An Optimized SLM for PAPR Reduction in Non-coherent OFDM-IM
在这封信中，我们提出了一个峰均功率比（PAPR）有效的非相干正交频分复用与索引调制（OFDM-IM）。结果表明，非相干OFDM-IM设计，使峰均比最小化，是一个非线性优化问题。这可以看作是选择映射（SLM）技术中相位因子的优化。此外，一个特殊的情况下，被认为是输入只采取真正的价值观。然后，我们展示了如何近似解决它使用简单的线性整数规划和明确量化的近似和最佳解决方案之间的差距。一个计算效率高的启发式计划，以获得一个次优解的整数优化问题。最后，我们的仿真结果表明所提出的方案的优点。
2019-10-10 eess.SP
Frequency-Selective PAPR Reduction for OFDM
研究了正交频分复用（OFDM）系统中的峰均功率比（PAPR）问题。在传统的基于限幅和滤波的PAPR降低技术中，限幅噪声被允许在整个活动通带上扩展，从而类似地在所有活动子载波处降低发射信号质量。然而，由于现代无线电网络支持具有高度不同的服务质量期望的用户和服务的频率复用，因此来自PAPR降低的限幅噪声应当在相应的物理资源块（PRB）上不均匀地分布。为了促进这一点，我们提出了一种有效的PAPR降低技术，其中限幅噪声可以灵活地控制和滤波的发射机通带内，允许控制每个PRB的传输信号质量。在5G新无线电（NR）移动网络环境中提供的数值结果，证明了所提出的方法的灵活性和效率。
2019-04-01 eess.SP
PAPR-optimized OFDM Design for Opportunistic Communications and Sensing
提出一种基于l0范数正则化与分数规划的TR优化方法，以最少PRTs满足规定PAPR，释放剩余资源供JCAS等功能机会性利用。
2024-07-30 eess.SP
PAPR-Aware Waveform Design for Energy-Efficient MIMO-OFDM SWIPT
National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学无线通信国家重点实验室）；School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University（西南交通大学信息科学与技术学院）；Department of Electronic and Electrical Engineering, University College London（伦敦大学学院电子电气工程系）；Department of Electronic Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学电子工程系）
本文提出一种频率域资源分配策略，用于MIMO-OFDM架构下的功率分割SWIPT，通过自适应分配频谱段平衡通信吞吐量与能量收集性能，同时扩展SWIPT到MIMO-OFDM架构，提升整体能效。
2026-03-19 eess.SP
Tone Reservation-Based PAPR Reduction Using Manifold Optimization for OFDM-ISAC Systems
本文提出一种基于流形优化的音调预留方法，通过迭代投影梯度下降算法降低OFDM-ISAC系统的PAPR，在保持与现有技术相近的PAPR降低水平的同时，显著降低了计算复杂度并提升了感知性能。
2024-09-24 eess.SP
Semidefinite Relaxation-Based PAPR-Aware Precoding for Massive MIMO-OFDM Systems
大规模多输入多输出需要大量天线和相同数量的功率放大器（PA），每个天线一个。与能够提供高度线性PA的4G基站相反，下一代基站将需要使用具有有限线性放大区域的廉价PA。研究的挑战之一是有效地处理具有高峰均功率比（PAPR）的信号，例如正交频分复用（OFDM）。本文介绍了一种PAPR感知的预编码方案，利用大规模多输入多输出（MIMO）天线系统的空间自由度过多。这通常需要找到非凸优化问题的解。而不是放松的问题，以最大限度地减少峰值功率，我们介绍了一个实用的半定松弛（SDR）的框架，使准确和有效地近似理论PAPR感知的预编码性能基于OFDM的大规模多输入多输出系统。该框架允许将信道不确定性和小区间协调。数值结果表明，几个数量级的改善，可以实现w.r.t.现有技术，例如瞬时功耗降低和多用户干扰消除。所提出的PAPR感知预编码可以与多小区信号处理一起由下一代无线电接入网络的集中式基带处理平台有效地处理。性能可以用来换取其他平台的计算效率
2018-10-02 eess.SP
PAPR Reduction Using Iterative Clipping/Filtering and ADMM Approaches for OFDM-Based Mixed-Numerology Systems
提出了混合参数集传输以支持具有不同要求的各种通信场景。然而，由于正交频分复用（OFDM）仍然作为基本波形，峰均功率比（PAPR）问题仍然是麻烦的。本文基于迭代限幅滤波（ICF）和优化方法，研究了混合参数系统中峰均比的降低问题。我们首先说明了经典ICF的直接扩展由于重复执行而带来的数字间干扰（INI）的积累。通过利用削波噪声而不是削波信号，噪声整形ICF（NS-ICF）方法，然后提出了不增加INI。接下来，我们解决的带内失真最小化问题的PAPR约束。通过重新表述，所得到的模型是可分离的目标函数和约束条件，以及适合交替方向的乘数法（ADMM）的方法。然后开发基于ADMM的算法，将原始问题分成几个子问题，这些子问题可以很容易地用封闭形式的解来解决。此外，结合滤波和加窗技术的PAPR降低方法也被证明是有效的。
2019-11-05 eess.SP
FFT-Free PAPR Reduction Methods for OFDM Signals
本文提出两种低复杂度的无FFT PAPR降低算法T-ADMM和TCU-ADMM，通过建立非凸优化模型并用ADMM求解，规避了传统方法中重复FFT/IFFT操作的挑战，具有线性计算复杂度且理论收敛，仿真验证了其有效性。
2025-09-17 eess.SP
Unitary Checkerboard Precoded OFDM for Low-PAPR Optical Wireless Communications
未来的6 G无线网络将不得不再次将大多数技术领域的能力提高10-100倍。根据应用的不同，未来的要求包括每用户1 Tb/s的峰值数据速率、0.1ms的延迟、百万分之一的中断、厘米级的精确定位、设备接近零的能耗以及在工厂、车辆等不同环境中的运行。光无线通信（OWC）具有以成本有效的方式提供超高数据速率的潜力，这要归功于广阔且免费可用的光谱以及用于发射器和接收器的设备的可用性。5G NR架构允许在网络层上集成独立的OWC节点。当前的6 G研究调查了包括OWC兼容波形的高级物理层设计。在这种情况下，在本文中，提出了一种新的预编码的正交频分复用（OFDM）波形，是定制的OWC的具体需求。与OFDM相比，它的主要优点是超低的峰均功率比（PAPR），同时保留了其他优点，如高频谱效率，灵活的子载波置零和低计算复杂度。
2021-10-06 eess.SP
Trellis Waveform Shaping for Sidelobe Reduction in Integrated Sensing and Communications: A Duality with PAPR Mitigation
Purdue University（普渡大学）；University of Houston（休斯顿大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
本文提出基于树状塑造的ISAC系统，利用卷积码和维特比解码优化波形以减少旁瓣，从而提升感知性能，与PAPR缓解具有对偶关系。
2025-05-14 eess.SP
The Optimal Tradeoff Between PAPR and Ambiguity Functions for Generalized OFDM Waveform Set in ISAC Systems
本文针对ISAC系统，提出广义OFDM波形集，推导PAPR与自/互模糊函数的最优帕累托权衡（联合界），并设计联合优化框架，显著优于5G波形。
2025-03-27 eess.SP
Dither Signal Design for PAPR Reduction in OFDM-IM over a Rayleigh Fading Channel
具有索引调制的正交频分复用（OFDM-IM）是一种新颖的方案，其中信息比特通过子载波激活模式（SAP）和活动子载波上的符号来传送。不幸的是，OFDM-IM继承了经典OFDM的高峰均功率比（PAPR）问题。具有高PAPR的OFDM信号在经过高功率放大器（HPA）时会产生带内失真和带外辐射。存在通过在空闲子载波中添加抖动信号来降低PAPR的尝试，其中抖动信号可以根据相应OFDM-IM子块的特性而具有各种幅度约束。但是，在瑞利衰落信道中，对于抖动信号的特定幅度约束没有结果。在这封信中，成对错误概率（PEP）分析的基础上，抖动信号的一个特定的约束条件，推导出在瑞利衰落信道。
2022-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Peak-to-Average Power Ratio Analysis for OFDM-Based Mixed-Numerology Transmissions
分析了基于正交频分复用（OFDM）的混合参数传输系统峰均功率比（PAPR）的概率分布。现有技术的理论分析隐含地假设OFDM信号的连续和对称的频谱。因此，由于其复杂性，它很难应用于混合命理系统。综合考虑系统参数，包括参数集、带宽和各子带功率水平，基于电平交叉理论，提出了一种通用的连续时间信号峰均比解析分布函数。所提出的方法可以应用于传统的单参数集和混合参数集系统。此外，它还保证了非连续OFDM（NC-OFDM）的有效性。给出了推导出的分布表达式，我们进一步研究了不同参数集之间的功率分配对PAPR的影响。仿真结果表明，所提出的理论结果的良好匹配。
2019-11-25 eess.SP
Amplitude-Phase-Frequency Block Modulation for OFDM-ISAC with SI-Free PAPR Reduction and Pilotless Sensing
Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；Jiangsu Key Laboratory of Wireless Communications（江苏省无线通信重点实验室）；Southeast University（东南大学）；State Key Laboratory of Millimeter Waves（毫米波国家重点实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
提出一种幅度-相位-频率块调制方案，通过斯托克斯球映射和分组相位优化，在OFDM中实现无资源分割的通信与感知集成，同时降低PAPR并消除导频需求。
2026-06-19 eess.SP
Vector OFDM Transmission over Non-Gaussian Power Line Communication Channels
大多数最近的电力线通信（PLC）系统和标准（窄带和宽带）都基于正交频分复用（OFDM）。然而，这种复用方案遭受高峰值平均功率比（PAPR），这会显著影响PLC调制解调器的能量效率、尺寸和成本，以及引起电磁兼容性（EMC）问题。本文研究了在非高斯宽带PLC信道上，接收端采用两个非线性预处理器的矢量OFDM（VOFDM）系统的性能。此外，利用VOFDM系统的低PAPR特性，进一步提高了非线性预处理器的效率。可实现的增益的PAPR的互补累积分布函数，噪声检测错误的概率和非线性预处理器的输出端的信噪比方面进行了研究。为了比较的缘故，传统的OFDM系统的性能也提出了整个文件。结果表明，所提出的系统是能够提供高达2 dB的节省在发射功率相对于传统的OFDM在相同的系统条件下，这最终也转化为一个系统，是更有弹性的EMC限制，降低成本和PLC调制解调器的大小。它还表明，可实现的增益变得更加显着的矢量块（VB）的大小的VOFDM系统的增加。
2018-06-26 eess.SP
Low-PAPR OFDM-ISAC Waveform Design Based on Frequency-Domain Phase Differences
针对集成感知与通信场景下的低PAPR OFDM波形设计问题，提出基于频域相位差的PLPOI波形及ADMM求解算法，在PAPR和误码率性能上较传统方案有显著提升。
2025-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
End-to-End Learning of OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；NVIDIA（英伟达）
正交频分复用（OFDM）技术由于其对多径环境的有效处理而被广泛应用于现代无线网络中。然而，它具有差的峰均功率比（PAPR），这需要大的功率回退，降低了功率放大器（PA）的效率。在这项工作中，我们建议使用一个神经网络（NN）在发射机学习高维调制方案，允许控制PAPR和相邻信道泄漏比（ACLR）。在接收器侧，实现基于NN的接收器以执行所传输的比特的解映射。这两个NN在OFDM之上操作，并且使用对PAPR和ACLR实施约束的训练算法以端到端的方式联合优化。仿真结果表明，学习的波形能够实现比音调预留基线更高的信息速率，同时满足预定义的PAPR和ACLR目标。
2021-06-30 cs.IT cs.LG eess.SP
A Novel Pre-Coding Based PAPR Reduction Scheme for IM/DD Systems
针对OFDM VLC的高PAPR问题，提出一种融合DCT与DST、面向IM/DD系统的新型预编码方案，在不显著损失BER的前提下较DCT预编码额外降低PAPR超过6 dB。
2023-03-29 eess.SP
Low-Complexity Tone Injection via Candidate Ranking for PAPR Reduction in OFDM and AFDM Systems
University of Surrey（萨里大学）；China Telecom Research Institute（中国电信研究院）
本文提出基于候选排名的低复杂度音调注入方法，用于OFDM和AFDM系统中降低PAPR，通过时间域局部峰值指导迭代更新音调序列，实现与FFT复杂度相当的性能提升。
2026-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
Low PAPR MIMO-OFDM Design Based on Convolutional Autoencoder
提出了一种基于卷积自动编码器（$\mathsf{CAE}$）架构的用于多输入多输出（$\mathsf{MIMO}$）正交频分复用（$\mathsf{OFDM}$）系统的峰均功率比（$\mathsf{PAPR}$）降低和波形设计的增强框架。用于通信网络的基于端到端学习的自动编码器（$\mathsf{AE}$）通过编码器和解码器来表示网络，其中在编码器和解码器之间，学习的潜在表示通过物理通信信道。我们引入了一种基于投影梯度下降迭代的联合学习方案，以优化非线性高功率放大器（$\mathsf{HPA}$）和多径衰落信道的影响下的频谱屏蔽行为和MIMO检测。所提供的高效实现新颖的波形设计技术仅利用单个$\mathsf{PAPR}$缩减块用于所有天线。它是吞吐量无损的，因为在解码器处不需要边信息。通过检查误码率（$\mathsf{BER}$）、$\mathsf{PAPR}$和频谱响应来分析性能，并在5G模拟数据上与经典的$\mathsf{PAPR}$减少$\mathsf{MIMO}$检测器方法进行比较。建议的系统具有竞争力的性能时，同时考虑所有的优化标准。我们将渐进损失学习应用于多目标优化，并以经验表明，单个训练模型在宽范围的SNR水平上涵盖了$\mathsf{PAPR}$减少，频谱设计和$\mathsf{MIMO}$检测的任务。
2023-01-11 cs.LG eess.SP
DBU-OFDM: A Trainable Deep Block-Unitary OFDM Waveform for Integrated Sensing and Communication
State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室）；School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院）；National Mobile Communications Research Laboratory, School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院移动通信国家重点实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
本文提出DBU-OFDM，一种可训练的深度块正交频分复用波形，通过保持DFT信号结构和保护试点/空闲资源，实现高效集成通信与感知。
2026-04-11 eess.SP
Optimum Spectrum Extension for PAPR Reduction of DFT-s-OFDM
Huawei Technologies Sweden AB（华为技术有限公司瑞典分公司）
本文提出通过优化频谱扩展大小来降低DFT-s-OFDM的PAPR并提高传输速率，根据FDSS窗口和信噪比进行个性化配置。
2026-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
A new approach to improve the performance of OFDM signal for 6G communication
正交频分复用是一种非常有效的调制技术，其可以通过同时发送多个载波来实现非常高的吞吐量，并且由于子载波的邻近性，所以它在频谱上是高效的。OFDM用于5G通信中，用于更高的数据传输。第六代通信也需要OFDM，因为它在频谱上更有效并且适合于高数据传输。OFDM的缺点包括峰均功率比和对载波偏移和漂移的敏感性。非线性功率放大器的使用引起信号扩展，并导致互调和信号星座失真。这两种失真对信噪比有影响，因此降低了效率。降低峰均比的方法有削波滤波、选择性映射、部分发送序列、音调预留、注入和非线性命令等。上述方法的缺点是计算复杂、频谱效率低、误比特率和PAPR率增加。在这项工作中，三个有效的方法进行了讨论和比较，以提高性能参数。提出了基于谐波限幅的自适应峰值窗方法、谐波核自适应滤波器和基于Slepian的平顶窗技术，以降低系统的BER、PAPR和CCDF，提高系统的信噪比。这种窗口技术平均了频谱中散布的噪声，从而通过最小化峰均功率比来减少信号损失。对计算结果进行了分析，并与现有的常规方法进行了比较。最后，在结果和比较部分中讨论了所获得的PAPR、BER和CCDF的降低。所提出的工作具有较高的信噪比比传统的方法。
2022-06-04 eess.SP
Learned Pulse Shaping Design for PAPR Reduction in DFT-s-OFDM
New York University（纽约大学）；Samsung Research America（三星美国研究院）
提出一种基于机器学习的端到端优化框架，用于确定DFT-s-OFDM中的FDSS滤波器，在满足零码间干扰等约束下权衡SER、PAPR和频谱平坦度，有效降低PAPR且SER退化极小。
2024-04-24 cs.IT cs.LG eess.SP
Sparse Channel Estimation and Signal Recovery for Reduced-PAPR Visible Light Optical OFDM Systems Relying on Bayesian Learning
Indian Institute of Technology Kanpur（印度坎普尔理工学院）；Indian Institute of Technology Jodhpur（印度焦特普尔理工学院）；University of Southampton（南安普顿大学）
针对低峰均比VLC-OFDM系统，提出基于组稀疏贝叶斯学习的信道估计与信号恢复方法，降低导频开销并提升BER、中断概率和NMSE性能。
2026-11-04 eess.SP
EVM Mitigation with PAPR and ACLR Constraints in Large-Scale MIMO-OFDM Using TOP-ADMM
虽然基于信号失真的峰均功率比（PAPR）降低是正交频分复用（OFDM）满足标准/法规要求的可行候选方案，但是由PAPR降低引起的误差向量幅度（EVM）对实现高数据速率的多输入多输出（MIMO）系统的性能具有有害影响。此外，这些系统必须约束相邻信道泄漏比（ACLR）以符合监管要求。最近的几项工作已经研究了通过利用大规模MIMO中固有的多余空间维度来减轻在接收器处看到的EVM，大规模MIMO假设具有空间不相关的无线信道的完美信道状态信息（CSI）的可用性。不幸的是，实际系统在错误的CSI和空间相关信道的情况下操作。此外，大多数标准支持用户特定/CSI感知波束成形和小区特定/非CSI感知广播信道。因此，我们制定了一个强大的EVM缓解问题下的信道不确定性与非凸PAPR和ACLR约束迎合波束成形/广播。为了解决这个艰巨的问题，我们开发了一个有效的计划，使用我们最近提出的三算子交替方向乘法器（TOP-ADMM）算法和基准它对两个三算子算法先前提出的机器学习的目的。数值结果表明，该算法的有效性不理想的CSI和空间相关的信道。
2022-05-25 eess.SP math.OC
Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；CITI Lab, INSA Lyon, Inria, Université de Lyon（里昂大学CITI实验室、里昂国立应用科学学院、法国国家信息与自动化研究所）；NVIDIA（英伟达）
未来通信系统的一个有吸引力的研究方向是设计既能支持高吞吐量又能呈现有利信号特性的新波形。虽然大多数现代系统使用正交频分复用（OFDM）来实现其有效均衡，但是这种波形受到诸如高相邻信道泄漏比（ACLR）和高峰均功率比（PAPR）的多重限制。在本文中，我们提出了一种基于学习的方法来设计基于OFDM的波形，满足选定的约束条件，同时最大限度地提高可实现的信息速率。为此，我们将发射机和接收机建模为分别实现高维调制方案和执行传输比特检测的卷积神经网络（CNN）。这导致了一个优化问题，解决了使用增广拉格朗日方法。评估结果表明，端到端系统能够满足目标PAPR和ACLR约束，并允许显着的吞吐量增益相比，音调预留（TR）基线。另外的优点是不需要专用导频。
2021-10-21 cs.IT cs.LG eess.SP
Optimized Signal Distortion for PAPR Reduction of OFDM Signals with IFFT/FFT Complexity via ADMM Approaches
针对正交频分复用（正交频分复用）信号，提出了两种基于交替方向乘法器（ADMM）的降低峰均功率比（PAPR）的低复杂度优化方法。首先，我们制定了一个非凸的信号失真优化模型的基础上最大限度地减少数据载波失真，这样的约束放置在峰均功率比和自由载波的功率。其次，为了有效地获得模型的近似最优解，我们设计了两个低复杂度的ADMM算法，分别命名为ADMM-Direct和ADMM-Relax。第三，我们证明了在ADMM-Direct/-Relax中，所有的优化子问题都可以半解析地求解，每次迭代的计算复杂度约为O（lNlog 2（lN）），其中l和N分别是过采样因子和载波数。此外，我们证明了ADMM-Direct的结果的解决方案是保证的某个Karush-Kuhn-Tucker（KKT）点的非凸模型的迭代算法是收敛的。对于ADMM-Relax，我们证明了它具有理论上保证的收敛性，并且如果选择适当的参数，它可以任意逼近模型的某个KKT点。仿真结果验证了所提方法的有效性。
2018-10-29 cs.IT eess.SP math.IT
High-Capacity and Low-PAPR BICM-OFDM Systems Using Non-Equiprobable and Non-Uniform Constellation Shaping With Clipping and Filtering
Graduate School of Engineering, The University of Osaka（大阪大学大学院工学研究科）
本文提出了一种结合非均匀星座塑形、裁剪和滤波的BICM-OFDM系统，实现低PAPR和高频谱效率。
2026-01-19 cs.IT eess.SP math.IT
High Performance Signal Design for Optical OFDM Systems using Variational Autoencoder
提出一种基于变分自编码器并采用渐进损失学习的信号设计方法，联合优化星座几何与概率，在光OFDM系统中实现低PAPR、低SER和高MI，仿真验证了其在宽SNR范围内的性能优势。
2025-09-11 cs.SY eess.SP eess.SY
PAPR-Aware Multimodal Token Transmission in MLLM-Based Multiuser Networks
Univ Rennes, CNRS, IETR, UMR 6164（雷恩大学，法国国家科学研究中心，信息与电子工程研究所）
针对MLLM多用户网络中OFDM传输的PAPR问题，提出MAPS方案，通过两阶段训练联合优化跨模态对齐与PAPR降低，在3dB IBO下AVQA准确率提升64.5%，能量效率提升64.4%。
2026-09-09 eess.SP
Repeated-and-Offset QPSK for Low-PAPR DFT-s-OFDM in Satellite Communications
Shannon Research Center, Huawei Technologies Sweden AB（香农研究中心，华为技术瑞典有限公司）
研究将传统卫星系统中用于单载波波形的偏移正交相移键控（OQPSK）应用于地面系统上行链路的离散傅里叶变换扩频正交频分复用（DFT-s-OFDM），提出重复与偏移QPSK技术，降低峰均功率比并分析性能。
2026-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
Genetic Algorithm Based Nearly Optimal Peak Reduction Tone Set Selection for Adaptive Amplitude Clipping PAPR Reduction
在基于音调预留（TR）的OFDM系统中，峰均功率比（PAPR）的降低性能主要取决于峰值降低音调（PRT）集合和最佳目标限幅电平的选择。找到最佳PRT集需要穷举搜索所有可能PRT集的组合，这是一个非确定性多项式时间（NP-难）问题，并且这种搜索对于实际系统中使用的音调数量是不可行的。现有的选择方法，如连续PRT集，等距PRT集和随机PRT集，性能不如最优PRT集或招致高计算复杂度。本文提出了一种基于遗传算法（GA）的搜索近似最优PRT集的有效方案，该方案具有较低的计算复杂度。虽然基于TR的限幅对于实际实现是简单且有吸引力的，但是确定最优目标限幅水平是困难的。为了克服这个问题，我们提出了一种自适应限幅控制算法，仿真结果表明，我们提出的算法可以有效地获得一个近似最优的PRT集，并能很好地降低峰均比。
2020-03-13 eess.SP
Golay Layer: Limiting Peak-to-Average Power Ratio for OFDM-based Autoencoders
在这项研究中，我们提出了一个基于OFDM的自动编码器（OFDM-AE）的可微层，以避免高瞬时功率，而无需正则化训练过程中使用的成本函数。所提出的方法依赖于通过深度神经网络（DNN）产生互补序列（CS）的一组函数的参数的操作。我们保证每个OFDM-AE符号的峰均功率比（PAPR）小于或等于3 dB。我们还展示了如何规范化的平均功率使用的功能，除了PAPR。所引入的层允许辅助参数，其允许控制频域中的幅度和相位偏差。数值结果表明，在发送端和接收端的DNN可以在该保护层下以牺牲复杂度为代价实现可靠的通信。
2020-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning Autoencoders for Reducing PAPR in Coherent Optical Systems
本文提出基于自编码器的深度学习方法来降低相干光OFDM系统的峰均功率比，相比传统SLM方法无需边信息，在PAPR降低超过10dB、BER性能优于传统方法，且对噪声和非线性失真具有鲁棒性，有望革新下一代光通信。
2025-02-28 eess.SP
Amplifier-Coupled Tone Reservation for Minimization of OFDM Nonlinear Distortion
OFDM信号的非线性失真是一个严重的问题，当涉及到能量有效的功率放大器（PA）的利用。典型地，峰均功率比（PAPR）降低算法和数字预失真算法被独立地用于对抗相同的现象。本文提出了一种利用功率放大器的预失真特性来降低非线性失真功率的放大器耦合音保留（ACTR）算法。定义了优化问题。证明了它的凸性。提出了一种计算效率高的解决方案。最后，它的性能进行了比较，对两个国家的最先进的TR算法通过仿真和测量。结果表明，所提出的解决方案是有利的，无论是在非线性失真功率和所需的计算次数。
2021-04-20 eess.SP
Optimization of Probabilistic Constellation Shaping for Optical OFDM Systems with Clipping Distortion
本文针对光OFDM系统中PCS集成导致的PAPR增加和削波失真问题，提出基于投影梯度下降的PCS优化方法以最大化信道容量，仿真验证其在严重削波下优于均匀信令。
2025-07-10 cs.IT cs.SY eess.SP
DeepOFW: Deep Learning-Driven OFDM-Flexible Waveform Modulation for Peak-to-Average Power Ratio Reduction
School of Electrical and Computer Engineering, Ben-Gurion University of the Negev（本· Gurion 内盖夫大学电气与计算机工程学院）
本文提出DeepOFW框架，通过深度学习驱动设计低复杂度硬件的OFDM灵活波形，降低PAPR并提升BER性能，同时提供开源实现以促进研究与应用。
2026-03-15 cs.IT cs.LG eess.SP
Low Peak-to-Average Power Ratio FBMC-OQAM System based on Data Mapping and DFT Precoding
本文提出一种基于数据映射和DFT预编码的map-DFT-spread FBMC-OQAM方案，通过共轭对称规则映射发射数据并避免OQAM预处理，从而实现比简单DFT扩频更优的PAPR降低，并揭示了PAPR与带外性能的权衡。
2023-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
Phase Noise Resilient Three-Level Continuous-Phase Modulation for DFT-Spread OFDM
提出了一种基于OFDM的低峰均功率比（PAPR）、高相位噪声（PN）鲁棒性波形。它遵循离散傅里叶变换扩频正交频分复用（DFT-s-OFDM）信号模型。3 MSK受连续相位频移键控（FSK）的启发，但它在基带模型中使用三个频率--具体地说，0和$\pm f_{symbol}/4$，其中$f_{symbol}$是符号速率--这有效地将连续符号之间的相位转换限制为0和$\pm π/2$ rad。受调制的相位控制模型的激励，可以实现不同程度的相位连续性，同时支持具有低复杂度的接收机处理。通过以高于符号率的速率生成初始时域近似恒定包络信号来改善信号特性。这有助于实现3 MSK符号之间的平滑相位转换。此外，通过在基本DFT-s-OFDM模型的活动子载波之外发送额外的非零子载波来研究使用额外带宽的可能性，这提供了极大地降低PAPR的能力。由于信息被编码在相变中的事实，开发了跟踪相位变化而不需要参考信号的接收器模型。为此，它表明，这种新的调制是非常适合于非相干接收机，即使在强相位噪声（PN）的条件下，从而允许减少参考信号的开销。该物理层调制和波形方案的评估根据发射机度量（诸如PAPR、OOB发射和功率放大器（PA）之后的可实现输出功率）来执行。最后，编码的无线电链路的评估也显示和提供，表明3 MSK具有类似的BER性能，传统的QPSK。
2021-10-12 cs.IT eess.SP math.IT
SWAN: Swarm-Based Low-Complexity Scheme for PAPR Reduction
循环移位的部分发送序列（CS-PTS）传统上已经在SISO系统中用于OFDM信号的PAPR降低。与其他技术相比，CS-PTS达到了优越的性能。然而，由于穷举搜索的要求，它需要过多的计算复杂度。在本文中，我们适应CS-PTS操作在MIMO框架中，奇异值分解（SVD）预编码。我们还提出了SWAN，一种新的基于群体智能的优化方法，以规避穷举搜索。SWAN不仅提供了一个显着降低计算复杂性，但它也达到了最优性和复杂性之间的公平平衡。通过模拟，我们表明，SWAN实现了接近最佳的性能，比其他竞争方法的复杂性低得多。
2020-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
OTFS-IM-Assisted Non-Terrestrial Networks Relying on Autoencoder-Aided Soft-Decision Detection
School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院）
本文提出一种结合多带离散傅里叶变换扩展（MB-DFT-S）和索引调制（IM）的OTFS系统，以解决非地面网络中高多普勒效应带来的挑战，通过深度学习自动编码器降低峰均功率比并提升吞吐量。
2026-05-09 eess.SP
New Fast Transform for Orthogonal Frequency Division Multiplexing
本文提出结合复数沃尔什-哈达玛变换与FFT的复数过渡变换（CTT）及其快速算法FCT，并构建CT-OFDM系统，显著降低PAPR并改善BER性能。
2023-10-27 eess.SP
VQ-VAE Based Digital Semantic Communication with Importance-Aware OFDM Transmission
Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）；School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院）；School of Microelectronics, South China University of Technology（华南理工大学微电子学院）；State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室）
本文提出基于VQ-VAE的数字语义通信系统，结合重要性感知OFDM传输，提升语义信息传输效率与鲁棒性。
2025-12-29 eess.SP
OFDM-Based Digital Semantic Communication with Importance Awareness
针对现有语义通信局限于模拟与简单信道的问题，提出基于OFDM的数字语义通信系统，通过语义重要性度量联合优化子载波与比特分配，显著提升了通信性能。
2024-01-04 eess.SP
Waveform Learning for Next-Generation Wireless Communication Systems
NVIDIA（英伟达）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
我们提出了一种基于学习的方法，联合设计的发射和接收滤波器，星座的几何形状和相关的比特标记，以及一个神经网络（NN）为基础的检测器。该方法最大化可实现的信息速率，同时满足对相邻信道泄漏比（ACLR）和峰均功率比（PAPR）的约束。这允许控制频谱约束、峰值功率和通信速率之间的权衡。在加性高斯白噪声（AWGN）信道上的评估表明，与依赖于正交幅度调制（QAM）和根升余弦（RRC）的传统基线相比，ACLR和PAPR显著降低，而信息速率没有显著损失。当考虑第三代合作伙伴计划（3GPP）多径信道时，学习的波形和神经接收器能够实现比正交频分复用（OFDM）基线有竞争力或更高的速率，同时将ACLR降低10 dB，并将PAPR降低2 dB。所提出的方法在发射机侧不会产生额外的复杂性，并且可能是超5G系统波形设计的有吸引力的工具。
2022-03-24 cs.IT cs.LG eess.SP
Analysis of Optimized Threshold with SLM based Blanking Non-Linearity for Impulsive Noise Reduction in Power Line Communication Systems
电力线信道上的高幅度脉冲噪声严重影响了正交频分复用（OFDM）系统的性能。降低IN的最简单方法之一是在OFDM解调器之前添加消隐非线性处理器。在这方面，当在接收机处应用消隐非线性时，在发射机之前应用于OFDM信号的选择性映射（SLM）不仅降低了峰均功率比（PAPR），而且还增加了所得到的信噪比（SNR）。本文强调了SLM的另一个优点，基于IN减少，这是减少对用于消隐非线性阈值的依赖性。仿真结果表明，在SLM方案中，对于大于或等于64的相位矢量，实现最大SNR的最佳阈值是恒定的。如果使用优化的阈值计算方法，则与未修改的系统（即，没有实现SLM）相比，SLM OFDM的输出SNR将导致高达8.6dB的SNR增益。此外，通过使用SLM，我们不仅得到了低峰值功率的优点，而且还需要计算优化阈值，从而减少了额外的计算。
2018-07-17 cs.NI eess.SP
Importance-Aware Semantic Communication in MIMO-OFDM Systems Using Vision Transformer
本文提出IA-QSMPA框架，利用预训练ViT的注意力重要性联合优化MIMO-OFDM系统中的量化、子载波映射和功率分配，通过块坐标下降算法解决非凸优化，在有限块长传输下引入分段线性近似，显著提升了任务性能与通信效率。
2025-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent reflecting surface enhanced wideband MIMO-OFDM communications: From practical model to reflection optimization
智能反射面（IRS）可以智能地改变无线电环境，并将其集成到无线通信优化中，被认为是未来无线通信系统的革命性技术。然而，大多数现有的工作采用了理想的IRS反射模型，这是不切实际的，并可能导致显着的性能下降，在现实的宽带系统。为了解决这个问题，我们首先研究了反射信号的双相位和幅度斜斜效应，并提出了一个简化的实用宽带信号IRS反射模型。然后，研究了IRS增强的宽带多用户多输入单输出正交频分复用（MU-MISO-OFDM）系统。我们的目标是联合设计的发射波束形成器和IRS反射的情况下，使用连续和离散移相器，以最大限度地提高所有子载波的平均和速率。通过利用和速率最大化和均方误差最小化之间的关系，将原问题等价地转化为多块/变量问题，并利用块坐标下降法（BCD）进行求解.对这两种情况的复杂性和收敛性进行了分析和说明。仿真结果表明，与理想IRS反射模型相比，该算法能显著提高系统的平均和速率，从而验证了实用模型在宽带系统设计中的重要性。
2021-01-03 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface-Enhanced OFDM: Channel Estimation and Reflection Optimization
在智能反射面（IRS）增强的无线通信系统中，信道状态信息（CSI）对于实现IRS的无源波束形成增益至关重要，然而，由于其大量无源元件没有发送/接收能力，这是一个具有实际挑战性的任务。在这封信中，我们提出了一个实用的传输协议执行信道估计和反射优化连续的IRS增强的正交频分复用（OFDM）系统。在单位模约束下，设计了一种新的IRS反射模式，以辅助接入点（AP）基于从用户接收到的导频信号进行信道估计，并推导出信道估计误差的封闭形式。利用估计的CSI，然后通过基于时域中解析的最强信号路径的低复杂度算法来优化反射系数。仿真结果证实了所提出的信道估计和反射优化方法的有效性。
2020-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
