【摘 要】
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基于交错正交幅度调制的滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation，FBMC-OQAM)调制方案是下一代移动通信的热门多载波调制方案，它相对于5G标准使用的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)方案具有带外能量泄露低、适应时频偏差能力强、频谱利用率高的技术优点。但是，它们都具有峰值平均功率比(Peak to Average Po
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基于交错正交幅度调制的滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation，FBMC-OQAM)调制方案是下一代移动通信的热门多载波调制方案，它相对于5G标准使用的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)方案具有带外能量泄露低、适应时频偏差能力强、频谱利用率高的技术优点。但是，它们都具有峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio，PAPR)过高的技术劣势。相比OFDM信号，由于FBMC-OQAM信号之间存在交叠等特性，降低FBMC-OQAM信号的峰均功率比更加复杂。
本文提出了一种基于深度学习中的自编码器模型抑制FBMC-OQAM信号峰均功率比的方法。在无失真重构FBMC-OQAM信号的基础上，该方法关键是提出了一种分布式并行堆叠的全连接层神经网络自编码器架构，记为DMCMNet(Distributed Multicarrier Modulation Net，DMCMNet)。该架构以误码率和峰均功率比作为联合优化目标进行训练，在降低系统通信误码率的同时能够抑制信号的峰均功率比。
DMCMNet借鉴了经典的部分传输序列(Partial Transmit Sequence，PTS)的思想，首先每个自编码器可对单独的一组子载波数据进行相位优化，再把所有自编码器的输出组合成一个低峰均功率比的FBMC-OQAM信号进行发送。由于自编码器中的神经网络具有训练完成即冻结参数的特性，故无需像PTS方法那样产生随机序列，节省了边带信息的开销。同原来的FBMC-OQAM系统进行比较，仿真结果能够证明提出的该方法在低信噪比的情况下具有优越的误码率和峰均功率比性能，可应用于以低信噪比为主要特征的未来通信场景中。
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