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OFDM系统中一种减少PAPR的改进的改组蛙跳算法
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：峰均功率比（PAPR）的显着降低是正交频分复用（OFDM）系统中的一项实现挑战。 降低PAPR的一种方法是将一组选定的部分传输序列（PTS）应用于传输信号。 然而，PTS选择是一个非常复杂的NP难题，并且当在OFDM系统中使用大量的子载波时，计算复杂度非常高。 在本文中，我们提出了一种新的启发式PTS选择方法，即改进的混沌克隆改组蛙跳算法（MCCSFLA）。 MCCSFLA是基于对青蛙菌落的自然克隆选择而产生的，它是基于混沌理论的。 我们还使用马尔可夫链理论对MCCSFLA进行了分析，证明了该算法可以收敛到全局最优。 仿真结果表明，与使用其他遗传算法，量子进化算法和选择性映射算法相比，该算法能更好地降低PAPR。 此外，与遗传和量子进化算法相比，所提出的算法收敛速度更快。
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