凸优化算法在OFDM-IM系统中的应用研究

摘要

正交频分复用指数调制（OFDM-IM）是一种新的多载波调制技术，其子载波具有激活和空闲两种状态，除了在激活子载波上发送星座符号外，还利用空闲子载波的位置传输信息。OFDM-IM与OFDM相比有许多优势。比如，在快变信道下，OFDM-IM在克服载波间干扰方面具有更强的鲁棒性；在中低速率发送时，OFDM-IM比OFDM有更好的误比特性能（BER）。由于这些优势，OFDM-IM获得了广泛关注并成为5G的一个候选关键技术。 本文首先研究了OFDM-IM的峰均比（PAPR）问题。已有文献研究表明OFDM-IM具有和OFDM相似的高PAPR特性。本文利用OFDM-IM信号的特性，提出一个高效的降低PAPR的方法。具体是在空闲子载波中引入一个小尺度抖动信号以降低峰均比，并通过凸优化求解设计最优抖动信号。仿真结果表明，当对抖动信号施加适当的幅度约束时，该方法可以在不影响误码性能的前提下实现峰均比降低。 其次，研究了快速时变信道中的OFDM-IM的信号检测问题。由于载波间的干扰，基于连续干扰抵消（SIC）策略的传统分块检测，如信号功率（SP）检测在大归一化多普勒频率的情况下存在严重的误差传播。为了解决这个问题，首先提出半定松弛（SDR）方法。在SDR检测算法中，将OFDM-IM的信号特征转化为SDR规划问题中的凸约束条件。SDR检测器以较高的多项式复杂度为代价有效地避免了误差的传播。为了降低复杂度，提出了一种分组的SIC-SDR检测，其基本思想是将一个OFDM符号中的子载波划分为多个组，然后结合排序SIC策略对每个组进行SDR检测。然而，类似SP算法，SIC-SDR算法也存在误差传播问题。为了改善算法的性能，进一步将SIC-SDR检测的解作为局部搜索算法（LSA）的初始估计矢量。具体是在适当的定义了OFDM-IM信号向量的最近邻居之后，提出了采用似然上升搜索作为LSA的组合检测算法。最后，通过仿真验证了所提出的检测器的有效性。

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