?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，matlab項(xiàng)目合作可私信。

??個(gè)人主頁：Matlab科研工作室

??個(gè)人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊??

智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

引言： 正交頻分復(fù)用（OFDM）是一種廣泛應(yīng)用于無線通信系統(tǒng)中的調(diào)制技術(shù)。然而，OFDM系統(tǒng)中存在一個(gè)問題，即峰均比（PAPR）較高，這會導(dǎo)致功率放大器的非線性失真和頻譜泄漏。為了解決這個(gè)問題，許多研究人員提出了不同的算法來優(yōu)化OFDM系統(tǒng)的PAPR性能。其中，粒子群優(yōu)化（PSO）算法和部分傳輸序列（PTS）算法被廣泛應(yīng)用于降低PAPR。

本文將介紹基于粒子群優(yōu)化OFDM下的PAPR和PTS算法優(yōu)化仿真的研究。我們將首先簡要介紹OFDM系統(tǒng)以及PAPR的概念，然后詳細(xì)討論粒子群優(yōu)化算法和部分傳輸序列算法的原理和優(yōu)化過程。最后，我們將通過仿真實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證這兩種算法的性能。

正文：

1. OFDM系統(tǒng)和PAPR概念 OFDM系統(tǒng)是一種將高速數(shù)據(jù)流分成多個(gè)低速子載波的調(diào)制技術(shù)。它通過將數(shù)據(jù)流分配到不同的子載波上，并在接收端進(jìn)行合并來實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸。然而，由于子載波之間存在相位和幅度差異，當(dāng)它們疊加在一起時(shí)，可能會導(dǎo)致峰值信號的出現(xiàn)。這就是峰均比（PAPR）的概念。

PAPR是衡量OFDM信號峰值和平均功率之間差異的指標(biāo)。較高的PAPR值意味著信號的動態(tài)范圍較大，可能會引起功率放大器的非線性失真。因此，減小PAPR是提高OFDM系統(tǒng)性能的重要問題。

1. 粒子群優(yōu)化算法 粒子群優(yōu)化算法是一種模擬自然界群體行為的優(yōu)化算法。它通過模擬鳥群在搜索食物時(shí)的行為來尋找最優(yōu)解。在粒子群優(yōu)化算法中，每個(gè)粒子代表一個(gè)解，并根據(jù)個(gè)體最優(yōu)解和群體最優(yōu)解來更新自己的位置和速度。

在基于粒子群優(yōu)化的OFDM系統(tǒng)中，我們將PAPR作為目標(biāo)函數(shù)，并通過調(diào)整子載波的相位和幅度來優(yōu)化系統(tǒng)性能。通過迭代更新粒子的位置和速度，我們可以逐漸找到最優(yōu)的子載波分配方案，從而降低PAPR值。

1. 部分傳輸序列算法 部分傳輸序列算法是一種通過改變OFDM符號序列來減小PAPR的技術(shù)。它通過將原始OFDM符號分成多個(gè)子序列，并在每個(gè)子序列中選擇一個(gè)最優(yōu)的傳輸序列來減小峰值信號的出現(xiàn)。

在部分傳輸序列算法中，我們將PAPR作為目標(biāo)函數(shù)，并通過遺傳算法等優(yōu)化方法來選擇最優(yōu)的傳輸序列。通過調(diào)整傳輸序列的選擇和排列方式，我們可以降低OFDM信號的PAPR值。

1. 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析 為了驗(yàn)證粒子群優(yōu)化算法和部分傳輸序列算法在降低PAPR方面的性能，我們進(jìn)行了一系列的仿真實(shí)驗(yàn)。我們使用MATLAB軟件來實(shí)現(xiàn)算法，并使用不同的OFDM系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行仿真。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，粒子群優(yōu)化算法和部分傳輸序列算法能夠顯著降低OFDM系統(tǒng)的PAPR值。與傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)相比，使用這兩種算法的系統(tǒng)具有更好的性能和更低的功率放大器失真。

結(jié)論： 本文介紹了基于粒子群優(yōu)化OFDM下的PAPR和PTS算法優(yōu)化仿真的研究。通過對OFDM系統(tǒng)中PAPR問題的分析，我們引入了粒子群優(yōu)化算法和部分傳輸序列算法來優(yōu)化系統(tǒng)性能。通過仿真實(shí)驗(yàn)，我們驗(yàn)證了這兩種算法在降低PAPR方面的有效性。未來的研究可以進(jìn)一步探索這些算法的改進(jìn)和應(yīng)用，以進(jìn)一步提高OFDM系統(tǒng)的性能。

?? 部分代碼

clc;clear;close all;warning off;addpath(genpath(pwd));%============================= setting common parameter =================================%NumCarr = 1024; ? ? ? ? ? ? ? ? % the number of transmission subcarriersNumSymb = 1e3; ? ? ? ? ? ? ? ? ?% the number of symbolsmapsize = 2; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% using QPSK modulationVV = [2 4 8 16]; ? ? ? ? ? ? ? ?% the number of subblocks OverSampleRate = 4; ? ? ? ? ? ? % over sample ratePartition = 1; ? ? ? ? ? ? ? ? ?% the way of parition:1 -> adjacency partition;2 -> interlaced partitionW = 1; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% the log of the length of weighting factor set%========================================================================================%

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 孔德廷.OFDM系統(tǒng)中降低峰均比算法研究[D].電子科技大學(xué),2011.DOI:CNKI:CDMD:2.1011.192183.

[2] 張冀.基于改進(jìn)粒子群算法的PTS抑制OFDM信號PAPR[J].信息與電腦：理論版, 2011(1):1.DOI:CNKI:SUN:XXDL.0.2011-01-094.

[3] 楊中波.OFDM系統(tǒng)降低PAPR的PTS優(yōu)化算法分析與比較[J].大眾科技, 2012, 14(7):2.DOI:CNKI:SUN:DZJI.0.2012-07-003.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼和數(shù)據(jù)獲取及論文數(shù)模仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合