[논문 리뷰] A PAPR Reduction Method Based on Artificial Bee Colony Algorithm for OFDM Signals

Yajun Wang, Wen Chen외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 13.

PAPR reduction in OFDM참고 문헌 24인용 수 105

한 줄 요약

논문은 modified artificial bee colony (ABC) 알고리즘을 이용하여 OFDM의 PTS를 최적화하고, 기존의 PTS 방법에 비해 계산 복잡도 감소와 함께 더 낮은 PAPR을 달성한다.

ABSTRACT

One of the major drawbacks of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals is the high peak to average power ratio (PAPR) of the transmitted signal. Many PAPR reduction techniques have been proposed in the literature, among which, partial transmit sequence (PTS) technique has been taken considerable investigation.However, PTS technique requires an exhaustive search over all combinations of allowed phase factors, whose complexity increases exponentially with the number of sub-blocks. In this paper, a newly suboptimal method based on modified artificial bee colony (ABC-PTS) algorithm is proposed to search the better combination of phase factors. The ABC-PTS algorithm can significantly reduce the computational complexity for larger PTS subblocks and offers lower PAPR at the same time. Simulation results show that the ABC-PTS algorithm is an efficient method to achieve significant PAPR reduction.

연구 동기 및 목표

• OFDM 시스템에서 높은 피크-대-평균 파워 비로 인한 PAPR 감소의 필요성을 제안한다.
• PTS를 위한 수정된 ABC 알고리즘을 이용한 근사 위상 최적화 방법을 제안한다.
• PAPR 성능을 향상시키면서 대형 PTS 서브블록에 대한 계산 복잡도를 감소시킨다.

제안 방법

• PAPR 최소화를 M개의 서브블록으로 구성된 {e^{j2πℓ/W}}^{M} 중에서 위상 벡터 b를 선택하는 문제로 형식화한다.
• ABC-PTS를 도입: b에 대해 이산 위상 인수 {±1} 또는 {±1, ±j}를 다루도록 ABC를 수정한다.
• 해를 b_i = [b_{i1},…,b_{iM}]로 표현하고 적합도(fitness)를 1/(1+f(b_i))로 정의한다.
• 고용된 벌과 관찰 벌들은 방정식 (11)-(13) 및 이산 매핑 (12)-(13)을 사용하여 이웃 위상 후보를 생성한다.
• 버려진 소스는 방사자(스카우트)로 대체되며 방정식 (15)로 추적하고 반복(iterations) 동안 최적 해를 추적한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ABC-based search가 OFDM에서 PTS의 근사 최적 위상 인자를 효율적으로 찾아낼 수 있는가?
• RQ2 ABC-PTS가 OPTS 및 다른 휴리스틱과 비교해 계산 복잡도는 낮추면서 PAPR를 상당히 감소시키는가?
• RQ3 ABC-PTS 매개변수(S, population size, limit, iterations K)가 PAPR 성능과 복잡도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 대형 M 서브블록에서 ABC-PTS가 IPTS, GD, RS, PSO-PTS, 및 MDGA와 비교하여 PAPR 감소에 어떤 차이를 보이는가?

주요 결과

• ABC-PTS가 여러 근사 방법보다 더 낮은 PAPR를 비슷하거나 낮은 계산 비용으로 달성한다.
• M=16 서브블록과 W=2인 경우, K=40에서 CCDF=10^{-3}에서 대략 6.65–6.75 dB PAPR을 달성하는 반면 IPTS는 7.95 dB이고 OPTS는 6.45 dB이다.
• ABC-PTS는 OPTS에 비해 W^{M-1}인 분석적 복잡도를 SK로 낮추어 비슷한 성능에서 상당한 절감을 제공한다.
• S=30 및 S=40일 때 각각 6.8 dB와 6.7 dB를 달성하며, OPTS의 6.45 dB에 비해 복잡도는 각각 2.75% 및 3.66%에 불과하다.
• ABC-PTS의 성능은 반복(iterations)이 증가함에 따라 PSO-PTS 및 MDGA에 비해 향상되며, K=30과 K=60 사이에 0.1 dB의 개선이 관찰된다.
• 이 알고리즘은 제어 매개변수(S, Limit, K)가 단 3개뿐이라 조정하기 쉽다.