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正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access,OFDMA)通过正交多载波调制,利用固有的无线信道时间扩散有效性、高带宽效率来满足通信需求。OFDMA信号包括以各种频率同时发送的窄带信号,当相同相位的窄带信号叠加时,信号的峰值将远高于平均值,产生的高峰均功率比(Peak Average Power Ratio,PAPR)使高功率放大器(Higher-Power Amplifier,HPA)的效率降低、成本增高,在HPA的非线性区域中产生信号失真。降低系统PAPR,不仅能够提高HPA的效率,还能通过扩大发射信号的覆盖范围来减少基站(Base Station,BS)数量,BS的建设成本是未来移动通信系统的重要驱动因素。因此,降低系统的PAPR成为研究的热点,本文在现有理论研究的基础上,对此进行了深入研究,具体工作如下:(1)由于单一算法无法得到理想的系统性能,论文设计了离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)与动态星座扩展(Active Constellation Extension,ACE)的联合算法。DCT变换能量集中的特点使得变换后出现大峰值信号的概率降低。ACE算法能够扩展星座点位置从而降低信号同相的概率。联合算法不仅降低了系统的PAPR,还优化了BER性能,仿真实验验证了算法的优越性。为了进一步降低系统的PAPR,得到相对理想的PAPR优化水平,设计了DCT与改进的非线性压扩算法的联合优化算法DCC算法,通过合理调整压扩参数,能有效兼顾PAPR优化效果与BER性能。DCC算法首先在频域做DCT变换来降低信号的自相关性,然后进入压扩算法模块,在兼顾BER性能的同时降低系统的PAPR。该算法实现了PAPR抑制能力的提高和BER性能的优化。(2)针对迭代限幅滤波算法需要多次迭代才能达到理想的PAPR优化效果的问题,提出了一种新的滤波函数限制规则。此规则抛开了使用传统矩形窗滤波函数的思想,引入新的SOCP准则,迭代次数较少时就能得到相对理想的PAPR优化效果。基于新的滤波函数限制规则首先设计了联合DCT的DCF算法。该算法先在频域做DCT变换,再进入迭代限幅滤波模块,降低峰值信号出现概率的同时进一步优化了PAPR。DCF算法不仅实现了抑制PAPR的初衷,还降低了系统的计算复杂度。PCF算法是迭代限幅滤波算法与改进的PTS算法的联合算法。改进的PTS算法将分块后的序列做相位翻转来代替与相位因子相乘的步骤,极大降低了系统复杂度。PCF算法打破常规串行思路,将输入信号等分为两部分,一部分进入迭代限幅滤波模块,另一部分进入改进的PTS模块。并行设计减少了一次IFFT的复数加和复数乘的次数,进一步降低了系统的计算复杂度。新算法在优化PAPR的基础上降低了系统的计算复杂度,具有实用价值。