基于SLM-PTS算法融合的NC-OFDM峰均比优化 - 周杰; Esono Mikue Bernardo Esono; 王学英; 周惠婷; 罗宏 (电信科学, 2022)
基于非连续正交频分复用(non-continuous orthogonal frequency division multiplexing,NC-OFDM)模型，提出和研究了选择映射(selected mapping,SLM)算法和部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)算法，及其SLM-PTS融合优化技术，设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比，验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比(peak to average power ratio,PAPR)降低能力，但缺点是算法实现复杂度过高。因此，又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法(SLM-Clipping)融合解决方案，并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果，而且能够提高仿真运算效率。