MATLAB比较SLM、PTS和Clipping三种算法对OFDM系统PAPR的抑制效果

MATLAB比较SLM、PTS和Clipping三种算法对OFDM系统PAPR的抑制效果，并绘制CCDF曲线。

OFDM系统PAPR抑制算法概述

首先，我们通过下表简要回顾一下即将仿真的三种PAPR抑制算法的核心原理与特点：

算法名称	核心原理	主要优势	主要缺点	关键控制参数
SLM	生成多个相位旋转后的信号副本，选择PAPR最低的传输	有效降低PAPR，不产生非线性失真	计算复杂度高，需要传输边带信息	相位序列数量( U )，相位因子种类
PTS	将信号分割为子块，对各子块进行相位优化后合并	PAPR抑制效果好，灵活性高	搜索最优相位组合复杂度高，需要边带信息	子块数量( V )，相位因子种类
Clipping	对OFDM信号的峰值进行直接削波，使其不超过预设门限	实现简单，计算复杂度低	引入非线性失真和带外干扰，恶化BER	削波门限（如削波率CR）

仿真思路与代码实现

仿真的基本步骤是：生成OFDM信号，然后分别应用SLM、PTS和Clipping算法处理，计算并比较其PAPR的CCDF曲线。以下是基于MATLAB的关键代码实现。

1. 生成OFDM信号
   首先生成随机的QPSK调制符号，经过IFFT变换为时域OFDM信号，并计算其原始PAPR。

   % 参数设置
   Nfft = 256;         % FFT点数
   Ncp = 16;           % 循环前缀长度
   Nsym = 10000;       % 符号数
   M = 4;              % QPSK调制
   subcarriers = Nfft; % 使用全部子载波
   
   % 生成随机数据并调制
   data = randi([0 M-1], subcarriers, Nsym);
   modData = pskmod(data, M, pi/4);
   
   % OFDM调制 (IFFT)
   ofdm_signal = ifft(modData, Nfft);
   
   % 添加循环前缀
   cp = ofdm_signal(end-Ncp+1:end, :);
   ofdm_signal_with_cp = [cp; ofdm_signal];
   
   % 计算原始OFDM信号的PAPR
   signal_power = mean(abs(ofdm_signal).^2, 1);
   peak_power = max(abs(ofdm_signal).^2, [], 1);
   papr_original = 10*log10(peak_power ./ signal_power);
   

2. SLM算法实现
   SLM算法通过乘以不同的随机相位序列，生成多个候选信号，并选择PAPR最小的那个进行传输。

   function [ofdm_slm, papr_slm] = slm_algorithm(ofdm_signal, U)
       % U: 相位序列数量
       [Nfft, Nsym] = size(ofdm_signal);
       ofdm_slm = zeros(Nfft, Nsym);
       papr_slm = zeros(1, Nsym);
       
       for n = 1:Nsym
           candidate_papr = zeros(1, U);
           candidate_signal = zeros(Nfft, U);
           % 生成U个随机相位序列
           phase_sequences = exp(1j * 2*pi * rand(U, Nfft));
           
           for u = 1:U
               % 应用相位序列
               phase_signal = ofdm_signal(:, n) .* phase_sequences(u, :)';
               candidate_signal(:, u) = phase_signal;
               % 计算该候选信号的PAPR
               signal_power = mean(abs(phase_signal).^2);
               peak_power = max(abs(phase_signal).^2);
               candidate_papr(u) = 10*log10(peak_power / signal_power);
           end
           % 选择PAPR最小的候选信号
           [min_papr, min_index] = min(candidate_papr);
           ofdm_slm(:, n) = candidate_signal(:, min_index);
           papr_slm(n) = min_papr;
       end
   end
   

3. PTS算法实现
   PTS算法将输入数据分割成多个子块，对每个子块进行相位旋转，选择最优的相位组合以降低PAPR。

   function [ofdm_pts, papr_pts] = pts_algorithm(ofdm_signal, V, W)
       % V: 子块数
       % W: 相位因子取值数 (如 BPSK: 2, QPSK: 4)
       [Nfft, Nsym] = size(ofdm_signal);
       ofdm_pts = zeros(Nfft, Nsym);
       papr_pts = zeros(1, Nsym);
       % 生成相位因子集合
       phase_set = exp(1j * 2*pi*(0:W-1)/W);
       
       for n = 1:Nsym
           candidate_papr = [];
           candidate_signal = [];
           % 划分信号子块
           subblock = reshape(ofdm_signal(:, n), Nfft/V, V);
           
           % 遍历相位因子组合 (简化搜索，可使用随机搜索或迭代算法降低复杂度)
           % 这里示例性地遍历部分组合
           for idx = 1:min(100, W^V) % 限制搜索数量
               % 随机生成相位因子向量
               phase_vector = phase_set(randi(W, 1, V));
               % 应用相位因子
               weighted_subblock = subblock .* phase_vector;
               combined_signal = sum(weighted_subblock, 2); % 合并子块
               % 计算PAPR
               signal_power = mean(abs(combined_signal).^2);
               peak_power = max(abs(combined_signal).^2);
               candidate_papr(idx) = 10*log10(peak_power / signal_power);
               candidate_signal(:, idx) = combined_signal;
           end
           % 选择PAPR最小的信号
           [min_papr, min_index] = min(candidate_papr);
           ofdm_pts(:, n) = candidate_signal(:, min_index);
           papr_pts(n) = min_papr;
       end
   end
   

4. Clipping算法实现
   Clipping算法通过直接削除超过门限的信号峰值来降低PAPR，实现简单但会引入失真。

   function [ofdm_clipped, papr_clipped] = clipping_algorithm(ofdm_signal, CR)
       % CR: 削波率 (Clipping Ratio)，例如0.8表示门限为均方根的0.8倍
       [Nfft, Nsym] = size(ofdm_signal);
       ofdm_clipped = zeros(Nfft, Nsym);
       papr_clipped = zeros(1, Nsym);
       
       for n = 1:Nsym
           signal = ofdm_signal(:, n);
           avg_power = sqrt(mean(abs(signal).^2));
           threshold = CR * avg_power; % 计算削波门限
           % 进行削波操作
           magnitude = abs(signal);
           phase = angle(signal);
           magnitude_clipped = min(magnitude, threshold); % 削波
           signal_clipped = magnitude_clipped .* exp(1j * phase);
           ofdm_clipped(:, n) = signal_clipped;
           % 计算削波后信号的PAPR
           signal_power = mean(abs(signal_clipped).^2);
           peak_power = max(abs(signal_clipped).^2);
           papr_clipped(n) = 10*log10(peak_power / signal_power);
       end
   end
   

5. 计算并绘制CCDF曲线
   CCDF曲线表示PAPR超过某一门限值的概率，是衡量PAPR抑制性能的直观工具。

   function plot_ccdf(papr_original, papr_slm, papr_pts, papr_clipped)
       [cdf_orig, papr_val_orig] = ecdf(papr_original);
       [cdf_slm, papr_val_slm] = ecdf(papr_slm);
       [cdf_pts, papr_val_pts] = ecdf(papr_pts);
       [cdf_clip, papr_val_clip] = ecdf(papr_clipped);
       
       ccdf_orig = 1 - cdf_orig;
       ccdf_slm = 1 - cdf_slm;
       ccdf_pts = 1 - cdf_pts;
       ccdf_clip = 1 - cdf_clip;
       
       figure;
       semilogy(papr_val_orig, ccdf_orig, 'k-', 'LineWidth', 2); hold on;
       semilogy(papr_val_slm, ccdf_slm, 'b--', 'LineWidth', 2);
       semilogy(papr_val_pts, ccdf_pts, 'r-.', 'LineWidth', 2);
       semilogy(papr_val_clip, ccdf_clip, 'g:', 'LineWidth', 2);
       grid on;
       xlabel('PAPR (dB)');
       ylabel('CCDF');
       legend('Original OFDM', 'SLM', 'PTS', 'Clipping');
       title('OFDM系统PAPR抑制算法的CCDF曲线比较');
   end
   

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

算法分析与建议

在运行仿真时，请注意以下几点：

• 复杂度与性能的权衡：SLM和PTS算法通常能取得较好的PAPR抑制效果，但其计算复杂度随着相位序列数U或子块数V的增加而显著增加。在实际仿真中，需要根据可接受的计算负载来设置这些参数。
• Clipping算法的失真：Clipping算法虽然简单，但会引入非线性失真，导致BER性能下降。削波门限（CR）需要谨慎选择，过低的门限会带来严重的失真。
• 结果的波动性：由于随机相位序列的引入，SLM和PTS算法的每次仿真结果可能会有细微差别。增加仿真的符号数Nsym可以获得更统计可靠的结果。