导读:本文包含了迭代限幅论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:变换域通信系统,峰均比,改进迭代限幅滤波
迭代限幅论文文献综述
李夏昭,任清华,孟庆微[1]（2019）在《改进迭代限幅滤波TDCS峰均比抑制算法》一文中研究指出针对现有变换域通信系统存在较高峰均比及传统迭代限幅滤波算法峰均比收敛缓慢的问题,提出了改进迭代限幅滤波变换域通信信号峰均比抑制算法。该算法通过引入限幅噪声,对其进行滤波,减少峰均比回升的同时有效消除带外频谱扩散,并在迭代过程中获得更好的峰均比抑制效果。仿真结果表明,该算法一方面能获得更好的峰均比抑制效果,一次迭代较传统算法获得约1 d B的性能增益,叁次迭代效果优于传统算法四次迭代;另一方面改善带外频谱性能,加入滤波后降低带外频谱功率约5 d B。误码率的对比结果表明,改进算法所损失的系统传输性能非常低。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年12期）
鲁璐,郭道省,杨龙[2]（2013）在《降低OFDM信号峰均比的多级迭代限幅方法》一文中研究指出文章在利用直接限幅方法降低OFDM系统峰均功率比(PAPR)的前提下,提出了一种基于查表法的多级迭代限幅方法,该方法针对直接限幅法误码率与限幅比相互制约的情况,对信号采用多级限幅的方法,每次限幅之后记入对应查找表,接收信号以该子载波对应标号作为地址索引,根据查找表信息恢复原信号。仿真结果表明,采用多级迭代限幅的方法可以有效降低系统PAPR,同时,迭代限幅方法相对直接限幅在误码率性能上有很大的提升。(本文来源于《无线通信技术》期刊2013年03期）
邱会贵,陈忠辉,陈俊[3]（2013）在《用于OFDM系统的迭代限幅滤波法的设计及仿真》一文中研究指出为了减小功放对正交频分复用(OFDM)信号产生的非线性失真,提高功放工作效率,从直接降低正交频分复用信号峰均比(PAPR)角度出发,研究了迭代限幅滤波算法,并通过Matlab仿真。与传统限幅算法在降低峰均比的效果上做了对比分析,迭代限幅滤波算法可以在对系统接收端误比特率影响不显着的情况下,克服信号峰值再增长问题,更好地改善系统峰均比性能。(本文来源于《莆田学院学报》期刊2013年02期）
金奎,孙明轩[4]（2011）在《输入限幅下的迭代学习控制》一文中研究指出基于Lyapunov-like方法,提出在有限作业区间上实现跟踪的带限幅的迭代学习控制器设计.针对含有非参数化及部分参数化不确定性的非线性系统,设计鲁棒迭代学习控制器,但该方法不要求已知不确定特性的范数界.针对参数化不确定非线性系统,设计自适应迭代学习控制器.在系统满足有界输入有界状态(BIBS)假设条件及控制输入饱和限幅作用下,统一对上述叁类系统进行分析.理论分析结果表明:该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性,并且跟踪误差能够在整个作业区间上收敛到零,实现完全跟踪.仿真验证了该算法的有效性.(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2011年05期）
胡彦[5]（2008）在《执行器饱和限幅下的自适应迭代学习控制研究》一文中研究指出含执行器饱和特性的不确定非线性系统普遍存在于实际工程领域,系统的动态性能以及稳定性与执行器饱和特性有着很大的关系,因此研究执行器饱和限幅下的控制算法具有重要的理论和实际意义。本文基于Lyapunov稳定性理论,讨论了含饱和执行器的参数不确定非线性系统,设计了相应的自适应迭代学习控制方案,进行了相关理论分析、算例仿真以及应用研究。首先,针对含执行器饱和特性的一类带未知干扰和未知时变参数的不确定非线性系统,提出了执行器饱和限幅下的鲁棒自适应迭代学习控制算法。该算法在迭代域内对未知时变参数进行估计,利用鲁棒控制抑制干扰;针对含执行器饱和特性的一类带未知干扰和未知常参数、时变参数的非线性系统,提出了执行器饱和限幅下的组合自适应迭代学习控制算法。该算法在时域内对未知常参数进行估计,在迭代域内对未知时变参数进行估计,充分利用了时域和迭代域信息,加快了参数的收敛速度。其次,采用Backstepping方法和饱和补偿器将上述两种算法推广到二阶不确定非线性饱和限幅系统中。基于Lyapunov稳定性理论分析了这两种算法在相同初始条件和初始对准条件下的收敛性。仿真验证了所提控制算法的有效性。最后,将上述两种算法分别应用于含执行器饱和特性的不确定变负载机械臂系统,推导了带干扰的二自由度变负载机械臂系统动力学模型,给出了系统所有内部信号有界性和跟踪误差收敛性的证明。仿真验证了所提算法对机械臂系统控制的有效性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2008-06-01）
雷霞,赵颖,唐友喜,李少谦[6]（2006）在《MIMO-OFDM系统Turbo接收机中的限幅非线性失真迭代对消法》一文中研究指出在多入多出的正交频分复用系统中,常采用Turbo接收以保证系统性能。在正交频分复用系统中,限幅技术是常见的峰值平均功率比抑制技术,但限幅带来的非线性失真会造成带内失真和带外辐射,从而恶化系统性能。本文提出可以利用Turho接收机的先验信息进行限幅非线性失真的迭代对消,从而在引入少量复杂度的基础上,对抗限幅带来的影响。仿真结果表明,引入限幅非线性失真迭代对消算法可以有效提高系统性能,限幅门限越低效果越明显。(本文来源于《信号处理》期刊2006年06期）
雷霞,赵颖,唐友喜,李少谦[7]（2006）在《OFDM系统中限幅非线性失真迭代对消法性能分析》一文中研究指出限幅技术常用于正交频分复用系统中以抑制高峰值平均功率比,为抑制限幅造成的带内失真和带外辐射,可以在接收端进行限幅噪声的迭代估计和对消。该文提出对限幅带来的非线性失真进行迭代估计和对消的效果要比仅对限幅噪声进行估计对消好。前者在理想情况下能完全恢复出发端未限幅前的信号,但后者将始终受到由限幅带来的信号衰减的影响。理论分析和仿真结果验证了该结论及性能,同时数字结果表明,该算法能有效改进系统性能。在归一化限幅门限为1.2时,只通过一次迭代就能提高2dB。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2006年10期）
高巍[8]（2005）在《输入限幅下的迭代学习控制》一文中研究指出执行器饱和特性的存在对控制系统的性能有重要影响,甚至破坏系统的稳定性。特别是迭代学习控制系统中,由于信号沿迭代轴的积分特性以及一些不可重复性因素,使得执行器饱和特性对控制系统性能的影响尤为突出。 本文基于Lyapunov方法,对含饱和执行器的迭代学习控制系统进行了研究。结合自适应控制、鲁棒控制理论,对系统中存在不确定参数及不确定性界的情形进行了深入探讨,给出了输入限幅下的适应迭代学习控制和鲁棒迭代学习控制器的设计。本文主要工作包括以下叁个方面:第一,针对两类非线性不确定系统,给出了两种输入限幅下的迭代学习控制算法。两种控制方案都实现了对给定目标的精确跟踪,保证了闭环系统所有信号的有界性。第二,针对两类参数不确定系统,提出了两种输入限幅下的适应迭代学习控制方案。通过适应迭代学习控制律估计未知参数,所提出的适应迭代学习控制器在给定区间上实现了对目标轨线的精确跟踪,同时保证了闭环系统所有信号一致有界。第叁,研究了输入限幅下的鲁棒迭代学习控制。分别估计系统周期不确定性与非周期不确定性的未知上界,并且保证了闭环系统的稳定性。将上述设计方法推广到n自由度机械臂系统,提出了输入转矩限幅下的适应迭代学习控制与鲁棒迭代学习控制,并对算法稳定性作了证明。文中对每种迭代算法分别进行了仿真研究,验证了算法(本文来源于《浙江工业大学》期刊2005-12-01）
迭代限幅论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章在利用直接限幅方法降低OFDM系统峰均功率比(PAPR)的前提下,提出了一种基于查表法的多级迭代限幅方法,该方法针对直接限幅法误码率与限幅比相互制约的情况,对信号采用多级限幅的方法,每次限幅之后记入对应查找表,接收信号以该子载波对应标号作为地址索引,根据查找表信息恢复原信号。仿真结果表明,采用多级迭代限幅的方法可以有效降低系统PAPR,同时,迭代限幅方法相对直接限幅在误码率性能上有很大的提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
迭代限幅论文参考文献
[1].李夏昭,任清华,孟庆微.改进迭代限幅滤波TDCS峰均比抑制算法[J].计算机应用研究.2019
[2].鲁璐,郭道省,杨龙.降低OFDM信号峰均比的多级迭代限幅方法[J].无线通信技术.2013
[3].邱会贵,陈忠辉,陈俊.用于OFDM系统的迭代限幅滤波法的设计及仿真[J].莆田学院学报.2013
[4].金奎,孙明轩.输入限幅下的迭代学习控制[J].浙江工业大学学报.2011
[5].胡彦.执行器饱和限幅下的自适应迭代学习控制研究[D].南京理工大学.2008
[6].雷霞,赵颖,唐友喜,李少谦.MIMO-OFDM系统Turbo接收机中的限幅非线性失真迭代对消法[J].信号处理.2006
[7].雷霞,赵颖,唐友喜,李少谦.OFDM系统中限幅非线性失真迭代对消法性能分析[J].电子与信息学报.2006
[8].高巍.输入限幅下的迭代学习控制[D].浙江工业大学.2005