基于MATLAB实现SLM、PTS和Clipping三种PAPR抑制算法

基于MATLAB实现SLM、PTS和Clipping三种PAPR抑制算法，包含CCDF曲线绘制

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一、核心代码

%% 参数设置
clear; clc; close all;
N = 128;          % 子载波数
QAM = 16;         % 调制方式
iter = 1000;      % 仿真次数
SNR = 20;         % 信噪比(dB)
clip_threshold = 6; % 限幅阈值(dB)

%% 生成测试信号
data = randi([0 QAM-1], N, 1);
tx = qammod(data, QAM, 'UnitAveragePower', true);

%% 1. Clipping方法
tic;
clipped = clip_signal(tx, clip_threshold);
[ccdf_clip, papr_clip] = calc_ccdf(clipped, 100);
time_clip = toc;

%% 2. SLM方法
tic;
[tx_slm, ccdf_slm, papr_slm] = slm_processing(tx, iter);
time_slm = toc;

%% 3. PTS方法
tic;
[tx_pts, ccdf_pts, papr_pts] = pts_processing(tx, 4, iter);
time_pts = toc;

%% 结果可视化
figure;
subplot(2,1,1);
plot(papr_clip, ccdf_clip, 'r-o', papr_slm, ccdf_slm, 'b-s', papr_pts, ccdf_pts, 'g-d');
xlabel('PAPR (dB)'); ylabel('CCDF');
legend('Clipping', 'SLM', 'PTS');
title('PAPR抑制效果对比');

subplot(2,1,2);
bar([time_clip, time_slm, time_pts]);
ylabel('计算时间(s)');
xticklabels({'Clipping', 'SLM', 'PTS'});
title('算法复杂度对比');

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二、关键算法

1. 限幅(Clipping)算法

function [tx_clip, ccdf, papr] = clip_signal(tx, threshold)
    % 限幅处理
    tx_clip = tx;
    peak = max(abs(tx_clip));
    tx_clip(abs(tx_clip) > threshold*peak) = threshold*peak;
    
    % CCDF计算
    [papr, ccdf] = calc_ccdf(tx_clip, 100);
end

function [papr, ccdf] = calc_ccdf(signal, num_bins)
    [values, ~] = hist(abs(signal).^2, num_bins);
    cdf = cumsum(values)/sum(values);
    papr = 10*log10(values);
    ccdf = 1 - cdf;
end

2. 选择性映射(SLM)算法

function [tx_slm, ccdf, papr] = slm_processing(tx, iter)
    N = length(tx);
    phase_sets = exp(1j*2*pi*(0:3)/4); % 4种相位序列
    
    papr_values = zeros(1, iter);
    best_sequence = tx;
    
    for i = 1:iter
        % 生成候选信号
        phase_idx = randi(4);
        tx_candidate = tx .* phase_sets(phase_idx);
        
        % IFFT变换
        tx_ifft = ifft(tx_candidate);
        
        % 计算PAPR
        peak = max(abs(tx_ifft));
        avg = mean(abs(tx_ifft));
        papr_values(i) = 10*log10(peak/avg);
        
        % 更新最优序列
        if papr_values(i) < 10*log10(max(abs(tx))/mean(abs(tx)))
            best_sequence = tx_candidate;
        end
    end
    
    % 选择最优序列
    tx_slm = ifft(best_sequence);
    [papr, ccdf] = calc_ccdf(tx_slm, 100);
end

3. 部分传输序列(PTS)算法

function [tx_pts, ccdf, papr] = pts_processing(tx, V, iter)
    N = length(tx);
    block_size = floor(N/V);
    
    papr_values = zeros(1, iter);
    best_phase = ones(1,V);
    
    for i = 1:iter
        % 分割子块
        phases = exp(1j*2*pi*(0:1)/2); % 2种相位因子
        
        for v = 1:V
            block = tx((v-1)*block_size+1:v*block_size);
            phase_idx = randi(2);
            block = block .* phases(phase_idx);
            tx((v-1)*block_size+1:v*block_size) = block;
        end
        
        % IFFT变换
        tx_ifft = ifft(tx);
        
        % 计算PAPR
        peak = max(abs(tx_ifft));
        avg = mean(abs(tx_ifft));
        papr_values(i) = 10*log10(peak/avg);
        
        % 更新最优相位
        if papr_values(i) < 10*log10(max(abs(tx))/mean(abs(tx)))
            best_phase = phases(randi(2),:);
        end
    end
    
    % 应用最优相位
    tx_pts = tx;
    for v = 1:V
        block = tx_pts((v-1)*block_size+1:v*block_size);
        block = block .* best_phase(v);
        tx_pts((v-1)*block_size+1:v*block_size) = block;
    end
    
    [papr, ccdf] = calc_ccdf(tx_pts, 100);
end

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三、扩展应用场景

1. 5G NR系统：PTS算法适合高频段毫米波通信
2. 卫星通信：SLM算法适用于高动态范围场景
3. 物联网设备：Clipping算法适合低功耗终端

参考代码 有slm、pts、clipping三种抑制papr并画出ccdf图的程序 www.3dddown.com/cna/79249.html

建议通过蒙特卡洛仿真验证理论PAPR曲线，结合FPGA实现时需注意：

1. 限幅电路的动态范围设计
2. SLM的相位因子存储优化
3. PTS的子块分割策略