正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)调制在高多普勒环境下可实现可靠通信,适用于卫星通信等高动态场景。然而,其峰值与平均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)易超出功放线性范围,导致非线性失真。部分传输序列(p...正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)调制在高多普勒环境下可实现可靠通信,适用于卫星通信等高动态场景。然而,其峰值与平均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)易超出功放线性范围,导致非线性失真。部分传输序列(partial transfer sequence,PTS)算法通过对数据符号分块再选取合适的旋转因子可以抑制PAPR。为提高PTS算法抑制PAPR的能力,提出了一种基于改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法的PTS算法,即IGWO-PTS算法,以适应离散组合优化问题并获得更优的子块划分方案,从而获得更好的PAPR抑制能力。推导证明了当相位旋转因子集合元素具有旋转对称性时,相位旋转因子组合空间可以收缩为原来的1 K(K为集合中元素个数),极大程度上降低了系统复杂度。仿真实验表明,IGWO-PTS算法相对于传统算法具有更好的PAPR抑制性能,并且在星地高动态场景下可以保持良好的传输可靠性。展开更多
文摘正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)调制在高多普勒环境下可实现可靠通信,适用于卫星通信等高动态场景。然而,其峰值与平均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)易超出功放线性范围,导致非线性失真。部分传输序列(partial transfer sequence,PTS)算法通过对数据符号分块再选取合适的旋转因子可以抑制PAPR。为提高PTS算法抑制PAPR的能力,提出了一种基于改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法的PTS算法,即IGWO-PTS算法,以适应离散组合优化问题并获得更优的子块划分方案,从而获得更好的PAPR抑制能力。推导证明了当相位旋转因子集合元素具有旋转对称性时,相位旋转因子组合空间可以收缩为原来的1 K(K为集合中元素个数),极大程度上降低了系统复杂度。仿真实验表明,IGWO-PTS算法相对于传统算法具有更好的PAPR抑制性能,并且在星地高动态场景下可以保持良好的传输可靠性。
