OFDM系统SLM算法PAPR抑制与CCDF性能分析

资 源 简 介

该项目在MATLAB环境下实现了一种针对正交频分复用（OFDM）系统的选择映射（SLM）算法，旨在解决OFDM信号由于多子载波相干叠加产生的峰值平均功率比（PAPR）过高问题。 该程序首先将输入的二进制数据流进行QAM星座映射，生成频域调制信号，随后通过预设的一组互不相关的相位旋转因子序列对原始信号进行加权处理，产生多个独立的频域候选副本。 系统对每一个副本分别进行逆快速傅里叶变换（IFFT）处理，并在时域计算各个候选信号的PAPR值，通过比较逻辑选出其中PAPR最小的一组信号作为最终的发送信号。 在性能

详 情 说 明

基于SLM算法的OFDM系统PAPR降低及CCDF性能分析

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境的通信系统仿真程序，专注于研究和评估选择映射（Selected Mapping, SLM）算法在降低正交频分复用（OFDM）系统峰值平均功率比（PAPR）方面的效能。OFDM技术虽然频谱效率高，但由于多个子载波在时域相干叠加，往往会导致较高的PAPR，进而对功率放大器的线性度提出挑战。本程序通过蒙特卡洛模拟方法，量化分析了SLM算法在不同备选相位支路数量下对PAPR抑制的效果。

功能特性

1. 完整模拟了标准的OFDM信号产生流程，包括随机位生成、16-QAM映射及IFFT变换。
2. 实现了多支路SLM核心算法，支持自定义不同数量的相位旋转因子序列进行对比。
3. 采用4倍过采样技术（L=4），以更精确地捕获模拟信号的瞬时功率峰值，确保PAPR估算的准确性。
4. 自动生成互补累积分布函数（CCDF）曲线，直观展示PAPR超过门限值的统计概率。
5. 提供详细的数据报表输出，包括各支路数下的平均PAPR、最大PAPR以及相对于原始信号的降低增益。
6. 多维度图形化展示，涵盖CCDF曲线图、平均增益柱状图、频域功率分布图以及时域信号功率波动图。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必备工具箱：Communications Toolbox（用于执行qammod等调制函数）。

实现逻辑与算法分析

1. 参数初始化与环境搭建 程序设置子载波数量为64，采用16-QAM调制。为了模拟连续信号的峰值特性，通过在频域补零的方式实现4倍过采样。仿真循环次数设定为2000次，以保证统计数据的收敛性。定义了包含1, 2, 4, 8路候选支路的对比方案，其中1路代表未经处理的原始OFDM信号。

2. 随机相位因子的生成 系统针对每一个候选支路生成一组长度为N的随机相位旋转因子，角度范围在0到2π之间。为了便于对比，第一组相位因子被强制设定为全1，确保仿真中包含原始信号的参考路径。

3. 符号生成与频域旋转 在每一次蒙特卡洛迭代中，程序随机生成数据并进行单位平均功率的正交幅度调制（QAM）。产生的频域符号分别与V组相位因子进行点乘运算，生成V个互不相关的频域候选副本。

4. 时域转换与PAPR计算 对V个副本分别进行IFFT变换。变换过程中，程序将频域信号按照过采样要求重新排列（将高频部分移至向量两端，中心补零），再通过高效的IFFT计算将其转为时域信号。随后，程序计算每个副本的瞬时功率与平均功率的比值，并将其转换为分贝（dB）单位。

5. 最佳路径选择逻辑 SLM算法的核心在于“择优录取”。程序比对V个候选信号的PAPR值，从中选出数值最小的一组信号。这个最小值被记录下来，作为该次仿真符号最终的PAPR表现。

6. CCDF统计与性能评估 在完成所有循环后，程序遍历预设的PAPR门限范围（4dB到12dB），计算每个门限下PAPR大于该值的符号占比，从而构建CCDF曲线。

关键函数与实现细节

过采样IFFT实现 为了在离散仿真中逼近模拟信号的峰值，代码通过将N个有效子载波映射到N*L个点的向量中来实现。具体操作是将原始N/2个数据放在IFFT序列的前端，另外N/2个放在末端，中间填充零。

相位加权算法 利用复数指数运算生成相位向量，通过对原始频域序列进行相位偏移，改变了时域信号的叠加相位，从而有效地降低了多个子载波同相位叠加导致高功率峰值的概率。

数据可视化分析

• 性能统计表：通过文本打印方式直观显示随着支路数V的增加，平均PAPR降低的dB数值，反映了算法的计算复杂度与性能增益之间的平衡。
• 时频特性观察：程序最后生成的子载波功率分布图和时域信号功率比图，有助于从物理层细节上理解QAM调制后的能量分布以及时域上的剧烈波动。

结论支持

通过对比V=1（原始）到V=8（多支路处理）的CCDF曲线，用户可以清晰地观察到，增加候选序列的数量能显著向左平移CCDF曲线，这意味着在相同的概率水平下，系统能够有效降低由于相干叠加产生的峰值功率，为后续射频前端的功率放大器选型提供了重要的数据支持。