降低FBMC-OQAM峰均值比的低復雜度PTS算法

李若夢，唐青青

(重慶郵電大學 移動通信技術重點實驗室，重慶400065)(*通信作者電子郵箱563282521@qq.com)

降低FBMC-OQAM峰均值比的低復雜度PTS算法

李若夢*，唐青青

(重慶郵電大學 移動通信技術重點實驗室，重慶400065)(*通信作者電子郵箱563282521@qq.com)

針對濾波器組多載波/正交幅度調制(FBMC-OQAM)系統中，功率峰均值比(PAPR)過高且傳統抑制方法復雜度過高難以實現的問題，提出了一種應用在FBMC-OQAM系統中的新的抑制方法。首先，在傳統部分傳輸序列(PTS)方法的基礎上根據系統特性進行改進，得到迭代PTS(IPTS)算法，較傳統PTS算法計算復雜度有明顯降低；其次，將IPTS算法與限幅(Clipping)算法相結合，作為一種新的IPTS-Clipping聯合算法應用在FBMC-OQAM系統中，該算法先利用IPTS算法對FBMC信號進行處理，再利用限幅方法進一步抑制系統的PAPR。理論分析和仿真實驗結果表明，與傳統PTS算法相比，所提算法減少了約70%的計算次數，當累計分布函數CCDF為10-3時，所提算法的PAPR值較原始信號降低了約48.5%，較PTS算法降低了33%，抑制效果明顯優于其他方法。所提算法不僅能夠顯著抑制FBMC系統的PAPR，同時復雜度遠低于其他原始算法，具有十分良好的性能。

濾波器組多載波；峰均值比；部分傳輸序列算法；迭代部分傳輸序列算法

0 引言

近年來，濾波器組多載波(Filter Bank MultiCarrier, FBMC)技術已被廣泛應用于許多高速率數據傳輸的通信系統，并且被認為是未來無線通信的合適候選。而其中正交頻分復用(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing, OFDM)技術是最為著名的多載波方案之一。然而循環前綴(Cyclic Prefix, CP)的插入降低了系統的頻譜效率，并且矩形脈沖整形的使用導致了十分嚴重的高帶外輻射。為了克服這些影響，濾波器組多載波-偏移正交幅度調制(Filter Bank MultiCarrier/Offset Quadrature Amplitude Modulation, FBMC-OQAM)逐漸獲得了關注[1-5]，作為第五代無線通信網絡的潛在候選調制方案，FBMC/OQAM通過基于快速傅里葉逆變換/快速傅里葉變換(Inverse Fast Fourier Transform/ Fast Fourier Transform, IFFT/FFT)的濾波器組和OQAM符號能夠將實數符號以FBMC/QAM符號速率的兩倍載入子載波。因此在理論上，FBMC/OQAM具有較高的頻譜效率以及頻偏和多普勒擴展的魯棒性。此外，在FBMC/OQAM系統中不需要循環前綴，可以提供比CP-OFDM系統更高的數據速率。然而,所有多載波通信系統都存在功率高峰均值比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)的問題，FBMC-OQAM也不例外。

通常，高峰均值比意味著為了避免傳輸信號中的失真，需要使用具有巨大輸入回退的線性放大器，因此，為了解決高PAPR的問題同時又不影響功率效率，已經有各種降低PAPR的方案被提出。在OFDM系統中，降低PAPR的方案已經建立得較為完善，足夠提供較大的抑制能力和幾乎可以忽略的誤碼率(Bit Error Ratio, BER)降級[6]，文獻[7-8]對不同降低OFDM系統PAPR的方案進行了概述，但是由于FBMC系統固有的符號重疊，這些技術不能直接應用于FBMC系統，現在對于FBMC-OQAM系統降低PAPR的方法還比較少，用于FBMC系統中抑制PAPR的技術通常都需要額外的處理和額外的復雜性來解決優化問題[9-11]。目前，降低FBMC-OQAM的方案基本有兩種思路：一種是直接把OFDM系統中降低PAPR的方法直接應用在FBMC中[12-13]；另一種是根據FBMC-OQAM系統的特點，提出新的算法[14-15]。文獻[14]提出了一種迭代剪切法來降低FBMC的峰均值比；文獻[15]根據FBMC-OQAM的特點對選擇性映射(SeLected Mapping, SLM)算法進行改進，提出了多數據塊聯合優化的SLM(Multi-Block-joint-optimization-SLM, MB-SLM)算法；文獻[16]采用基于網格的SLM算法，通過動態搜索找出最佳相位旋轉因子；文獻[17]提出的DSLM算法對重疊選擇性映射(Overlapped SeLected Mapping, OSLM)算法進行了改進，它主要考慮FBMC-OQAM相鄰數據塊的信號進行SLM計算；文獻[18]提出了具有多塊聯合優化的部分傳輸序列(Multi-Block-joint-optimization-Partial Transmit Sequence, MB-PTS)方案，證明了當重疊性質被合理利用時，FBMC的表現優異于OFDM。文獻[19]引入了載波預留(Tone Reservation, TR)方法和滑動窗口(Sliding-Window)，然后根據系統特點進行改進，從而應用在FBMC-OQAM系統中。文獻[20]引入了OFDM系統中的智能梯度映射-主動星座擴展(Smart-Gradient Project-Active Constellation Extension, SGP-ACE)算法，通過較小的迭代次數得到更好的PAPR性能；文獻[21]提出了一種基于PTS算法的擴展備選傳輸序列(Extend Candidate Transmit Sequences, ECTS)算法，通過聯合考慮相鄰符號的相位旋轉來對抗系統的重疊性并降低FBMC系統的PAPR。在以上提及的降低PAPR的方法中，一部分以犧牲誤碼率為代價降低PAPR，比如通過限幅、壓擴變換等，另一些是通過增加計算的復雜度，如部分傳輸序列(Partial Transmit Sequence, PTS)等無失真算法。所以采取PTS算法是較為合適的選擇，然而現有的適用于FBMC-OQAM系統的基于PTS的算法復雜度都較高，難以應用于實踐，所以應當對應用在FBMC-OQAM系統中的PTS算法加以改進。

本文研究了FBMC-OQAM系統中PAPR較高的原因和目前已有的降低PAPR的方法，通過對傳統PTS算法進行改進，提出了一種應用在FBMC-OQAM系統中的改進的基于PTS算法的迭代PTS(Iterative Partial Transmit Sequence, IPTS)算法，能夠以較低的復雜度降低FBMC-OQAM信號的PAPR，繼而提出了迭代PTS-限幅(IPTS-Clipping)聯合算法，比較了兩種聯合算法IPTS-Clipping和Clipping-IPTS之間的性能差異，分析了兩種算法級聯時的順序問題，并最終提出了最優的聯合算法IPTS-Clipping算法，既能夠達到較為理想的降低PAPR的效果，同時又不會增加計算復雜度和限幅噪聲，是一種非常好的折中算法。

1 系統模型

在傳統FBMC系統中，當兩個相鄰符號的原型濾波器在頻域中重疊時，可以達到最大數據傳輸速率，因此，FBMC系統采用了OQAM來避免傳統系統中的內在干擾[20]。FBMC-OQAM的結構如圖1所示。

圖1 FBMC-OQAM系統框圖

FBMC-OQAM中的字母O代表OFFSET，表示偏移。在FBMC-OQAM系統中，信號首先經過QAM調制變成復數信號，對每個復數信號分別取實部和虛部，虛部信號比實部信號晚1/2周期傳輸，再經過串并轉換，轉為并行信號，這樣每個符號的實部和虛部都在子載波上傳輸。之后信號經過原型濾波器和相位濾波器調制，最終傳輸的信號為各子載波信號疊加而成。在接收端，不同子信道通過頻譜搬移被分離出來，每個信號再提取出實，虛部信號，經過匹配濾波器以后恢復原始相位。

設FBMC-OQAM含有N個子載波，經過OQAM調制，串并聯轉換之后，轉化為矩陣X，X= (X0,X1,…,XM-1)，Xm表示第m個數據塊，M為符號塊大小。

k=0,1,…,N-1

(1)

再經過N個正交子載波正交調制后得到：

k=0,1,…,N-1

(2)

(3)

T定義為符號周期，L表示濾波器的長度，L=KM，最終將M個數據塊疊加，得出最終信號：

(4)

結合式(2)～(4)有：

(5)

為了減少帶外衰減，同時由于接收端的匹配濾波器和發送端的原型濾波器相互對稱，這要求原型濾波器系數的平方要滿足Nyquist準則，所以原型濾波器要滿足半Nyquist準則，其他濾波器則由原型濾波器的有效頻移和相移得到。在這里，本文采用PHYDYAS濾波器[22]，PHYDAYS最初由Bellanger設計[23]，之后成為了歐洲項目PHYDAYS的參考原型濾波器。PHYDAYS濾波器的設計采用頻譜抽樣技術，涉及的分析參數有數據塊M、重疊因子K、滾降系數α和濾波器長度L=KM。當K=4時，原型濾波器的時域脈沖響應與濾波器系數如下式所示：

(6)

大多數的現有的降低PAPR的技術只能夠在離散時間信號上實現，盡管本文研究的是連續時間的FBMC-OQAM信號，但如果采用Nyquist速率對信號進行采樣，則有可能錯過一些峰值，所以需要對信號執行過采樣，本文采用過采樣因子λ=4。信號通過經過采樣的原型濾波器h[n]后可得到：

k=0,1,…,N-1

(7)

(8)

其中h[n]是由連續原型濾波器h[t]經過采樣后得到的離散濾波器。

2 FBMC-OQAM系統的PAPR分析與抑制方案

2.1 FBMC-OQAM系統的PAPR

在PAPR中，用于描述發射信號S(t)的動態行為的簡單衡量參量被定義為：

(9)

|s(t)|是傳輸信號的幅度值，E{·}為信號的期望值，則PAPR(單位為dB)可以表示為：

PAPR=10 lg(γ)

(10)

在OFDM中，γ僅僅是測量M個數據符號中單個數據塊的PAPR的函數，在FBMC-OQAM中，γ是幾個連續數據塊的函數，這種依賴性需要通過考慮FBMC-OQAM信號模型再進一步調查。通常用補充累計分布函數(Complementary Cumulative Distribution Function, CCDF)來表示γ，它可以計算出PAPR超過給出的門限值P0的概率。

圖2表示FBMC-OQAM的信號結構，可以看出每個Sm(t)由兩部分組成，并且兩部分交錯T/2。每個數據塊的長度為L+T/2，M個數據塊的長度為L+MT-T/2。顯然S1(t)與剩下的K-1個數據塊相重疊。

在傳統OFDM系統中，每個OFDM的符號長度為T，所以在相鄰符號塊之間并不存在重疊，并且可以對每個單獨的OFDM符號的PAPR進行定義，由于FBMC-OQAM的重疊性質與信號在FBMC系統中的瞬態，導致PAPR不能精確地在FBMC數據塊的開始和結尾處測量，為了盡可能準確地測量FBMC中的PAPR，應當對FBMC-OQAM系統中PAPR的定義加以修改。可以考慮將信號s(t)分成Q+α個時間間隔，每段長度都為T(最后一段長為T/2)。每段時間間隔的PAPR(單位為dB)可以定義為：

(11)

圖2 FBMC-OQAM信號結構

2.2 傳統部分傳輸序列算法

通常，PAPR降低技術可以大概分為三種類型：剪輯效應變換技術、塊編碼技術和概率方法。概率技術是對符號的輸入數據塊進行加擾，并將其中的一個以最低PAPR進行傳輸，從而可以降低引起高PAPR的可能性。PTS算法就屬于這種方法[24]。

傳統的OFDM系統中的PTS算法框圖如圖3所示。

圖3 OFDM系統中部分傳輸序列結構框圖

PTS算法的核心是找到合適的旋轉向量b從而減小S的PAPR，即：

(12)

n∈[0,1,…,N-1]

(13)

n∈[0,1,…,N-1]

(14)

(15)

(16)

(17)

對所有數據塊求和可得到最終的離散信號：

(18)

傳統PTS算法應用在OFDM系統中，要得到每個數據塊的最優旋轉因子，需要遍歷WV個組合，搜索復雜度為O(WV)；但如果應用在FBMC-OQAM系統中，要得到最優旋轉因子則需要遍歷MWV個組合，搜索復雜度為O(MWV),即每執行一次算法，就需要計算MV·WV次N點IFFT，即需要做MVWV[(N/2)·lb(N)]次復數乘法和MVWV[N·lb(N)]次復數加法，復雜度高達O(MWV)，W代表可選擇的相位旋轉因子的個數。過高的復雜度導致PTS算法在實際中不可行，所以必須結合FBMC-OQAM系統對傳統PTS算法進行改進，才能更好地抑制系統的PAPR。

3 低復雜度的PTS算法

3.1 迭代PTS算法

本文采用一種迭代PTS(Iterative Partial Transmit Sequence, IPTS)算法，不再尋求全局最優的相位組合，轉而尋找次優相位因子，以此來換取復雜度的降低。為了降低計算復雜度和計算量，在計算相位旋轉因子時，僅使用二進制的加權因子，即bv={1,-1}，這樣就可以避免復雜的復數乘法。根據FBMC-OQAM系統的特點對其改進如下：

1)將M個子載波符號分割為V個子塊Sm=[S1,S2,…,SM]T，每個子塊的長度為M/V，讓每個子塊分別經過原型濾波器進行濾波；

2)令bv=1(v=1,2,…,V)，計算信號此時的峰均功率比PAPR0,且令index=1此時；

3)令bindex=-1，計算此時信號的PAPR值；

4)比較兩次的PAPR值，若PAPR0

5)將使得PAPR最小的bindex系數設置為加權系數；

6)index=index+1，若index

7)此時即可得到優化的加權系數bv(v=1,2,…,V)以及最小的PAPR。

在這種算法中，每次只需要計算MV次就可以得到所需要的加權系數，復雜度僅為O(2MV)，即執行一次IPTS算法，僅需要做2MV[(N/2)·lb(N)]次復數乘法和2MV[N·lb(N)]次復數加法，與傳統PTS算法的計算量相比有了顯著降低。

表1中對所提出的算法與其他算法的復雜度進行了比較，待選相位集合中的元素個數W為2，子塊個數M為128，子載波個數N=64，子序列數V為4。

表1 各算法復雜度對比

由表1可知， 相比于PTS算法，IPTS算法抑制PAPR的效果有所減弱，但該算法可以大幅降低計算量。它采取的搜索方式通過尋求次優旋轉因子，來達到以犧牲PAPR性能換取算法復雜度降低的目的。在現實中，當一些算法的復雜度過高而難以實現時，這種方法也具有一定的研究意義，但若想兼具低復雜度和良好的PAPR抑制性能，還需要繼續優化IPTS算法。

3.2 限幅算法

限幅算法(Clipping)是最簡單直接的PAPR抑制方法，當FBMC系統的時域信號PAPR的幅值大于A所設定的門限值時，就把信號幅度限制為規定的門限，相位φn保持不變；若小于門限值，則讓信號無干擾的通過。數學表達式如下：

(19)

3.3 IPTS-Clipping聯合算法

由于單一算法的性能較差，均存在一定的缺陷，因此，可以考慮采用多種算法級聯的方式來降低FBMC-OQAM系統的PAPR。

3.2節中提到的IPTS算法雖然在降低系統復雜度方面有明顯提高，但犧牲了一定的性能，因此本節考慮將IPTS與Clipping進行級聯，做到在不增加額外計算量的基礎上，優化算法性能。原因在于這兩種算法各有優劣，IPTS算法的優勢在于它是無失真算法，抑制PAPR的同時不會影響系統性能，而Clipping算法的優勢在于能夠有效地降低信號的PAPR，但會產生限幅噪聲，增加系統誤碼率，兩者對PAPR的抑制效果相差不大并且算法復雜度均較低。因此本文考慮將兩種方法結合起來，互相彌補不足，以達到更佳的效果。

本文中算法的級聯方式采用串聯，先用一種算法對FBMC-OQAM信號進行處理，再對信號進行適當的轉換，將轉換過的信號作為另一算法的輸入。因為限幅算法抑制PAPR時，引入限幅噪聲是難以避免的，這會導致誤碼率增加，影響系統性能。為了盡量避免這樣的情況出現，保持FBMC-OQAM系統良好的性能，本文采用IPTS-Clipping而非Clipping-IPTS的方式。先利用非失真算法抑制處理信號，降低PAPR且不會影響系統性能，之后再令信號通過Clipping算法，因為信號在之前已經被處理過，所以Clipping算法要抑制的超過閾值的信號點比直接處理原始信號少了很多，由此導致的噪聲也得到了減少，因為兩種算法級聯時，級聯的順序不同會導致級聯算法的性能不同，所以可以推測，在參數相同的條件下，IPTS-Clipping算法產生的噪聲更小，對系統性能的影響更小，抑制系統PAPR的性能會更好。

值得注意的是，當經過IPTS算法后，信號是定義在時域上的，所以在聯合限幅算法時，要通過執行FFT將時域轉換為頻域。

4 仿真結果與分析

本章提供了仿真結果來驗證分析，討論了所提出的聯合算法方案，與傳統PTS算法、IPTS算法、Clipping算法比較了抑制PAPR的性能。仿真參數如下，子載波數N為64，調制方式為4QAM，原型濾波器的重疊系數K=4，過采樣因子λ為4，周期T=1，隨機生成M個數據塊，M=16，即濾波器長度L=KM，PTS算法的旋轉因子集合為{1，-1}，PTS與IPTS算法的數據塊劃分采用相鄰分割法劃分，分組數V=4，仿真次數設為10 000次。

圖4顯示了V=4時，采用傳統PTS算法對FBMC-OQAM系統PAPR的抑制效果，同時作為對比，仿真了PTS算法對OFDM系統的抑制效果。

圖4 PTS算法在FBMC-OQAM和OFDM系統中PAPR抑制效果

可明顯看出，在FBMC-OQAM系統上直接應用傳統PTS算法的情況下，當V=4時，在累計分布函數CCDF=10-3時，PAPR的性能改善了2.7 dB；然而在OFDM系統中，PTS算法可以抑制4.78 dB的PAPR，由此可得出結論，PTS算法并不適合直接應用在FBMC系統中，還需要對其加以改進。

圖5對比了V=4時，FBMC-OQAM系統應用傳統PTS算法和改進的PTS(IPTS)算法的效果。

圖5 IPTS和PTS算法在FBMC-OQAM系統中PAPR抑制效果

從圖5中可以看出，雖然IPTS算法的復雜度遠低于PTS算法，但前者抑制PAPR的能力不如后者，在累計分布函數CCDF等于10-3時，IPTS算法的PAPR等于11.16 dB，比原始信號的PAPR減小了2.48 dB，而PTS算法的PAPR等于10.62 dB，比原始信號減小了3.1 dB。由此可以看出，IPTS算法是以降低PAPR抑制效果為代價換取計算量的減小。

在限幅(clipping)算法中，限幅率決定了信號的PAPR抑制效果，圖6為FBMC-OQAM應用Clipping算法后，信號PAPR的CCDF特性仿真圖，每一條曲線代表在算法中設置的CR不同，CR依次增加1，由圖中可以看出，在FBMC-OQAM系統中，CR越小，對系統PAPR的抑制效果越好。

圖6 當CR=3,4,5時Clipping算法的抑制PAPR效果

圖7給出了IPTS-Clipping算法在FBMC-OQAM系統中的性能仿真，同時仿真了系統應用PTS、Clipping、IPTS和Clipping-IPTS算法時的PAPR性能作為對比。

圖7 PTS、IPTS、Clipping-IPTS和IPTS-Clipping算法在FBMC-OQAM系統中抑制PAPR效果

由圖分析可知，當累計分布函數CCDF=10-3時，原始信號，信號經過IPTS、PTS、Clipping-IPTS和IPTS-Clipping算法后，信號的PAPR值分別為13.61 dB、11.27 dB、10.76 dB、9.405 dB、6.987 dB，IPTS-Clipping算法的PAPR比Clipping-IPTS算法的PAPR優化了2.418 dB，說明了先IPTS再clipping這種級聯順序的有效性，而與其他算法相比，PAPR的抑制性能均有顯著提高，這說明在參數設置相同的情況下，IPTS-Clipping算法對信號PAPR的抑制效果最好。綜上所述，在FBMC-OQAM系統中，IPTS-Clipping是一種很好的用于降低PAPR的折中算法，與傳統PTS算法相比，計算復雜度更低，與限幅算法相比，引入限幅噪聲更小，與Clipping-IPTS算法相比，具有更好的PAPR抑制性能。

5 結語

本文結合FBMC-OQAM系統的結構特點，將傳統PTS算法引入系統中，通過改進得到了復雜度較低的迭代PTS算法，為了進一步優化算法性能，將IPTS算法與Clipping算法結合，作為一種新的算法應用在FBMC-OQAM系統中，從而在不增加計算量的同時實現了性能的提高，最后通過仿真驗證了這種算法在FBMC-OQAM系統中的可行性，并且對比分析了PTS，IPTS、Clipping、Clipping-IPTS和IPTS-Clipping算法的思想和原理以及降低系統PAPR的性能。由仿真結果可以看出，在FBMC-OQAM系統中，引入IPTS算法和IPTS-Clipping算法后，降低了計算復雜度，同時系統的均峰值比得到了明顯的抑制。本文考慮了FBMC系統中數據塊的重疊，對應用在系統中的PAPR的定義進行了修改，下一步工作將會對FBMC/OQAM信號中重疊的數據塊加以利用，結合重疊部分對算法進行改進。

References)

[1] VIHOLAINEN A, BELLANGER M, HUCHARD M. Prototype filter and structure optimization [EB/OL]. [2017- 01- 04]. https://www.mendeley.com/research-papers/prototype-filter-structure-optimization/.

[2] IHALAINEN T, VIHOLAINEN A, STITZ T H, et al. Filter bank based multi-mode multiple access scheme for wireless uplink [C]// Proceedings of the 2009 17th European Signal Processing Conference. Piscataway, NJ: IEEE, 2009: 1354-1358.

[3] LIN H, GHARBA M, SIOHAN P. Impact of time and carrier frequency offsets on the FBMC/OQAM modulation scheme [J]. Signal Processing, 2014, 102: 151-162.

[4] BOUHADDA H, SHAIEK H, ROVIRAS D, et al. Theoretical analysis of BER performance of nonlinearly amplified FBMC/OQAM and OFDM signals [J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2014, 2014(1): 1-16.

[5] NADAL J, NOUR C A, BAGHDADI A. Low-complexity pipelined architecture for FBMC/OQAM transmitter [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems Ⅱ: Express Briefs, 2016, 63(1): 19-23.

[6] 尤肖虎,潘志文,高西奇,等.5G 移動通信發展趨勢與若干關鍵技術[J].中國科學(信息科學),2014,44(5):551-563.(YOU X H, PAN Z W, GAO X Q, et al. The development trend and some key technologies of 5G mobile communication [J]. Science China (Information Sciences), 2014, 44(5): 551-563.)

[7] 馬榮.基于PTS算法的OFDM系統降低峰均比技術的研究[D].重慶:重慶大學,2009.(MA R. Study on reducing peak-to-average ratio technology of OFDM system based on PTS algorithm [D]. Chongqing: Chongqing University, 2009.)

[8] FARHANG-BOROUJENY B. OFDM versus filter bank multicarrier [J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2011, 28(3): 92-112.

[9] WALDHAUSER D S, NOSSEK J A. Multicarrier systems and filter banks [J]. Advances in Radio Science, 2006, 4: 165-169.

[10] MOGENSEN P, PAJUKOSKI K, TIIROLA E, et al. 5G small cell optimized radio design [C]// Proceedings of the 2013 IEEE Globecom Workshops. Piscataway, NJ: IEEE, 2014: 111-116.

[11] SCHAICH F, WILD T. Waveform contenders for 5G—OFDM vs. FBMC vs. UFMC [C]// Proceedings of the 2014 6th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing. Piscataway, NJ: IEEE, 2014: 457-460.

[12] HAN S H, LEE J H. An overview of peak-to-average power ratio reduction techniques for multicarrier transmission [J]. IEEE Wireless Communications, 2005, 12(2): 56-65.

[13] WANG C L, OUYANG Y. Low-complexity selected mapping schemes for peak-to-average power ratio reduction in OFDM systems [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2005, 53(12): 4652-4660.

[14] KOLLAR Z, VARGA L, CZIMER K. Clipping-based iterative PAPR-reduction techniques for FBMC [C]// Proceedings of the 2012 17th International OFDM Workshop. Piscataway, NJ: IEEE, 2012: 1-7.

[15] LAABIDI M, ZAYANI R, BOUALLEGUE R. A novel multi-block selective mapping scheme for PAPR reduction in FBMC/OQAM systems [C]// Proceedings of the 2015 World Congress on Information Technology and Computer Applications Congress. Piscataway, NJ: IEEE, 2015: 1-5.

[16] BULUSU S K C, SHAIEK H, ROVIRAS D. Potency of trellis-based SLM over symbol-by-symbol approach in reducing PAPR for FBMC-OQAM signals [C]// Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Communications. Piscataway, NJ: IEEE, 2015: 4757-4762.

[17] BULUSU S S K C, SHAIEK H, ROVIRAS D, et al. Reduction of PAPR for FBMC-OQAM systems using dispersive SLM technique [C]// Proceedings of the 2014 11th International Symposium on Wireless Communications Systems. Piscataway, NJ: IEEE, 2014: 568-572.

[18] QU D, LU S, JIANG T. Multi-block joint optimization for the peak-to-average power ratio reduction of FBMC-OQAM signals [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2013, 61(7): 1605-1613.

[19] LU S, QU D, HE Y. Sliding window tone reservation technique for the peak-to-average power ratio reduction of FBMC-OQAM signals [J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2012, 1(4): 268-271.

[20] VAN DER NEUT N, MAHARAJ B T, DE LANGE F H, et al. PAPR reduction in FBMC systems using a smart gradient-project active constellation extension method [C]// Proceedings of the 2014 21st International Conference on Telecommunications. Piscataway, NJ: IEEE, 2014: 134-139.

[21] HE Z, WANG J, DU X, et al. A novel PAPR reduction scheme in FBMC-OQAM systems based on extend candidate transmit sequences [J]. Journal of Information & Computational Science, 2015, 12(3): 915-925.

[22] BELLANGER M, LERUYET D, ROVIRAS D, et al. FBMC physical layer: a primer [EB/OL]. [2016- 11- 06]. http://www.ict-phydyas.org/teamspace/internal-folder/FBMC-Primer_06-2010.pdf.

[23] BELLANGER M G. Specification and design of a prototype filter for filter bank based multicarrier transmission [C]// Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Washington, DC: IEEE Computer Society, 2001, 4: 2417-2420.

[24] LU G, WU P, CARLEMALM-LOGOTHETIS C. Peak-to-average power ratio reduction in OFDM based on transformation of partial transmit sequences [J]. Electronics Letters, 2006, 42(2): 105-106.

PTSalgorithmwithlowcomplexityforreducingPAPRofFBMC-OQAM

LI Ruomeng*, TANG Qingqing

(KeyLabofMobileCommunicationsTechnology,ChongqingUniversityofPostsandCommunications,Chongqing400065,China)

Aiming at the problem that the Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) is too high and the complexity of the traditional suppression method is too high for the Filter Bank MultiCarrier/Offset Quadrature Amplitude Modulation (FBMC-OQAM) system, a new method of suppressing in FBMC-OQAM system was proposed. Firstly, based on the traditional Partial Transmit Sequence (PTS) method, the system characteristics have been improved, the Iterative PTS (IPTS) algorithm was obtained, which complexity was significantly lower than that of the traditional PTS algorithm. Secondly, the IPTS algorithm and the Clipping algorithm were used as a new IPTS-Clipping joint algorithm in FBMC-OQAM system. The FBMC signal was processed by the IPTS algorithm and then the clipping method was used to further suppress the PAPR of the system. The results of theoretical analysis and simulation show that compared with the traditional PTS algorithm, the proposed algorithm reduces the number of calculations by about 70%. When the cumulative distribution function CCDF reaches 10-3, the PAPR value of the proposed algorithm is 48.5%, lower than that of the original signal, and 33% lower than that of PTS. The suppression effect is obviously better than other methods. The proposed algorithm not only can significantly suppress the PAPR of FBMC system, but also has much lower complexity than other original algorithms.

Filter Bank MultiCarrier (FBMC); Peak-to-Average Power Ratio (PAPR); Partial Transmit Sequence (PTS) algorithm; Iterative Partial Transmit Sequence (IPTS) algorithm

2017- 04- 01;

2017- 05- 19。

長江學者和創新團隊發展計劃項目(IRT1299)；重慶市科委項目(CSTC2013yykfA40010)。

李若夢(1993—)，女，陜西渭南人，碩士研究生，主要研究方向：無線通信、濾波器組多載波； 唐青青(1990—)，女，河南項城人，碩士研究生，主要研究方向：移動通信、正交空間調制。

1001- 9081(2017)09- 2501- 06

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.09.2501

TN929.5

A

This work is partially supported by Cheung Kong Scholars and Innovative Team Development Program (IRT1299), the Project of Chongqing Science and Technology Commission (CSTC2013yykfA40010).

LIRuomeng, born in 1993, M. S. candidate. Her research interests include wireless communication, filter bank multicarrier.

TANGQingqing, born in 1990, M. S. candidate. Her research interests include mobile communication, quadrature spatial modulation.