💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
基于粒子群优化算法的次优PTS算法用于降低OFDM系统中的PAPR研究
⛳️赠与读者
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
基于粒子群优化算法的次优PTS算法用于降低OFDM系统中的PAPR研究
1. OFDM系统中的PAPR问题概述
正交频分复用（OFDM）技术因其高频谱效率和抗多径干扰能力被广泛应用于4G/5G通信系统。然而，其信号由多个子载波叠加而成，导致高峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）。PAPR定义为信号瞬时峰值功率与平均功率的比值：
高PAPR会迫使功率放大器（PA）工作在线性区外，引起信号失真、能量效率下降及邻频干扰等问题。此外，接收端需更高动态范围的模数转换器（ADC），进一步增加系统成本。
2. 部分传输序列（PTS）算法的原理与局限性
基本原理
PTS算法通过将OFDM符号分割为多个子块（通常为V个子块），对每个子块独立施加相位旋转因子bv=ejϕvbv=ejϕv，优化组合后生成PAPR最小的信号：
局限性
- 计算复杂度高：传统PTS需遍历WV−1WV−1种相位组合（W为相位因子可选值数量），复杂度随子块数指数增长。
- 边带信息需求：需传输相位因子索引，占用额外带宽。
- 分割方式影响性能：相邻、交织或伪随机分割中，伪随机方式PAPR抑制效果最佳，但复杂度更高。
3. 粒子群优化（PSO）算法的基本原理与应用
PSO算法原理
PSO是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为。每个粒子根据个体最优（pbest）和群体最优（gbest）更新速度和位置：
PSO在信号处理中的应用
- 参数优化：如天线阵列波束成形、VMD分解参数选择。
- 多目标优化：在无线通信中平衡信噪比（SINR）与功耗。
- 复杂度降低：通过启发式搜索替代穷举，适用于实时系统。
4. PSO与PTS的结合：次优PTS算法设计
核心思想
利用PSO的全局搜索能力，快速找到接近最优的相位因子组合，以次优解换取计算复杂度的显著降低。
实现步骤
- 初始化粒子群：每个粒子表示一组相位因子组合，如bv∈{1,−1}bv∈{1,−1}或ϕv∈[0,2π)ϕv∈[0,2π)。
- 适应度函数：以PAPR值为目标函数，最小化PAPR(xPTS)PAPR(xPTS)。
- 迭代优化：更新粒子位置与速度，记录全局最优解。
- 终止条件：达到预设迭代次数或PAPR阈值。
优势
- 复杂度降低：PSO-PTS的计算量从O(WV)O(WV)降至O(K⋅N)O(K⋅N)（K为迭代次数，N为粒子数），例如在V=4时，PSO仅需25次迭代即可接近穷举法的性能。
- 性能接近最优：仿真显示，PSO-PTS在512子载波下PAPR降低4dB，执行时间仅为传统PTS的23%。
- 动态参数调整：如动态惯性权重ww，进一步提升收敛速度与精度。
5. 性能指标与优化效果
仿真结果对比
- PAPR抑制效果：在16-PSK调制下，PSO-PTS的PAPR较原始OFDM降低约4-6dB，与传统PTS相当，但计算复杂度降低70%。
- 计算效率：当子块数V=8时，PSO-PTS的迭代次数（23次）远低于传统PTS（128次）。
- 适应性：在L=4子序列分解时，PSO-PTS的PAPR超过阈值概率降低至0.1%（原始OFDM为10%）。
关键参数影响
- 加速因子c1,c2c1,c2 ：增大可提升搜索范围，但可能降低收敛速度。实验表明c1=c2=2c1=c2=2时PAPR最优。
- 惯性权重ww ：动态调整（如从0.9线性降至0.4）比固定值更有效。
- 子块分割方式：伪随机分割结合PSO可进一步提升性能。
6. 研究展望与挑战
未来方向
- 混合算法：结合遗传算法（GA）或蚁群优化（ACO），提升全局搜索能力。
- 硬件加速：利用FPGA或GPU并行化PSO计算，满足实时性需求。
- 联合优化：将PTS与限幅滤波、编码技术结合，平衡PAPR抑制与误码率（BER）。
挑战
- 参数敏感性：PSO的性能依赖参数设置（如w,c1,c2w,c1,c2），需系统化调参策略。
- 边带信息压缩：设计低开销的边带信息传输机制，减少带宽占用。
- 大规模系统扩展：子载波数增至1024以上时，需进一步优化算法复杂度。
结论
基于PSO的次优PTS算法通过引入群体智能优化，在保持PAPR抑制能力的同时显著降低计算复杂度，适用于高子载波数的OFDM系统（如5G/6G）。未来研究可聚焦于混合优化策略与硬件加速，推动其在实际通信系统中的应用。
📚2 运行结果
部分代码：
NumCarr = 1024; % the number of transmission subcarriers
NumSymb = 1e4; % the number of symbols
mapsize = 2; % using QPSK modulation
V = 16; % the number of subblocks
OverSampleRate = 4; % over sample rate
Partition = 1; % the way of partition:1 -> adjacency partition;2 -> interlaced partition;3 -> random partition
W = 1; % the log of the length of weighting factor set
%========================================================================================%
%============================ setting intial parameter for PSO_PTS ======================%
Num_Particle = 10; % the number of particles per generation
Gn = 10; % the max iteration number
threshold = 6.7; % the threshold value of PAPR
c1 = 2; c2 = 2; % learning factor
Vmax = 0.2; % the max velocity
wmax = 0.9; % the max inertia weight vector
wmin = 0.4; % the min inertia weight vector
w = wmax-(wmax-wmin)/Gn*(1:Gn); % inertia weight vector
initial_w = randi([0,1],[W*V,Num_Particle]); % initial position
v_min = -Vmax; v_max = Vmax;
initial_v = v_min + (v_max-v_min).*rand(W*V,Num_Particle); % inital volcity
%========================================================================================%
%========================== initialization data of system ===============================%
MapSymb = get80216map( 2^mapsize ); % initial mapping method
Initial_Pattern = ones( NumCarr,1 ); % initial all of position as 1
Initial_Pattern([1:28,end-26:end]) = 0; % initial guard band as 0
Initial_Pattern(45:24:end-27) = 4; % initial pilot position as 4
Position_pilot = find(Initial_Pattern==4); % the position of pilot
Position_data = find(Initial_Pattern==1); % the position of transimitted data
Length_pilot = length(Position_pilot); % the length of pilot
Length_data = length(Position_data); % the length of transimitted data
PAPRNoPTS = zeros(1,NumSymb); % use to note the papr without PTS
PAPROnIPTS = zeros(1,NumSymb); % use to note the papr with IPTS
PAPR_PSO = zeros(1,NumSymb); % use to note the papr with PSO_PTS while PSO
PAPR_MPSO = zeros(1,NumSymb); % use to note the papr with PSO_PTS while MPSO
PAPR_Itermax = zeros(1,NumSymb); % use to the note the number of Iteration while with threshold
PAPR0 = 0:0.25:12; % the vaule range of PAPR0
CntNoPTS = zeros(1,length(PAPR0)); % use to note the value of CCDF without PTS
Cnt_IPTS = zeros(1,length(PAPR0)); % use to note the value of CCDF with IPTS
Cnt_PSO = zeros(1,length(PAPR0)); % use to note the value of CCDF with PSO
Cnt_MPSO = zeros(1,length(PAPR0)); % use to note the value of CCDF with MPSO
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)
[1]李恩玉,杨士中,吴皓威,等.一种基于PTS技术降低OFDM系统峰均比的改进算法[J].电子与信息学报, 2011, 33(010):2511-2515.
[2]周强国.OFDM系统中降低PAPR技术的研究[D].西安电子科技大学[2025-02-18].
[3]吴法文,胡茂凯,陈西宏,舒涛.优化OFDM系统峰均比的PTS改进算法研究[J].通信技术, 2009(11):3.
[4]龚岳洲,周新力,孙小东,等.降低OFDM的PAPR的PTS算法研究[J].现代电子技术, 2012.
[5]马荣.基于PTS算法的OFDM系统降低峰均比技术的研究[D].重庆大学,2009.
🌈4 Matlab代码实现
资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取
