基于群智能算法的光OFDM系统PAPR抑制

发布时间：2018-12-28 16:41

【摘要】：针对相干光正交频分复用(OFDM)系统中峰值平均功率比(PAPR)高的问题,对粒子群算法(PSO)、蝙蝠算法(BA)和鸟群算法(BSA)等几种群智能算法进行了研究,采用群智能算法优化OFDM符号的子载波相位,达到降低PAPR的目的。同时,通过动态调整认知系数和学习因子,分别对蝙蝠算法和鸟群算法进行了改进。对100Gb/s、二进制正交振幅调制(4QAM)的相干光OFDM系统的仿真实验表明,PSO、BA、BSA三种智能算法都能有效降低系统的PAPR,且改进BSA和改进BA与原始信号相比可使PAPR分别降低约5.11dB、5.48dB,具有更好的抑制效果;采用群智能算法优化后,系统误码率性能也得到提高,且随着光信噪比的增大,性能提高更加明显。
[Abstract]:Aiming at the problem that the peak average power of coherent optical orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system is higher than that of (PAPR), some intelligent algorithms such as particle swarm optimization (PSO),) bat algorithm (BA) and bird swarm algorithm (BSA) are studied. The subcarrier phase of OFDM symbol is optimized by swarm intelligence algorithm to reduce PAPR. At the same time, the bat algorithm and the bird swarm algorithm are improved by dynamically adjusting the cognitive coefficient and learning factor. The simulation of 100GB / s, binary quadrature amplitude modulation (4QAM) coherent optical OFDM system shows that the three intelligent algorithms of PSO,BA,BSA can effectively reduce the PAPR, of the system. Compared with the original signal, the improved BSA and improved BA can reduce the PAPR by about 5.11 dB and 5.48 dB respectively, which has better inhibition effect. The BER performance of the system is improved by using swarm intelligence algorithm, and the improvement is more obvious with the increase of optical signal-to-noise ratio (SNR).
【作者单位】： 河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室;
【基金】：天津市自然科学基金(15JCYBJC17000) 河北省青年科学基金(F2014202036,F2015202331) 河北省高层次人才项目(C2013001048,GCC2014011)
【分类号】：TN929.1

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