减少OFDMç³»ç»Ÿçš„å³°å‡åŠŸçŽ‡æ¯”çš„ç ”ç©¶ - Wen Chen - 上海交通大学

上 海 交 通 大 学 博 士 学 位 论 文 第 三 章 基 于 TR 的 PAPR 减 少 方 法在 GA-PRT 算 法 中 , 种 群 大 小 为 S = 30, 最 大 递 推 数 为 K = 170, 交 叉 概率 为 p c = 0.9, 突 变 概 率 为 p m = 0.05, 精 英 序 列 数 为 T = 2。 我 们 也 比 较 了 随机 集 优 化 (RSO,Random Set Optimization) 算 法 和 互 熵 (CE,Cross Entropy) 算法 。RSO 算 法 的 最 优 PRT 集 是 通 过 随 机 产 生 10 5 个 PRT 集 , 然 后 从 中 选 择 次 峰值 最 小 的 PRT 集 作 为 最 优 解 。 对 CE 算 法 , 我 们 采 用 了 和 文 献 [66] 相 同 的 仿 真 参数 , 即 种 群 大 小 或 采 样 数 为 U = 120。 步 长 大 小 为 ρ = 0.1, 平 滑 因 子 为 λ = 0.8,最 大 递 推 数 为 K = 170。对 保 护 子 载 波 数 为 M = 32 的 OFDM 系 统 , 利 用 提 出 的 GA-PRT 算 法 和 文 献中 存 在 的 各 种 方 法 获 得 的 最 优 PRT 集 如 下 :GA-PRT = {10, 11, 28, 42, 43, 61, 95, 107, 115, 120, 131, 155, 156, 160, 176, 193,202, 215, 232, 254, 273, 316, 321, 337, 370, 384, 403, 412, 416, 447, 484, 485},CE-PRT = {8, 49, 75, 76, 111, 117, 127, 134, 145, 156, 159, 163, 164, 202, 214, 223,258, 268, 273, 322, 342, 350, 366, 412, 427, 438, 455, 457, 458, 467, 488, 504},CS-PRT = {225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234, 235, 236, 237, 238, 239,240, 241, 242, 243, 244, 245, 246, 247, 248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 256},ES-PRT = {15, 31, 47, 63, 79, 95, 111, 127, 143, 159, 175, 191, 207, 223, 239, 255, 271,287, 303, 319, 335, 351, 367, 383, 399, 415, 431, 447, 463, 479, 495, 511},RS-PRT = {16, 45, 57, 61, 63, 80, 81, 104, 105, 118, 134, 155, 159, 167, 184, 187, 198,200, 201, 203, 241, 250, 276, 284, 329, 394, 408, 459, 466, 481, 495, 498},其 中 ,GA-PRT, CE-PRT, CS-PRT, ES-PRT 和 RS-PRT 分 别 表 示 GA 优 化 的 PRT 集 ,CE 优 化 的 PRT 集 , 连 续 PRT 集 , 等 距 离 PRT 集 和 随 机 优 化 的 PRT 集 。3.4.4.1 计 算 复 杂 性 对 归 一 化 次 峰 值表 3.1 给 出 了 不 同 方 法 的 计 算 复 杂 性 和 归 一 化 次 峰 值 的 比 较 结 果 。 为 了 比较 , 以 CE 算 法 的 次 峰 值 作 为 基 准 , 我 们 给 出 了 CE 算 法 和 其 它 方 法 的 归 一 化次 峰 值 的 差 。 从 表 3.1 我 们 可 以 看 出 , 由 连 续 PRT 集 和 等 距 离 PRT 集 获 得 的 次— 51 —