降低papr的pts算法的一种次优化算法

资 源 简 介

降低papr的pts算法的一种次优化算法

详 情 说 明

在OFDM（正交频分复用）系统中，高峰均功率比（PAPR）是一个常见的问题，它会导致信号失真和功率放大器效率下降。部分传输序列（PTS）算法是一种有效的PAPR降低方法，但其计算复杂度较高，特别是在子载波数量较多时。为了在性能和计算复杂度之间取得平衡，研究人员提出了PTS的次优化算法。

次优化PTS算法的核心思想是通过限制搜索空间或采用启发式方法，减少遍历所有可能相位组合的计算量。常见的策略包括：

分组优化：将子载波分组，每组独立优化相位因子，减少全局搜索空间。 迭代优化：通过逐步调整相位因子，逼近最优解，而非一次性计算所有可能组合。 基于阈值的优化：设定PAPR目标值，一旦达到该值即停止搜索，避免不必要的计算。

这些方法虽然无法保证全局最优，但在实际应用中能以较低的计算代价实现显著的PAPR降低效果。次优化PTS算法特别适用于对实时性要求较高的通信系统，如5G或Wi-Fi。