基于预留子载波TR算法的OFDM系统PAPR抑制仿真

资 源 简 介

本程序专门用于模拟和评估正交频分复用OFDM系统中降低峰值平均功率比PAPR的预留子载波Tone Reservation技术。在OFDM通信系统中，多个子载波的相干叠加往往会导致时域信号产生极高的瞬时峰值，这对射频功率放大器的线性度要求极高。本项目通过在频域保留一部分不传输有用信息的子载波，并利用这些预留子载波构造一个抵消信号，使其在时域上与原始信号的峰值相位相反，从而达到降低整体信号PAPR的目的。本仿真完整实现了TR算法的迭代流程，包括保留子载波的位置选择策略、消峰核函数的生成、循环计算补偿向量以及信

详 情 说 明

基于预留子载波 (TR) 算法的 OFDM 系统 PAPR 抑制仿真项目

项目介绍

本项目是一个基于 MATLAB 开发的通信系统仿真平台，旨在通过预留子载波（Tone Reservation, TR）技术降低正交频分复用（OFDM）信号的峰值平均功率比（PAPR）。在多载波调制系统中，各载波由于相位叠加极易产生瞬时高压，导致信号畸变。本项目通过在频域内牺牲少量不携带信息的载波来构造抵消信号，从而在不影响数据传输的前提下有效压制时域信号的峰值，提高射频功放的线性效率。

功能特性

• 完整实现了基于限幅投影（Clipping-based）的 TR 迭代算法。
• 支持灵活配置子载波数量、过采样因子以及预留载波比例。
• 内置消峰核函数（Kernel）的预计算与归一化处理机制。
• 提供自动化的 PAPR 性能统计与补足结果评估。
• 可视化展示包括 CCDF 概率分布曲线、时域波形对比以及算法收敛轨迹。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 安装有 Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
• 安装有 Communications Toolbox（通信工具箱）。

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件，将项目文件所在的目录设为当前工作路径。
2. 直接运行仿真脚本，程序将自动开始执行迭代计算。
3. 运行完成后，MATLAB 将弹出三个图形窗口，分别展示性能指标、波形变化和收敛过程。
4. 控制台窗口会实时输出仿真结果统计，包括平均 PAPR 降低量等关键数据。

实现逻辑与算法分析

该仿真项目严格遵循 TR 算法的标准处理流程，其核心实现逻辑分为以下四个关键阶段：

1. 系统参数初始化与资源分配 程序首先定义了 OFDM 系统模型。设置子载波总数为 256，过采样因子为 4 以捕捉精确的信号峰值。在所有子载波中，随机选取 32 个位置作为预留子载波（Reserved Tones），剩余位置用于传输 16-QAM 调制的数据。这种分配方式模拟了实际系统中控制信道与数据信道的资源划分。

2. 预计算消峰核函数 (Kernel Construction) 为了在迭代中快速抑制峰值，程序预先构造了一个时域消峰脉冲 $p(n)$。在频域中，仅在预留载波位置赋值为 1，其余位置补零，经过 IFFT 变换后得到时域核函数。随后，程序通过循环移位将核函数的峰值对齐到起始时刻，并进行归一化处理。这个核函数的作用是在迭代中作为“手术刀”，精准地切除信号中的异常峰值点。

3. TR 迭代消峰核心流程 对于每一个生成的 OFDM 符号，程序进入最大 20 次的迭代评估：

• 峰值检测：检测当前时域信号的最高瞬时值。
• 门限判断：如果信号峰值低于预设的目标门限（6dB），则提前跳出迭代。
• 脉冲抵消：根据当前最大峰值的大小和相位，计算补偿增益。利用预计算好的核函数，通过循环位移将其对齐到信号峰值发生的采样点。
• 权重更新：引入步长因子 $alpha$（默认 0.8）调节每次抵消的强度，目的是在抑制峰值的同时尽量减少对其他采样点电平的影响。这一步骤利用了时域循环卷积的性质，确保了抵消信号仅由预留子载波构成。

4. 统计分析与性能评估 仿真过程对大量 OFDM 符号进行了蒙特卡洛统计。通过对比处理前后信号的幅度分布，程序计算并绘制了互补累积分布函数（CCDF）曲线。这一指标清晰地反映了在特定功率门限下，经过 TR 算法处理后的信号出现高 PAPR 的概率显著降低。

关键实现细节说明

• 过采样 (Oversampling)：代码中采用了 $L=4$ 的过采样。由于连续信号的峰值可能出现在离散采样点之间，过采样极大提高了 PAPR 计算的准确性，确保了抑制效果的真实可靠。
• 收敛因子优化：算法引入了 Alpha 参数。代码逻辑展示了如何通过该因子平衡收敛速度与系统稳定性。
• 循环位移 (Circular Shift)：在更新信号时，代码利用取模运算 mod 实现了核函数的快速位置对齐，模拟了频域相移在时域的作用，充分体现了 OFDM 循环前缀及离散傅里叶变换的特性。
• CCDF 度量：通过统计 $NumSymbols$ 组数据，程序准确评估了算法在不同 PAPR 门限下的鲁棒性，为通信链路预算提供了参考数据。