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OFDM系统中基于时域信号部分循环移位的低复杂度PTS算法
引言
在OFDM系统中，多径干扰是一个普遍存在的问题。多径干扰指的是信号在发射端和接收端传输时的多个路径之间的干扰。这种干扰通常是由于信号在传输过程中与环境中的物体相互作用而发生的。多径干扰会导致符号间干扰（ISI）和符号内干扰（ICI），这会降低系统的性能。为了减少多径干扰，业界已经提出了许多方法，例如预编码、均衡和PAPR等。在本文中，我们将重点讨论一种低复杂度的PTS算法，它是一种基于时域信号部分循环移位的算法，可以有效地减少多径干扰。
PTS算法原理
PTS是PartialTransmitSequence的缩写，即部分传输序列。PTS算法是一种信号处理技术，它通过分割信号并对其进行加权，然后重新组合以减少多径干扰的影响。PTS算法通过分割信号并对其进行加权，然后重新组合以减少多径干扰的影响。基本的PTS算法可以分为两个步骤：
1.在时域上将奇偶子载波分为两个组，并分别进行加权。
2.在频域中将两个加权奇偶子载波组合在一起。
PTS算法中使用的加权函数具有正交性质，这意味着它们可以消除由于多径干扰引起的符号内干扰。由于正交性质已经获得，因此加权函数可以是复杂的。
在PTS算法中，时域加权采用的是部分循环移位技术。在这种技术中，信号通过循环移位分成多个部分，然后对每个部分进行加权。加权后，这些部分被重新组合为一个新的信号，该信号在频域中具有类似于原始信号的特征，但可以有效地减少多径干扰的影响。
低复杂度PTS算法
普通的PTS算法需要做FFT变换，所以复杂度比较高。但是，通过一些技巧，在不需要进行FFT变换的情况下，仍然可以获得与普通PTS算法相当的效果。下面介绍两种低复杂度的PTS算法。
LowcomplexityPTSwithDFT
该算法的基本思想是，通过DFT（离散傅里叶变换）来获得时域加权的效果。在这种算法中，将时域序列进行分组，并在每个组中构造一个加权矩阵。加权矩阵包含了与每个子载波相关的加权系数。然后将每个加权矩阵乘以该子载波的时域序列，并将结果加起来。因此，该算法可以在线性时间内完成所有计算，而不需要FFT变换。
LowcomplexityPTSwithPSKphaserotation
该算法的基本思想是，在时域序列中加入PSK相位旋转。在每个子载波上，PTS算法计算出应该加入的相位旋转角度，然后这个角度被加到时域序列中。这种方法可以在没有FFT变换的情况下实现PTS算法。这种方法的优点是简单，实现和计算都比较快，但是另一方面，它需要保证相位旋转的角度是最优的。
结论
在OFDM系统中，多径干扰是常见问题。为了降低多径干扰的影响，PTS算法是一种很好的选择。在本文中，我们介绍了PTS算法的基本原理及其在减少多径干扰方面的效果。此外，我们还介绍了两种低复杂度的PTS算法，它们可以实现与普通PTS算法相同的效果，同时也避免了FFT变换的复杂度。PTS算法的应用可以有效地提高OFDM系统的性能，特别是在受到多径干扰的情况下。对于实时通信和资源受限的情况下，使用低复杂度PTS算法可以有效地节约计算资源，提高系统性能。