=fft（sig_N2,512）;
sig_Nt（1:
5,:
）=[];
sig_Nt（246,:
）=[];
sig_Nt（501:
506,:
）=[];
x1=demodulate（modem.pskdemod（M）,sig_Nt）;
sig_Nt_l=（abs（reshape（x1,1,100000）））;
%%计算误码率
bit_errors=find（x~=sig_Nt_l）;
bit_errors_count=size（bit_errors,2）;
ber=bit_errors_count/100000;
BER（i）=ber;
sig1=sig_it;
%sig_N=awgn（sig,snr（i））;%在信号中加入高斯白噪声
sig_N11=awgn（sig1,i）;%在信号中加入高斯白噪声
cp_N11=sig_N11（385:
512,:
）;%（带有噪声）循环前缀
sig_N11=[cp_N11;sig_N11];%（带有噪声）在信号前加入循环前缀
sig_N21=sig_N11;
sig_N21（1:
128,:
）=[];%（带有噪声）删除循环前缀
%叠加过噪声的信号
sig_NN=fft（sig_N21,512）;
sig_NN（1:
5,:
）=[];
sig_NN（246,:
）=[];
sig_NN（501:
506,:
）=[];
x1=demodulate（modem.pskdemod（M）,sig_NN）;
sig_Nt_2=（abs（reshape（x1,1,100000）））;
%%计算误码率
bit_errors2=find（x~=sig_Nt_2）;
bit_errors_count2=size（bit_errors2,2）;
ber2=bit_errors_count2/100000;
BER2（i）=ber2;
end
figure（5）
semilogy（snr,BER,'r*-',snr,BER2,'b+-'）;
title（'误码率的比较'）
xlabel（'符号'）
ylabel（'误码率'）
gridon;
axis（[05010^-410^0.2]）;
legend（'限幅后','限幅前',2）
——————————————————————————装订线—————————————————————————————————
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