（通信与信息系统专业论文）基于粒子群算法的ofdm峰平比抑制问题研究.pdf

哈尔滨工程大学硕士学位论文 摘要 正交频分复用( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，o f d m ) 技术 i ：作为一种高速信息传输技术，近年来以其频谱利用率高、抗衰落能力强，且能 在频率选择性衰落信道中进行高速数据传输等优点，被认为是未来第四代移 动通信的核心技术之一。但较高的峰均功率比( p e a kt oa v e r a g ep o w e rr a t i o p a p r ) 现象一直是限制o f d m 技术的广泛应用的主要问题，因此如何降低 o f d m 系统的p a p r 成为目前研究的热点。 粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ，p s o ) 是一种基于鸟群觅 食行为的优化算法。由于p s o 算法操作相对简单、涉及参数少，在当今的优 化领域中受到越来越多人的关注。但算法自身仍存在容易陷入局部最优的缺 点。为此很多改进算法应运而生，本文在归纳总结了近年来的众多研究成果 的基础上，重点研究了基于种群分类与动态学习因子的粒子群改进算法。该 算法在保持了p s o 本身无需过多原始信息就能完成寻优的优点的同时，大大 的提高了寻优的精度。理论上非常适合解决o f d m 信号的p a p r 抑制问题。 相位优化组合法是一种有效的o f d m 信号p a p r 抑制算法，其抑制过程 的关键是寻找使p a p r 最低的最优子载波相位。针对该方法普遍存在的抑制 效果不够理想的缺点。本文将基于种群分类与动态学习因子的粒子群改进算 法与相位优化组合相结合，提出了一种基于p s o 算法的o f d m 信号的p a p r 抑制算法。该方法先把p a p r 的抑制问题转化成最优子载波相位向量的寻优 问题，通过p s o 改进算法寻找到最优子载波相位，最后求解抑制后的o f d m 信号的p a p r 。实验结果表明，本文提出的算法不但有效的降低了信号的 p a p r ，且抑制效果不受子载波数的限制。在与其它算法的性能比较中也可以 看出该方法能更有效的抑制高p a p r 的出现，可见该方法的提出是成功的。 关键词：o f d m ；p a p r ；p s o ；相位优化组合 哈尔滨工程大学硕士学位论文 a b s t r a c t o r t h o g o n a lf r e q u e n c y d i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ( o f d m ) ，w h i c ht r a n s m i t s i n f o r m a t i o na th i g hd a t ar a t e ，p r o v i d e sg r e a t e ri m m u n i t yt om u l t i p a t hf a d i n ga n d m g hs p e c t r u me f f i c i e n c y i t isd e e m e dt ob et h ec o r et e c h n o l o g yo f 4 gw i r e l e s s c o m m u n i c a t i o ns y s t e mi nt h ef u t u r er e c e n t l y b u ta sam u l t i c a r r i e rs y s t e m , t h e h i g hp e a k - t o - a v e r a g ep o w e rr a t i oi so n eo ft h em a i nd r a w b a c ko fo f d ms y s t e m , w h i c hl i m i t si t sw i d e ra p p l i c a t i o n s t h e r e f o r e ，h o wt od e c r e a s et h ep a p rh a s b e c o m et h eh o tt o p i c p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ( p s o ) a l g o r i t h mp u tf o r w a r da c c o r d i n gt ot h e s i m u l a t i o no ft h eb i r d f l o c ki nt h e i rf o o d - s e a r c h i n g b e c a u s eo fn o tm u c h p a r a m e t e ra d j u s t i n g ，s i m p l eo p e r a t i o n a n de a s y a p p l i c a t i o n , n o w a d a y sp s o a l g o r i t h mi sp a i dm o r ea n dm o r ea t t e n t i o ni nt h eo p t i m i z i n ga p p l i c a t i o n b u tp s o a l g o r i t h mh a sb a c k w a r d so fe a s yf a l l i n g i n t ol o c a l o p t i m i z a t i o na n dl o w c o n v e r g e n c ep r e c i s i o n f o rt h e s er e a s o n s ，s o m ei m p r o v e m e n t so ft h ea l g o r i t h m w e r ep r o p o s e d w eh a v es t u d i e da ni m p r o v e dp s oa l g o r i t h m t h i sl g o r i t h mc a n u s es t a t i s t i c a ll a w so fp a r t i c l ef i t n e s st oc l a s s i f yt h ep a r t i c l e s ，a n dt a k ed i f f e r e n t e v o l u t i o nm o d e lf o rd i f f e r e n tk i n d so fp a r t i c l e s i ti ss u i t a b l et os o l v et h ep r o b l e m o fp a p ro fo f d m ，b e c a u s ei ti sn o to n l yc a l ls e a r c ht h eo p t i m i z a t i o na c c u r a t e l y w i t hl i t t l e 耐g i m lm e s s a g ea n di th a v ei n c r e a s e dt h es e a r c h i n gp r e c i s i o nh i g h l y t h ep h a s eo p t i m i z a t i o nc o m b i n a t i o nm e t h o di sa ne f f e c t i v em e t h o dt ot h e p a p rr e d u c t i o n , i nt h i sm e t h o d , t of i n dt h et h ep h a s i cs i g n a la p p r o x i m a t e l yi st h e k e yp o i n t i na l l u s i o nt oi n c r e a s i n gt h es e a r c h i n gp r e c i s i o n ，an o v e li m p r o v e d p a r t i c l es 1 锄o p t i m i z a t i o na l g o r i t h mi sp r o p o s e d i nt h i s p a p e r w eh a v e c o m b i n e dt h ep s oa l g o r i t h m 、析也t h et h ep h a s eo p t i m i z a t i o nc o m b i n a t i o n m e t h o d f i r s t l y , t of i n dt h ep h a s i cs i g n a la p p r o x i m a t e l y 、访t hw h i c hw o u l dg e tt h e 哈尔滨工程大学硕士学位论文 l e a s tp a p r 诮1t h ei m p r o v e dm e t h o di nt h i sp a p e r ，a n dt h e nw ec a ng e tt h el e a s t p a p n l es i m u l a t i o nr e s u l ts h o w st h a tt h i sa i g r i t h mi n t r o d u c e di nt h i sp a p e ri s b e t t e rt h a nt h eo t h e rm e t h o d si ns a m ec o n d i t i o n f i n a l l y ，t h r o u g ht h ee x p e r i m e n t s i m u l a t i o n ，t h ea v a i l a b i l i t yo f t h ei m p r o v em e t h o dw a sf u r t h e rc o n f i r m e d k e yw o r d s ：o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ；p e a k - t o - a v e r a g e p o w e r r a t i o ；p a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o n ；t h e p h a s e o p t i m i z a t i o n c o m b i n a t i o nm e t h o d 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下， 由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用 已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内 容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品 成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中 以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承 担。 作者( 签字) ： 毵世 日期：沁气年2 月心日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在 校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔 滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印 件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关 数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇 编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后 结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位 为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文( 晚授予学位后即可口在授予学位1 2 个月后 口 解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作暑( 签字) ：多舌幢 日期。一年月阅 导师( 签字) ：杈石 。哆年? 肌e l 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究的目的及意义 正交频分复用( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，o f d m ) 是一 种特殊的多载波( m u l t i c a r r i e r sm o d u l a t i o n ，m c m ) 4 $ 输方案u 1 ，它是一种调制 技术，也是一种复用技术。近年来，o f d m 技术以其频谱利用率高、抗衰落 能力强、且能在频率选择性衰落信道中进行高速数据传输等优点得到了越来 越多的关注。目前o f d m 技术已被广泛应用于数字音频广播( d a b ) 、高速 无线局域网等实际系统中，并成为下一代移动通信的核心技术之一。然而， o f d m 信号的高峰平比( p e a k t oa v e r a g ep o w e rr a t i o p a p r ) 现象容易导致 信号的交调失真和系统性能的下降。为了保证输出信号的线性放大，在系统 实现时就必须采用具有大动态范围的线性高功率放大器。这就增加了系统的 造价和实现难度。可以说高p a p r 现象一直是影响着o f d m 技术应用前景的 关键问题。很多学者都将其视为研究的热点问题，因此各种抑制方法应运而 生。目前的峰平比抑制技术可化分为预畸变类技术、编码类技术和信号扰码 类技术三类。其中预畸变类技术普遍存在导致信号失真，抑制效果不够理想 的缺点；编码类技术虽然可以取得较好的抑制效果，却受限于子载波数，只 适用于子载波数较少的情况下；信号扰码类技术以其稳定、不受子载波数目 限制的p a p r 抑制效果得到了广泛的认可，但在实际应用中仍普遍存在着计算 量大、抑制效果不够理想的缺点。因此在不过多增加系统复杂度的前提下寻 找一种不受子载波数限制、且更有效的抑制o f d m 信号的高p a p r 的方法成 为了目前学者研究的热点问题。于是将操作相对简单、且寻优效果优异的人 工智能方法应用到0 f d m 信号的p a p r 抑制中也成为其中的一个重要研究方向。 粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ，以下简称p s o 算法) ，是 由k e n n e d y 和e b e r h a r t 于1 9 9 5 年首次提出的一种基于迭代的寻优算法闭，属 于人工智能算法中的一种。它模拟了生物界中鸟群觅食的过程。p s o 算法是 1 哈尔滨工程大学硕士学位论文 一种基于群体( p o p u l a t i o n ) 行为的优化算法，每个粒子通过和其他粒子进行信 息交互，调整自己的进化方向，以达到全局最优。由于p s o 算法操作简单、 易于实现、涉及参数少，因此在当前的优化应用中越来越受到人们关注。更 重要的是p s o 算法无需过多原始信息就能达到全局最优的特点非常适用于 解决随机性很强的o f d m 信号的优化问题。因此将其应用于优化连续的相位 组合的峰平比抑制中是十分可行的。本文将对p s o 算法和现有改进算法的原 理进行深入的研究。并利用p s o 算法寻优精准、无需原始信息、操作相对简 单等特点，提出一种有效的o f d m 信号p a f r 抑制算法。国内外还没有p s o 算法在峰平比抑制中应用的论文发表，所以本课题在p s o 算法的扩展应用方 面将具有重要意义。 1 2 课题的国内外研究现状 1 2 1o f d m 国内外研究现状 作为未来移动通信的关键技术，o f d m 技术最早起源于2 0 世纪5 0 年代 中期，当时主要是美国国防部用于军事上的高频无线通信系统。在6 0 年代并 行数据传输和频分复用的概念就已经形成使用。不过当时由于技术上的问题， 许多问题没有办法很有效地解决。1 9 7 1 年，s b w e i n s t e n 和p m e b e r t 提出了 第一个完整的o f d m 系统，包括用i f f t 产生信号以及在多径信道中加入保 护间隔，简化了系统结构，才使得更趋于实用化翻。但是由于当时没有功能 强大的半导体器件，所以未能实现这些想法。8 0 年代，研究的重点放在了如 何将技术应用于高速m o d e m 。进入9 0 年代以来，对技术的研究深入到无 线调频信道上的宽带数据传输。将o f d m 概念用到了蜂窝移动无线通信系 统中，为当代无线o f d m 通信系统的发展奠定了坚实的基础嘲。一部0 f d m 技术发展史深刻地表明，o f d m 技术不论是在过去的有线网络中还是现在的 第三代移动通信系统，甚至是未来的第四代个人通信服务( p e r s o n a l c o m m u n i c a t i o ns c r v i c e ，p c s ) ，一直以来都受到了人们很大的注意。 o f d m 现已被多个标准所采纳，如：欧洲地面数字视频广播疆1 ( t e r r e s t r i a l 2 哈尔滨工程大学硕士学位论文 d i g i t a lv i d e ob r o a d c a s t i n g ，d v b d 标准，数字音频广播扣1 ( d i g i t a la u d i ob r o a - 一d c a s t i n g ，d a b ) 标准，日本综合业务地面数字广播p 1 ( t e r r e s t r i a li n t e g r a t e ds e - - r v i c e sd i g i t a lb r o a d c a s t i n g ，i s d b d ，高速数据传输的数字用户线( d i g i t a l s u b s c r i b e rl i n e ，x d s l ) ( 包括对称、高速、超高速数字用户线：a d s l 、h d s l 、 v d s l ) 嗍，高速无线局域网标准、欧洲电信标准协议( e u r o p e a n t e l e c o m m u n i c a t i o n ss t a n d a r d si n s t i t u t e e t s i ) 的h i p e r l a n 2 唧及i e e e 8 0 2 1 1 1 唧，还有多媒体无线业务，如日本的m m a c ( m u l t i m e d i am o b i l e a c c e s sc o m m u n i c a t i o n s ) 等；i e e e 8 0 2 1 6 3 t l z j 标准中，o f d m 技术还被应用于 固定无线接入( f i x e dw t r e l e s sa c c e s sf w a ) 系统。不仅在无线方面，在有线电 视( c o m m u n i t ya n t e n n at e l e v i s i o n ，c a t v ) 中也采用了o f d m 技术【1 3 1 。随着对 o f d m 技术研究的深入，出现了应用于不同环境、性能更为优越的o f d m 技 术各种变型形式，如：o f d m a ( o f d ma c c e s s ) ，矢量v o f d m 哪( v e c t o r o f d m ) 、宽带w - o f d m 5 1 ( w i d e b a n do f d m ) 及o f d m 和c d m a 、t d m a 、 f d m a 等技术结合的r - o f d m ( r a n d o m i z e do f d m ) t 6 】。o f d m 和小波包理论 相结合w a v e l e t o f d m 等。 o f d m 技术之所以得到了广泛的认可是由于其具有许多突出的优点，主 要体现在以下几点： ( 1 ) 本身可以有效地对抗i s i ，适用于多径信道中的高速数据传输。这里 可以先作定性的理解：多载波调制是将要传的信息均分于各个载波从而形成 多个并行的窄带子信道，因此当信道中因多径传输而出现频率选择性衰落时， 这种技术体现出很强的鲁棒性。如果说在信号频带中出现的深凹陷会严重损 坏单载波系统的性能，那么对多载波系统，只有落在频带凹陷处的子载波及 其携带的信息受影响，其他的子载波未受损害，因此系统的b e r 性能要好得 多。 ( 2 ) 通过各子载波的联合编码，可具有很强的抗衰落能力，有效提高系统 性能。而且o f d m 技术本身已经利用了信道的频率分集，如果衰落不是特别 严重，就没有必要再加时域均衡器，简化了系统结构。 3 哈尔滨工程大学硕士学位论文 ( 3 ) 由于基于d f t 的o f d m 有快速算法，所以与单载波系统相比，复杂 性较低。在单载波系统中，大部分复杂性都在于均衡器，而在o f d m 系统， 大部分复杂性都取决于f f t 的复杂性，而不需要做均衡。将f f t 和均衡器相 比较可知，f f t 的复杂性较低。因此o f d m 的系统复杂性比单载波系统低。 ( 4 ) o f d m 技术的频谱利用率很高。在o f d m 中，相邻子载波的频谱可 以重叠，使频谱利用率可以接近奈奎斯特极限。这一点在频谱资源有限的无 线环境中很重要，尤其是频谱资源日趋紧张的现在。 o f d m 这么多的优点，决定着它有很好的应用前景，但并不是意味着它 没有缺点。对于o f d m 系统最重要缺点就是它的p a p r 比较高，这主要是由 于o f d m 信号是非恒定的包络，任何非线性的r f 放大都会导致产生互调 成分，从而影响邻近带宽的信号和系统的性能。为了提高传输效率和系统性 能，在发送端必须考虑到信号的峰值和均值因子。若将功放输入信号的最大 幅度控制在功放的线性范围内，则对于输入信号的平均幅度，功放级就不能 输出较高功率，这对传输是非常不利的；为了避免性能损失，功率放大器必 须具有很大动态范围的线性度，这使得放大器的价格昂贵并且有时这种要求 是不切实际的。因此降低p a p r 技术对o f d m 系统很重要。 1 2 2 峰平比抑制技术国内外研究现状 可以说是否能有效的抑制信号的高峰平比关系着o f d m 技术的发展前 景。o f d m 包络的不稳定性可以用p a p r 来表示。p a p r 越大，系统包络的 不稳定性越大。因此要改善系统的性能，就要设法减少p a p r , 克服这一问题 最传统的方法是采用大动态范围的线性放大器，或者对非线性放大器的工作 点进行补偿，但是这样所带来的缺点就是功率放大器的效率会大大降低，绝 大部分能量都转化为热能被浪费掉，这一点在移动设备中是绝对不能允许的。 随着移动通信业务和o f d m 技术的兴起，近些年来国内外许多专家进行 了相关的研究，提出了许多解决方法。国际上些知名大学和研究机构，有 许多博士的博士论文也开始研究p a p r 问题，如美国s t a n f o r d 大学的j t e l l a 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 d 0 博士( 1 9 9 9 年) u 刀、瑞士r o y a l 技术学院的n a y o u b 博士( 1 9 9 9 年) p 叼、u r b a n a - c h a m p a i g n 大学的k k h e n r y 博士( 2 0 0 i 年) n 明，美国p o l y t e c h n i c 大学的 d d h e r n a n d e z 博士( 2 0 0 2 年) 例等，都为p a p r 抑制方法的研究做出了重大 贡献。相比而言，我国在这方面的研究还是比较滞后，还没有系统的研究。 从检索到的公开发表的论文来看，也是非常少的，而且大部分都是跟踪国外 的研究成果。从国家的投入来看，资助的项目和资金相对来说也是比较少。 幸运的是，我们国家已经开始认识到了这方面的不足和重要性，从2 0 0 1 年 开始大规模地启动了新一代无线移动通信系统无线传输链路技术的研究工 作，相信今后这方面的研究会越来越受到重视。 目前p a p r 的抑制法按照对信号的处理方式可以划分为预畸变类技术、 编码类技术和信号扰码类技术三大类。其中预畸变技术是采用非线性过程， 直接在o f d m 信号幅度峰值或附近采用非线性操作来降低信号的p a p r 值。 这类技术包括：直接限幅法、峰值加窗法和压缩扩展法等。编码类技术通过 限制可用于传输的信号码字集合，只有那些幅度峰值低于所设定的最大峰值 限的码字才能被选择用于传输。这种方法主要使用的码为分组码( b l o c kc o 一d e ) ，格雷补码序歹l j ( g o l a yc o m p l e m e n t a r ys e q u e n c e s ，g c s ) 码和雷德密( r e e d m u l l e r ) 码等。信号扰码类技术的原理是通过加扰序列对o f d m 符号进行加 权处理，来降低高p a p r 出现的可能。如相位组合优化法是通过优化子信道 的载波相位，从而选择p a p r 较小的o f d m 符号及相位组合来传输。这类方 法实际上是从概率的角度来减小p a p r ，其主要思想就是显著减小大峰值功 率信号出现的概率，优化o f d m 信号p a p r 值的统计特性，从而达到降低系统 峰均比的目的，因此有时也被称为概率类技术。这一类方法主要包括：相位优 化组合法、选择映射法( s e l e c t i v em a p p i n g ，s l m ) 、部分发送序列法( p a r t i a l t r a n s m i ts e q u e n c e s ，p t s ) 等。 虽然现有的抑制算法种类繁多，但却都在不同的方面存着缺点，影响其 在实际应用中的抑制效果。如由于采用非线性处理，预畸变类技术会导致信 号的失真，抑制效果不够佳；编码类技术虽然可以取得较好的抑制效果，但 哈尔滨工程大学硕士学位论文 随着子载波数的增加，p a p r 会大幅度增加，因此不适合子载波数较多的情 况；信号扰码类技术以其稳定、不受子载波数目限制的p a p r 抑制效果得到了 广泛的认可，其中相位优化组合算法在理论上得到了最好的抑制效果。具有 代表性的是基于逼近相位信号理论的相位优化组合法，如n e w m a n 法和 n a r a h a s h i 法。但这类方法在实际应用中仍存在着计算量大、抑制效果不够理 想的缺点。 相位优化组合法抑制p a p r 的实质是一个全局寻优问题。粒子群算法非 常适合应用在寻优问题当中，理论上也证实了粒子群算法在寻找全局最优解 的可行性和先进性，因此将粒子群算法结合相位优化组合法应用到o f d m 信 号的峰平比抑制中是合情合理的。 1 2 3 粒子群算法国内外研究现状 p s o 算法是智能优化算法领域中的一个新的分支，其源于对鸟群群体 运动行为的研究。自p s o 算法提出以来，由于它操作简单、易于实现，引起 了国际上相关领域众多学者的关注和研究，其研究大致可以分为：算法本身、 参数选取、以及与其他进化算法的融合及应用。下面就这些方面的研究情况 做综述性的介绍。 为了提高p s o 算法的收敛性能，s h i 等人于1 9 9 8 年在原始p s o 算法的 速度项引入惯性权重( i n e r t i aw e i g h t ) t ：t 1 ，引入惯性权重是为了平衡粒子的全局 搜索能力和局部搜索能力。如果惯性权重大，则全局搜索能力强，局部搜索 能力弱：反之，则局部搜索能力增强，全局搜索能力减弱。惯性权重的引入 对p s o 算法的性能改善很大，因此称带有惯性权重的p s o 算法为标准p s o 算法。同年，另一个称之为收缩因子( c o n s t r i c t i o n 缸t o r ) 的系数被引入网，但 从数学上分析，这两个参数是等价的。 1 9 9 8 年a n g e l i n e 提出采用遗传算法中的选择操作改进p s o 模型网，称 为混合p s o 算法( h p s o ) 。混和p s o 算法主要应用p s o 算法的基本机制以及 遗传算法所采用的自然选择机制。在a n g e l i n e 的h p s o 模型中，根据适应度 6 哈尔滨工程大学硕士学位论文 函数选择每次迭代产生的新粒子，用适应度较高的一半粒子的位置和速度矢 量取代适应度较低的一半粒子的矢量，但保持后者个体极值不变。这样p s o 算法在提高收敛速度的同时保证了一定的全局搜索能力，在大多数的 b e n c h m a r k 函数的优化上取得较原始p s o 算法更好的优化结果。 2 0 0 0 年l o v b j e r g 与r a s m u s s e n 提出将遗传算法中的交叉操作引入p s o 算法口哪。基本原理为：粒子群中的粒子被赋予一个交叉概率，这个交叉概率 是用户确定的，与粒子的适应值无关，选择父代时没有基于适应值，这样做 是为了防止在进行多局部极值函数优化时陷入局部最优。 也有人将变异算子引入到p s o 算法中，变异算子的引入主要是为了增强 p s o 算法跳出局部最优解的能力。其变异过程为：首先，确定变异的时机。 很多参数都可以表现粒子群的收敛程度，它们的大小和变化情况可以作为确 定变异时机的依据，例如群体最优个体的历史最优位置的变化口卯、粒子群位 置质心到各个粒子当前位置的距离之和嘲、群体最优适应值的变化率跚、群 半径咖( 所有粒子当前位置到全局极值的距离) 、群体适应值的方差等。这 些参数可以单独使用，也可以“结合”起来判断变异的时机。 2 0 0 1 年p a r s o p o u l o s 将目标函数进行两步转化的思想应用到了p s o 算法 中例。该方法能跳出局部最优，有效定位全局最优点，更稳定地收敛，成功 率有明显提高，但不能枚举全部最优。 2 0 0 2 年a 1 k a z e m i 提出m u l t i p h a s ep s o 算法唧，在群中随机选取部分个 体向全局极值飞，其他个体向反方向飞，以扩大搜索空间。 我国学者孙俊于2 0 0 4 年给出具有量子行为的p s o 算法p ，该方法是一 种不确定的搜索算法。此算法是标准p s o 算法在量子空间的扩展，其性能优 于标准p s o 算法，但用在优化网络权重时，优势并不明显。同年，王俊伟口2 1 等通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新，构造了一种带有梯度加速的 p s o 算法。梯度信息的加入使粒子的移动更具针对性，进一步提高了p s o 算 法的收敛速度，但也会增加算法对问题的依赖性，特别是有些梯度信息极易 将粒子引向局部最优解。 7 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 0 0 5 年王华秋提出将模拟退火( s a ) 算法引入到p s o 算法中田1 。这种模拟 退火p s o 算法，结合了p s o 算法的快速寻优能力和s a 的概率突跳特性。粒 子群的追踪过程在各个相对独立的并行进程内完成，从而保证各个种群的多 样性。同年，赵明口哪等将粒子群优化算法引入抗体的生成，提出了一种基于 粒子群优化机理的多样性抗体生成算法，利用这一算法生成的抗体的多样性 以及算法的收敛速度都令人满意。同年刘靖明提出一种基于粒子群的k 均值 聚类算法瞰1 。该算法有很好的全局收敛性，有效地克服了传统k 均值算法易 陷入局部最优和对初始值敏感的问题，而且具有较快的收敛速度。同年，俞 欢军p q 等提出将h o o k e j e e v e s 模式搜索方法嵌入粒子群优化算法中，此外， 在搜索过程中还加入变异操作。其中，局部搜索增加了算法的开发能力，而 变异操作提高了算法的探测能力。此算法局部搜索能力有显著提高，且搜索 到全局最优的概率更高。 2 0 0 6 年吴延科提出了基于统计规律的p s o 算法m 1 ，该算法按照粒子的适 应值统计规律对粒子进行分类，对不同类别的粒子采用不同的进化模型，较 大的改善了p s o 算法的性能。p s o 算法是在解决连续优化问题中发展起来的， e b e r h a r t 等又提出了p s o 算法的离散二进制版，用来解决工程实际中的组合 优化问题网。 2 0 0 8 年刘国安提出了基于种群分类的粒子群改进算法，该算法首先利用 粒子适应值的统计规律对粒子进行分类，对属于不同类别的粒子采用不同的 进化模型，对于利用完全模型进化的粒子，采用动态调整学习因子的方法， 从而大大提高了算法的优化效率和优化精度无论是在优化精度方面还是在 优化效率方面，均较以往提出的p s o 算法在性能上有本质的提高并将其成 功的应用到了图像检索中删i 。 以上改进算法各有优缺点，它们引入一些新的参数，在改进算法的同时 增加了算法的复杂性，提高某种性能的同时也为此付出了相应的代价。因此 对p s o 算法的改进研究还存在很大的发展空间。 p s o 算法已经引起越来越多人的关注，尽管它还缺乏完善的理论分析， g 哈尔滨工程大学硕士学位论文 其有效性也没有给出严格的数学论证，但回顾模糊控制的发展历史，理论的 不完善并不妨碍应用，有时甚至应用是超前于理论的，并推动理论的研究， 到目前为止，p s o 算法已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统 控制以及其他遗传算法的应用领域。 1 3 课题研究内容及论文安排 本课题属于基础理论研究，主要研究o f d m 的峰平比抑制算法的基本原 理，掌握其实现步骤和方法，并在此基础上研究经典的抑制算法，针对各自 存在的优缺点进行分析。随后学习粒子群算法的原理，针对各种改进的粒子 群存在的优缺点进行分析，并将效果最好的粒子群算法引入到o f d m 的峰平 比抑制算法中去，取得了理想的效果。为此本论文的具体内容安排如下： 第l 章为绪论。首先介绍了o f d m 、p a p r 抑制、粒子群算法理论的研 究目的、意义及目前国内外发展现状，最后给出了本文的主要工作和内容安 排。 第2 章，首先介绍了o f d m 技术的基本原理。随后着重分析了产生高峰 平比的原因，给出p a p r 的定义及其统计特性，介绍了降低o f d m 信号p a p r 的三类方法，预畸变类技术、编码技术和信号扰码类技术，并对其优缺点进 行了分析比较。通过仿真分析把信号扰码类技术作为研究的重点。 第3 章，首先介绍粒子群算法的原理以及实现过程，其次给出了粒子群 算法在函数优化、神经网络训练、组合优化、工程等方面的应用，并对现有 的经典粒子群改进算法进行综述，并分析不同改进算法的优缺点。最后详细 介绍了本课题将采用的动态调整学习因子的方法。通过大量的实验测试验证 了其改进思路的有效性与先进性，为下一章的实际应用做好了铺垫。 第4 章，详细介绍了基于粒子群算法的o f d m 峰平比抑制法的实现过程。 第5 章，仿真实现了基于粒子群算法对o f d m 峰平比的有效抑制，为了 验证该方法的有效性，比较了抑制前后信号p a p r 的变化。为了验证其先进 性将改进算法优化所得的p a p r 值分别与同等情况下基于逼近相位信号理论 9 哈尔滨工程大学硕士学位论文 的n e w m a n 法和n a r a h a s h i 法所得的包络信号幅值及p a p r 值进行了比较。 实验仿真结果表明子载波数不同情况下本文提出的改进算法都能保持理想的 抑制效果。其性能优于同等条件下n e w m a n 、n a r a h a s h i 提出的基于逼近相位 信号的相位优化组合方法，且适合任何子载波数的o f d m 系统。具有重要的 应用价值。 最后本文将总结归纳作者一年来在o f d m 信号的峰平比抑制法、粒子群 算法的研究及应用中所作的工作，并对其不足和今后的发展进行展望。 1 0 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第2 章o f d m 和p a p r 抑制技术的基本原理 2 1 正交频分复用( o f d m ) 技术 在传统的f d m 系统中，各窄带信号独立产生，它们被分配到不同的频 带上进行传输，在接收端由滤波器加以分离，这使得有限的传输频带不能得 到充分的利用。而o f d m 的特性是使不同的信号通过一个快速傅立叶变换联 合产生，各信号的频谱相互交叠的，有效的节省了频带资源，因而简化了信 号的产生过程，提高了系统的频谱利用率，如图2 1 所示，在频率选择性的 无线信道中应用有很大的优势。 信道l信道2信道3信道4信道5信道6 传统的频分复用 频率 频率 图2 1 传统频分夏用和o f d m 的比较 2 1 1o f d m 的基本原理 o f d m 技术是将待传输的高速数据信息经串并变换，分割为路低速数 据，再分别调制到n 个相互正交的载波上，然后叠加在一起发送。接收端用 同样数量的载波进行相干接收得到低速数据，再经过并串变换为高速原始数 据。因为每个子载波上的调制速率很低( 原高速数据率的1 ) ，调制符号的持 续间隔远大于信道的时间扩散，从而能够在具有较大失真和突发性脉冲干扰 哈尔滨工程大学硕士学位论文 的环境下对传输的数字信号提供有效的保护。我们知道多径传输容易造成频 率选择性衰落，而o f d m 加大了码元周期，同时在o f d m 符号之间插入了 保护间隔，使保护间隔大于无线信道的最大时延扩展，这样就可以最大限度 地消除由于多径而带来的符号间干扰o s o ，从而对多径时延扩散不敏感。另 外，o f d m 的频域编码和交织技术在分散的并行数据之间建立了联系，这样 由于部分衰落或干扰而遭到破坏的数据，还可以通过频率分量增强部分的接 收数据得以修复，即实现了频率分集。o f d m 的系统框图和频谱结构分别如 图2 2 、图2 3 所示。 由图2 2 不难看出，为了使子载波间可以重叠，它们在频率上必须有良好 的正交性，子载波间才不至于产生干扰。由此，w e e m t e i n 和e b e r t 提出了将 d f t 作为调制过程的部分应用于并行数据系统的思想，这意味着：在使用 基于d f t 的多载波传输技术的系统中，频分复用可以不需要通过带通滤波器 而在基带部分就可实现。此外d f t 还可以通过它的快速算法f f t 来完成。 随着近些年来在超大规模集成技术上取得的长足进步，使得高速、多点f f t 信 串 i - 寺 并 加入 数 号 并 f 串模 _ 砖 啼 循环 _ 转 映 转 f 转 嚣缀 射 换 一 t呻 换换 i ，下变频 - q 信道卜一上变频|l “” 信 并 f 串 模 号 富 f并 去掉 数 o r - - -循环一 逆 转 t转 转 映 换 - - - - 换 前缀 换 射 图2 2o f d m 系统原理框图 1 2 哈尔滨工程大学硕士学位论文 ( a ) o f d m 子信道的频谱( b ) 一个o f d m 符号的频谱 图2 3o f d m 的频谱结构图 得以实现。正是基于d f t 的多载波传输使得o f d m 技术能够广泛应用于现 代通信系统。 2 1 2o f d m 的数学模型 o f d m 系统有一些不同的形式，我们就最流行的采用循环前缀形式的 o f d m 系统建立相应的数学模型。图2 4 是o f d m 系统的连续时间基带模 型 2 6 】。 发射机 设o f d m 系统共有个子载波，系统带宽为形拖，符号长度为疋，循 环前缀c p 的长度为舀，即一个o f d m 帧符号的传输时间是r = 五+ 珐，发 射机发射的第k 个载波波形为： 桫j 击e x p j 2 r t 和吲】f 【o ，明 ( 2 - 1 ) l 0 t 引o ，t 】 这样第f 个o f d m 帧符号的已调波形为： 哈尔滨工程大学硕士学位论文 一l = z ( 七) 苁。一，d ( 2 2 ) 当传输的是一个无限的o f d m 符号序列时，o f d m 已调信号波形可以表 示为： 一l j ( f ) = 墨o ) x , ( k ) 痧k ( t - i t ) ( 2 3 ) 信道 我们假设信道冲击响应g f ) 的支撑小于循环前缀c p ，即f 【o ，珐】，则 接收机收到的信号为： 7 i ( f ) = ( g s ) ( f ) = f 印g ( f ，t ) s ( t - 7 ) d f + 丢i i f ) ( 2 - 4 ) 这里，二9 ) 是信道的加性高斯白噪声( 复形式) 。 接收机 o f d m 接收机由一个滤波器组构成，其中第七个滤波器与传输载波波形 么p ) 的后面部分 毛，明相匹配，即 州= 。篇警1 亿5 ， 由于c p 包含了所有前面符号的符号间干扰，所以接收机滤波器组的抽 样输出将不含有i s i 。因此，我们在计算第k 个匹配滤波器的输出时可以忽略 时间标号i ，利用式( 2 3 ) ( 2 - 4 ) ( 2 5 ) ，我们得到： 儿= ( ，宰、壬，。) ( f ) l ，_ = e ，( f 胛。仃一t ) d t ： r g c l r ， 墓x c 七，苁。一f ， d - r 卜p ，衍+ - ；c r 一，苁c r ，出 任6 设信道的冲击响应在一个o f d m 符号间隔内不变，记之为g ( r ) ，这样就 得到： m = 萎x ( 七) ( r g ( f 娩心一f ) 如津( r ) 出+ ；( r r ) 戎( r 渺 ( 2 7 ) 积分区间珐 ， 丁以及o f 岛蕴含着o ，一r ? 。上式的内积分可 哈尔滨工程大学硕士学位论文 以写成： r g 。硫( f f ) 出= 广g 。) e x p j 2 ：t k ( t - f 丁r - t c e ) w ? ， 打 y 吣 但8 ) ：e x p j 2 ：r k ( 雨t - t c e 一) w n 户g ( f ) e x p 卜_ ，2 万七彤】卉 f z = l p p a e e z = 1 - ( 1 一e 吒) ( 2 1 6 ) c c d f