基于SLM算法的OFDM系统PAPR抑制仿真程序

资 源 简 介

该项目致力于解决正交频分复用（OFDM）系统中由于多载波叠加导致的峰值平均功率比（PAPR）过高问题。系统主要实现了SLM（选择性映射）算法，通过产生一组互相统计独立的备选信号序列，并从中选择PAPR最小的信号进行发送，从而显著改善功率放大器的效率。程序的核心流程包括：首先生成随机比特流并进行QAM或PSK符号调制，随后生成多组相互正交的相位旋转矢量。系统将原始频域信号分别与这些相位矢量相乘，得到多个不同的候选信号分支。接着通过快速傅里叶反变换（IFFT）将各分支信号转换到时域，并实时计算每个分支信号的峰

详 情 说 明

基于SLM算法的OFDM系统PAPR抑制程序设计与仿真

项目介绍

本项目专门用于研究和评估正交频分复用（OFDM）系统中的峰值平均功率比（PAPR）抑制技术。由于OFDM信号是由多个子载波叠加而成，在时域上容易产生极高的峰值功率，这对射频功率放大器的线性度提出了很高要求。本项目通过实现选择性映射（SLM）算法，模拟了如何通过引入相位随机化和多路并行处理来降低信号的PAPR，从而提高功率放大率的使用效率，降低系统功耗。

功能特性

• 多分支并行处理：支持设置不同的SLM分支数量（如1路、2路、4路、16路），定量观察分支数增加对PAPR抑制效果的提升程度。
• 高精度峰值估计：采用4倍过采样技术，通过频域补零的方式模拟连续信号的峰值，确保PAPR计算结果更接近物理真实值。
• 标准化统计评价：自动计算累积分布函数（CDF）并转化为互补累积分布函数（CCDF）曲线，这是衡量PAPR抑制性能的国际标准化指标。
• 可视化对比分析：通过时域波形图直观展示信号处理前后的幅度包络变化，清晰反映SLM算法对大峰值信号的压缩作用。
• 自动化性能总结：程序能自动识别CCDF在0.01（1%概率）处的PAPR具体分值，并计算各分支相对于原始信号的抑制增益（dB）。

使用方法

1. 环境准备：启动MATLAB开发环境，确保已安装通信系统工具箱（用于QAM调制等函数）。
2. 参数配置：在主程序内部可灵活调整子载波数、调制阶数、分支数列表及仿真符号数。
3. 执行仿真：运行主函数后，系统将进行数千次蒙特卡罗循环计算。
4. 结果查看：仿真结束后将自动弹出结果图表，并在命令行窗口输出详细的PAPR抑制数值报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020a 或更高版本。
• 硬件要求：通用办公电脑即可，建议内存4GB以上。
• 依赖模块：需要MATLAB Communications Toolbox支持。

实现逻辑说明

程序按照OFDM物理层信号处理流程展开，其具体逻辑如下：

1. 随机数据生成与调制：利用随机数生成器产生比特流，并映射为16-QAM星座符号，同时对调制后的符号进行单位平均功率归一化。
2. 相位旋转矢量生成：预先生成多组随机相位矢量，每个元素从{+1, -1, +j, -j}中随机选取，这些矢量保证了不同分支信号之间的统计独立性。
3. 并行分支处理：对于每一组分支设置，程序将原始频域信号与不同的相位矢量按元素相乘进行频域加权。
4. 过采样IFFT变换：为了准确捕获时域峰值，在进行快速傅里叶反变换前，在频域信号的中间部分插入零值。随后执行IFFT将信号转为时域，并补偿过采样带来的幅度增益。
5. 最小PAPR判决：计算当前符号下所有候选分支的时域瞬时功率与平均功率之比。通过遍历搜索，找出其中PAPR值最小的一组信号作为最终传输候选项。
6. 统计统计与绘图：记录海量符号的仿真结果，利用经验累积分布函数计算概率分布，并绘制对数坐标下的CCDF曲线。

关键关键算法与实现细节

• SLM（选择性映射）算法：其核心思想是将一个OFDM符号通过U个相互独立的相位序列转化为U个不同的候选信号。由于这些序列发送的是相同的信息，接收端只需要获取选中的相位序列编号即可无损恢复数据。
• 频域补零过采样：在IFFT输入端，信号被分为两部分分别放置在两端，中间补零。这种方式相当于在时域进行了插值，使得采样点更容易落在信号的连续包络峰值点上。
• 性能评估公式：程序严格执行PAPR = 10 * log10(max(|x|^2) / E[|x|^2])的数学定义。
• CCDF统计逻辑：通过大规模随机实验，获取PAPR > PAPR0的概率。在绘图时采用半对数坐标系，纵轴代表概率（10^-0到10^-4），能够清晰展现SLM算法对小概率高功率事件的抑制能力。
• 可重复性控制：程序起始处设置了固定的随机数种子，确保不同运行环境下实验结果的数值一致性，方便算法调优。