A New SPW Scheme for PAPR Reduction in OFDM Systems by Using Genetic Algorithm

유전자 알고리즘을 적용한 SPW에 의한 새로운 OFDM 시스템 PAPR 감소 기법

  • Kim Sung-Soo (Dept. of Electrical Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Kim Myoung-Je (Dept. of Electrical Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Kee Jong-Hae (Dept. of Electrical Engineering, Chungbuk National University)
  • Published : 2005.11.01

Abstract

An orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) system has the problem of peak-to-average power ratio (PAPR) due to the overlapping phenomena of many sub-carriers. In order to improve the performance of PAPR, we propose in this paper a new genetic sub-block phase weighting(GA-SPW) using the SPW technique. Not only the selecting mapping(SLM) and the partial sequence(PTS) but also the previously proposed SPW becomes more effective as the number of sub-blocks and phase elements increases. However, all of them have limitation on the number of sub-blocks since the searching repetition increases exponentially as the number of sub-blocks increases. Therefore, in this research, a new GA SPW is proposed to reduce the amount of calculation by using Genetic algorithm(GA). In the proposed method, the number of calculations involved in the iterative phase searching yields to depend on the number of population and generation not on the number of sub-blocks and phase elements. The superiority of the proposed method is presented in the experimental results and analysis.

Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) 시스템을 사용하는 통신 시스템은 다수 부반송파들의 중첩현상으로 인해 peak-to-average power ratio(PAPR) 문제를 가진다. 본 연구에서는 최근에 발표된 PAPR 감소 기법 중의 하나인 sub-block phase weighting(SPW) 기법을 향상시킨 새로운 유전자 SPW 기법을 제안한다. 기존의 SPW 기법은 selecting mapping(SLM)이나 partial sequence(PTS) 기법과 마찬가지로 부블록과 위상요소의 수가 증가할 수록 더 효과적인 PAPR감소 성능을 얻을 수 있지만, 부블록 수에 비례하여 반복 탐색 횟수가 지수적으로 증가한다는 단점 때문에 고려하는 부블록 수에 대한 한계성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는, 이러한 부블록 수에 대한 제한 문제를 극복하고 더 나은 PAPR감소 성능을 얻기 위한 방법으로서, 기존의 SPW기법의 단점을 유전자 알고리즘을 이용하여 제거하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 위상 탐색의 반복 계산량이 초기 조건의 개체군(population)과 세대수(generation)에 따라 정해지고 부블록과 위상요소의 수가 증가하여도 변하지 않는 특성을 이용하였다. 제안된 기법의 우수성을 시뮬레이션과 결과의 분석을 통하여 나타내었다.

Keywords

References

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