关键字 |
| 正交频分复用(OFDM)，峰值平均功率比(PAPR)，多载波调制，萤火虫算法。 |
介绍 |
| OFDM技术是一种特殊的多载波调制传输方案，既可以看作是一种调制技术，也可以看作是一种复用技术。它具有抗频率选择性衰落和抗窄带干扰等优点，是其他无线通信技术无法比拟的。同时，它也是一种并行技术，将高速数据流分解成许多低速数据流，以达到高速传输的数据速率。由于每个码元的频率较低，信号周期相对较长，因此比传统技术具有更强的抗延迟扩散能力。此外，由于采用循环前缀作为保护间隔[2]，可以显著减少更多的码间干扰，从而克服码间干扰引起的信道延迟扩展。对于资源有限的无线通信来说，这将是一种有价值的高效传输技术。 |
| 另一方面，OFDM信号的一个难点是其峰均功率比非常大，这是目前迫切需要解决的问题。OFDM的这一特性导致对模数转换器和大功率放大器(HPA)的要求很高。所需的HPA应具有较大的线性动态范围，因此其成本必须非常高。为了传输分布尾部的大峰值，HPA必须支持非常大的动态范围，这要么不切实际，要么昂贵。发射滤波和D/A转换使PAPR问题进一步复杂化。然而，由于峰值功率的出现是随机的，线性放大器一定没有一直工作在最有效的状态，导致低功率效率。功率放大器的非线性失真导致互调失真和相邻信道干扰，直接影响通信系统的性能。 |
| 因此，寻找降低OFDM信号峰均比的方法变得越来越重要。之前的工作是基于代码和遗传算法。本文主要研究了利用萤火虫算法降低PAPR的PTS方法，然后通过Matlab仿真分析了常规方案。 |
| 本文的组织结构如下:第一部分，对OFDM技术进行了简要介绍。第二节，介绍了部分发射序列技术。第三部分，描述了Firefly算法。第四节为仿真结果。第五节，总结工作结果。 |
部分传输序列 |
| 提出了几种降低PAPR[4]的方法。其中，部分传输序列(PTS)[5]被称为无失真方案，需要少量冗余。PTS方法基于合并信号子块，这些子块适当地相移以降低PAPR。PTS的缺点是需要多次逆快速傅里叶/小波变换(IFFT/IDWT)，从而导致实际系统的计算复杂度很高。若M为子块数，W为相移数，则PTS的计算负担增加。一般来说，PTS的复杂度与候选信号的数量成正比。因此，为了降低复杂性，提出了一些简化技术[6]-[9]，旨在减少候选信号的数量。在[6]中，当候选信号的PAPR低于预设阈值时，可以直接传输而不进行穷举搜索。在[7]中，提出了一种计算相位因子的新算法，该算法比最优二相序列搜索方法具有更好的性能。提出了一种基于Fincke光球解码器的[8]算法，该算法只搜索保证PAPR有界的相位向量。 In the technique proposed in [9] a gradient descent search is performed to find the phase factors. In this work we propose a complexity reduction of PTS optimization using Genetic Algorithms[10]. |
萤火虫算法 |
| 在萤火虫算法中，给定优化问题的目标函数是基于光强的差异。它帮助萤火虫向更明亮、更有吸引力的地方移动，以获得最佳解决方案。所有萤火虫的特征都是与目标函数相关的光强。每只萤火虫都在迭代地改变自己的位置。萤火虫算法有三条规则[12]，[13]，[14]。 |
| ？所有的萤火虫都是雌雄同体的，它们会向更吸引人、更明亮的方向移动。 |
| ？一只萤火虫的吸引力与它的亮度成正比，亮度随着与另一只萤火虫的距离增加而降低。如果没有比某一只更吸引人的萤火虫，它就会随机移动。 |
| ？萤火虫的亮度是由目标函数的值决定的。对于最大化问题，亮度与目标函数的值成正比。 |
| 每只萤火虫都有自己的魅力?由任意两只萤火虫之间的距离r的单调递减函数[1]表示: |
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| 在哪里? ?0denotes the maximum attractiveness (at r = 0) and is the light absorption coefficient, which controls the decrease of the light intensity. The distance between two fireflies i and j at positions xi and xj can be defined as follows [12]: |
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| 在哪里? ? ? ?为第i只萤火虫的空间坐标xi的第k个分量，d表示维数。萤火虫i的运动由以下形式[1]决定。 |
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| 其中第一项是萤火虫i的当前位置，第二项表示萤火虫?S吸引力，最后一项用于没有更亮的萤火虫时的随机运动(rand是均匀分布在< 0,1 >范围内的随机数生成器)。大多数情况下??∈(0,1)，??0 = 1。在实践中，光吸收系数??范围从0.1到10。该参数描述了吸引力的变化，其值决定了FA的收敛速度[13]。 |
| 萤火虫算法可以用以下伪代码形式[13]，[14]表示。 |
| 1.初始化算法?s参数: |
| ？萤火虫数量(n); |
| β0γ,α |
| ？最大代数(迭代，Max-Gen)。 |
| 2.定义目标函数f(x)， x = (x1…，xd)T。 |
| 3.生成萤火虫初始种群xi(i = 1,2…，n)。萤火虫Ii在xii处的光强由目标函数f(xi)的值决定。 |
| 4.Whilek < MaxGen |
| 5.对于i = 1:n |
| 6.对于j = 1:i |
| 7.如果(Ij> Ii)根据Eq.(3)在d维上将萤火虫i移动到萤火虫j;如果 |
| 8.得到吸引力，根据公式(1)，吸引力随距离r变化。 |
| 9.寻找新的解决方案并更新光照强度 |
| 10.以j结尾。 |
| 11.以i结束。 |
| 12.对萤火虫进行排名，找出当前最好的 |
| 13.结束时 |
| 14.找到光强度最高的萤火虫。 |
| 萤火虫初始种群的生成形式如下: |
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| 式中，LB和UB分别为第i只萤火虫的下界和上界。在对初始种群进行评估后，萤火虫算法进入主循环，主循环表示萤火虫的最大代数(迭代)。对于每一代萤火虫，选择光照强度最大的(目标函数值最优的解)作为潜在最优解。萤火虫算法模拟并行运行策略。n只萤火虫的种群产生n个解。 |
仿真结果 |
| Matlab仿真参数设置 |
| 下表1给出了系统模型在MATLAB仿真中使用的参数名称和值。给出了参数说明。 |
| B.系统性能(CCDF Vs. PAPR) |
| 图2至4显示了所描述系统的CCDF与PAPR性能。表1给出了系统模型和Firefly算法的参数设置，唯一的区别是所使用的子载波数N(128、256和512)和所使用的底层调制(16-QAM)。在每个模拟中，子块的数量从2、4、8和16不等，而可能相移的数量从0到2π不等。用Firefly算法得到0 ~ 2π之间的相移值。 |
| 图2。说明了底层16-QAM调制和N=128子载波的系统性能(CCDF vs. PAPR)。可以看出，随着子块数量的增加，PAPR显著降低。在10-2 PAPR的CCDF下，2个子块为8.8 dB, 4个子块为7.9 dB, 8个子块为7.3 dB, 16个子块为6.7 dB。此外，如果与2个子块的PAPR相比，相对于原始OFDM(没有子块或确切地说1个子块)减少约0.9 dB。如果子载波数为256，则PAPR比子载波数128增加。 |
| 在10-2 PAPR的CCDF下，2个子块为9.2 dB, 4个子块为8.4 dB, 8个子块为7.8 dB, 16个子块为7.3 dB。如果子载波数为512，则PAPR比子载波数256增加。在10-2 PAPR的CCDF下，2个子块为10.1 dB, 4个子块为9.0 dB, 8个子块为8.2 dB, 16个子块为7.8 dB。从上面的图中可以看出，随着子块数量和调制的增加，有显著的改善。随着子载波数量的增加，系统性能下降，如图2 - 4所示。随着子载波数量的增加，PAPR增大。 |
结论 |
| 在本文中，我们提出将萤火虫算法与PTS结合使用以降低多载波调制系统中的PAPR。将萤火虫算法与PTS技术相结合，降低OFDM信号的PAPR。仿真结果表明，所提出的FF-PTS系统提供了与最优穷举PTS几乎相同的PAPR统计数据，同时保持了较低的计算负荷。结果表明，该方法有效地降低了PTS算法的计算复杂度。所提出的FF-PTS技术为解决OFDM系统中高PAPR难题提供了一种实用的方法。 |
鸣谢 |
| 作者感谢导游Sonia Goyal女士和旁遮普大学电子与通信系的技术援助。 |
表格一览 |
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| 表1 |
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数字一览 |
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参考文献 |
- 黄晓，陆建华，郑俊丽(2001)，“用压缩变换降低OFDM信号的峰均功率比[J]?，电子通讯，37(8):506-507。
- 王文波、Kazheng(2003)，“宽带通信中的OFDM技术[M]?，北京，人民邮政出版社。
- Thomas May和HR(1998)，“降低OFDM无线电传输系统的峰均功率比?”， ieee vtc ?98，5: 18-21.
- 韩世宏、李家辉(2005)，“多载波传输的峰平均功率比降低技术综述?”，IEEE, vol.12, no。2，第56-65页。
- S.H Muller和J.B Huber(1997)，“一种新的OFDM峰值功率降低方案?”， IEEE, pp. 1090-1094。
- a.d.s. Jayalath和c.t ellambura(2000)，“降低OFDM信号峰均功率比的自适应PTS方法?”,电子。《左》，第36卷，no。14，第1226-1228页。
- C. Tellambura(2001)，“使用PTS降低OFDM信号的PAPR的改进相位因子计算?”， IEEE, vol.5, no。4，第135-137页。
- A. Alavi和I. Fair(2005)，“使用部分传输序列降低OFDM信号的PAPR:使用球体解码的最佳方法?”， IEEE, vol. 9, no. 5。11，第982-984页。
- 韩圣和李家辉(2004)，“使用降低复杂度的PTS技术降低OFDM信号的PAPR ?”， IEEE, vol.11, no. 11。11日,pp.887 - 890。
- D.Whitley(1994)，“遗传算法教程统计与计算?，第4卷，第65-85页。
- Marco Lixia和Vlad Popescu(2010)，“使用遗传算法降低多载波调制的PAPR ?”, IEEE。
- 杨凯，张士林(2003)，“使用线性分组码标准阵列的OFDM峰值-平均功率控制?”， IEEE通讯通讯，Vol.7,No.4。
- 杨祥生(2008)，“自然启发的元启发式算法””，伦敦伦敦univer出版社。
- 杨晓生(2009)，“萤火虫算法在多模态优化中的应用”，随机算法基础与应用，计算机科学，vol . 32, pp. 169-178。
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