基于蝙蝠算法的ofdm系统中抑制papr的方法
【技术领域】
[0001] 本发明的技术方案涉及数字信息的多载波传输系统，具体地说是基于蝙蝠算法的 0FDM系统中抑制PAPR的方法。
【背景技术】
[0002] 正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，以下称0FDM)技 术是多载波传输技术之一，由于具有频谱利用率高、能有效对抗码间干扰、抗多径衰落等明 显优势，近年来受到广泛的关注。但由于0FDM技术存在一系列的缺陷，使其在应用方面面临 许多的困难和挑战，其中之一就是较高的峰值平均功率比（Peak-to-Average Power Ratio，以下称PAPR)，简称峰均比。高PAPR会使传输信号产生失真，恶化整个系统的性能从 而影响整个系统的效率，所以抑制PAPR问题是目前通信技术的研究热点。
[0003] 在0FDM系统中，发射信号是由多个独立的经过调制的子载波信号叠加而成，因此 对于包含N个子载波的0FDM系统来说，当所有子载波相位相同时，就会出现高峰均比。目前， 抑制PAPR的方法大致分为三类:一预畸变类技术，该技术采用非线性处理会引起信号失真， 进而使系统误码率性能降低，且抑制效果不佳;二编码类技术，该技术随着子载波数的增 加，PAPR的抑制性能会逐渐降低，因此在子载波数较多时该技术不适用；三信号扰码类技 术，该技术着眼于降低PAPR出现的概率，与调制方式和子载波的个数无关，但缺点在于计算 复杂度太大，抑制效果仍不够理想。综上，从寻求合适的相位优化组合的角度考虑降低0FDM 信号的峰均比是一种重要的途径和方法。优化相位就是通过对各子载波添加合适的相位扰 动从而使各子载波的相位在时间域中不能在同一时刻达到连续的相同，从根本上抑制较高 PAPR的出现。相位优化组合法抑制PAPR的实质是一个全局寻优问题。
[0004] 对0FDM系统抑制PAPR的设计方法进行研究的现有技术状况有：
[0005] [1]参考文献1《基于PS0-GA优化0FDM系统子载波相位抑制峰均比技术研究》中讨 论了一种基于PS0-GA联合算法优化0FDM子载波相位的PAPR抑制方法，该方法有效改善了 PS0算法易陷入局部最优的缺陷，但遗传算法的编程实现比较困难，且该算法中参数比较 多，参数的选择直接影响解的品质，在实际应用中不具实时性和灵活性。
[0006] [2]参考文献2《基于智能算法的0FDM系统PAPR抑制技术研究》中将基于改进细菌 觅食(BF0A)算法与相位优化组合相结合，该方法能有效降低PAPR，但是改进细菌觅食算法 参数比较多，算法的效率低，实现起来比较困难，且抑制效果仍不理想。
【发明内容】
[0007] 针对现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：提供基于蝙蝠算法的0FDM 系统中抑制PAPR的方法，该方法在不过多增加系统复杂度的情况下，利用蝙蝠算法优化相 位组合，能更好地抑制PAPR，克服了现有技术对PAPR抑制效果仍不理想，算法的效率低，实 现起来比较困难的缺陷。
[0008] 本发明解决该技术问题所采用的技术方案是:提供基于蝙蝠算法的0FDM系统中抑 制PAPR的方法，该方法的具体步骤是：
[0009] 第一步，在0FDM系统中，发射端的信源二进制比特流经过映射、串并转换，形成多 路低速的数据流Dm，该数据流0"通过IFFT将信号调制到子载波上，得到信号IFFT(D m);
[0010] 第二步，采用蝙蝠算法优化第一步所产生的子载波的初始相位，蝙蝠算法优化子 载波相位的具体步骤如下：
[0011] 1)初始化蝙蝠算法的参数，采用随机函数初始化各个蝙蝠的位置Xl和速度 Vl，其中 1￡[1，11]，11是蝙蝠个数;输入最大迭代次数^從_1^1蝙蝠个数11、脉冲音量仏、种群维数 111、 脉冲率ri、搜索脉冲频率范围[frmin，frmax]、音量的衰减系数α及搜索频率的增强系数γ ;
[0012] 2)计算蝙蝠算法的适应度函数值
[0013] 蝙蝠算法的适应度函数直接由PAPR定义式给出，即一个0FDM符号内最大功率值和 平均功率值的比值
[0015]式中，S为本次迭代相位的0FDM时域信号值，max{ · }表示取最大值，E{ · }表示取 平均值；
[0016] 根据公式（1)计算所有蝙蝠的初始化位置的适应度函数值，选取适应度函数值最 小的蝙蝠位置对应的相位因子作为当前最优解P g;
[0017] 3)更新蝙蝠 i的搜索脉冲频率fn、速度V丨和位置.<，种群在进化过程中，每一代个 体的搜索脉冲频率、速度和位置按公式(2)进行变化：
[0019]其中βE [0，1 ]，是来自均匀分布的随机向量;fri是蝙蝠 i的搜索脉冲频率，fri E [frmin，frmax]; 1;丨、.分别表示蝙蝠 i在t和t-ι时刻的速度;.τ丨、xp分别表示蝙蝠;[在1:和t-1时刻的位置;Pg是在η只蝙幅中的当前最优解;#为新解；
[0020 ] 4)产生0到1之间的随机数rand 1，判断是否满足rand 1 > ri，若是，则对当前最优解 Pg进行随机扰动，形成一个局部解xnew，该局部解替代步骤3)中的新解<，令4 = ;若否， 则直接跳过这一步；
[0021] 5)产生0到1之间的随机数rand2,根据公式（1)计算步骤3)或步骤4)中新解乂的适 应度函数值，如果蝙幅i的新的适应度函数值/(<)优于当前适应度函数值f(Pg)，并且 rand2<Ai，则接受新解4，:否则，直接跳过这一步；
[0022] 6)分别根据公式(3)和公式(4)更新脉冲音量仏和脉冲率^
[0025] 其中α和γ是常数；
[0026] 7)根据当前新解X】的适应度函数值重新编排蝙蝠个体，选取适应度函数值最小的 蝙蝠位置对应的相位因子作为当前最优解P g;
[0027] 8)判断当前的迭代次数是否满足最大迭代次数，即是否满足t = iter_max，若满足 则输出全局最优位置Pg'，得到PAPR值最小时所对应的相位因子序列，即最优相位因子0 m，实 现优化子载波相位的目的；否则返回到步骤3);
[0028]第三步，用第二步得到的最优相位因子0以尤化第一步产生的信号IFFT(Dm)，得到优 化后的信号，优化后的信号再经过并串转换、加循环前缀、数模变换处理，生 成0FDM信号送入信道，实现0FDM系统中高PAPR的抑制。
[0029]与现有技术相比，本发明的有益效果是：将蝙蝠算法应用于0FDM系统抑制PAPR技 术中，通过蝙蝠算法实现最优相位的优化。本发明的主要思想是初始化各个蝙蝠的位置和 速度，然后利用适应度函数计算每个蝙蝠的适应度函数值，找出当前最优位置，接着每个蝙 蝠通过调整搜索脉冲频率、脉冲音量Ai、脉冲率η，追随当前的最优蝙蝠在解空间中搜索，直 到达到规定的最大迭代次数停止，输出结果即最佳相位因子序列。
[0030]本发明方法突出的实质性特点是：
[0031]蝙蝠算法(bat algorithm，BA)是一种搜索全局最优的启发式群体智能优化算法， 该算法是模拟蝙蝠的回声定位行为而提出，在初期搜索时，蝙蝠具有较小的脉冲率η，使其 具有较大的概率在局部进行搜索，同时具有较大的脉冲音量Μ，使局部搜索的范围比较大， 即搜索到最优解的概率比较大，随着迭代次数的增加，脉冲率^逐渐变大，而脉冲音量仏逐 渐减小，这表明局部搜索的概率和范围逐渐减小，蝙幅不断扫描定位目标，最终搜索到最优 解。蝙蝠算法作为一种新的群智能优化算法，模型简单，调整参数少，收敛速度快，通用性 强，将蝙蝠算法应用到抑制PAPR问题上来寻求最优相位组合。
[0032] 蝙蝠算法可以分为三个过程:一位置更新，蝙蝠算法的位置更新是通过搜索脉冲 频率来控制的，搜索脉冲频率的更新属于随机选择，随机性较强;二局部搜索，各个蝙蝠粒 子通过调节脉冲音量Μ和脉冲率^朝着最优方向移动实现局部搜索;三步伐控制，为了保持 种群多样性和减小搜索范围要对局部搜索有效后进一步加强控制，达到减小局部搜索概率 的目的。
[0033] 在该算法中蝙蝠个体位置对应解空间的解，即由0FDM符号各个子载波的相位因子 构成的相位序列，在[0,2π]内随机选取;群体空间长度对应解空间的维数，即0FDM系统子载 波的个数;蝙蝠算法的适应度函数则直接由PAPR定义给出。通过评价适应度函数值的优劣 来使各个蝙蝠追随当前的最优蝙蝠在解空间中搜索，直到达到规定的最大迭代次数停止， 输出结果即最佳相位因子序列。
[0034]本发明基于蝙蝠算法的0FDM系统中抑制PAPR的方法的显著进步是:本发明方法仿 真结果表明，在相同的仿真条件下与现有的PS0算法抑制PAPR性能相比，本发明方法显著提 高了搜索精度，并且PAPR值得到了进一步抑制，下面的实施例有进一步的证明。该方法调整 参数少，收敛速度快，能很好的进行实际应用，实时性强，灵活性更高。
【附图说明】
[0035]下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0036]图1为本发明基于蝙蝠算法的0FDM系统中抑制PAPR的方法的原理图。
[0037]图2为本发明基于蝙蝠算法的OFDM系统中抑制PAPR的方法中蝙蝠算法优化子载波 相位的流程图。
[0038]图3为本发明方法中蝙蝠算法的原理图。
[0039] 图4为本发明方法和现有PS0算法的迭代过程比较图。
[0040] 图5为本发明方法和现有的改进遗传算法(GA)、改进细菌觅食算法(BFOA)、BA算法 在子载波个数为2到64时抑制PAPR的过程曲线图。
[0041 ]图6为本发明方法和现有PS0算法的CCDF比较图。
【具体实施方式】
[0042]本发明基于蝙蝠算法的0FDM系统中抑制PAPR的方法的具体步骤是：
[0043]第一步，在0FDM系统中，发射端的信源二进制比特流经过映射、串并转换，形成多 路低速的数据流〇"，该数据流Dm通过IFFT(即傅里叶反变换)将信号调制到子载波上，得到信 号IFFT(D m);
[0044] 第二步，采用蝙蝠算法优化第一步所产生的子载波的初始相位，蝙蝠算法优化子 载波相位的具体步骤如下：
[0045] 1)初始化蝙蝠算法的参数，采用随机函数初始化各个蝙蝠的位置Xl和速度 Vl，其中 1￡[1，11]，11是蝙蝠个数;输入最大迭代次数^從_ 1^1蝙蝠个数11、脉冲音量仏、种群维数111、 脉冲率ri、搜索脉冲频率范围[fr min，frmax]、音量的衰减系数α及搜索频率的增强系数γ ;
[0046] 2)计算蝙蝠算法的适应度函数值
[0047]蝙蝠算法的适应度函数直接由PAPR定义式给出，即一个0FDM符号内最大功率值和 平均功率值的比值