合。

之后选择最低峰值功率的信号，传输。

这非常通用的原则包含两个不同的问题。

第，对于每个我们都必须生成相关的信号，，，以便为了降低最后量的离散相位，例如或者个相位。

将相位值限制在个离散的集合里也会带来别的优势，例如在典型的不旋转的星座图中，星座点会保持不变，这个优势有助于实现系统同步的目的。

另优势是复乘法会变为更为简单的离散相位值的同余运算。

中提出的方法直接工作于发送的二进制字。

这里被个可能不同的二进制序列扰频。

结果随后被映射到传统的调制星座上。

这样的好处在于，在通常拥有更多的的星座的情况下，向量的乘法也可以被更为简单的同余运算取代。

然而在选择性映射这方法中，计算机复杂度的主要来源仍然存在，例如，执行倍调制。

因此，在中相关信号，的集合直接在在时域中定义。

特别的，对于每个系数向量，根据得出的相对应的时域信号应被分解为时间对称与时间反对陈两部分。

然后，在第二步中，我们将些低复杂度的转化直接应用于时域部分，从而定义了些相应的信号，。

我们选择最为优秀的发送。

本质上讲，这里仅需要次便能得到时域部分因此计算机复杂度明显降低。

的多载波信号的峰值功率做出选择。

第二个问题是以合适的复杂度做出选择。

选择最好的信号可能听起来很琐碎，但是正如我们看到的，对于相关的信号，的定义显然须以相关系数序列的方式在频域中进行。

由于通过看，在时域中的峰值功率是不可见的，这种选择显北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译然需要多次对时域的转化，例如调制处理。

实际上，个主要的挑战在于没有已知的简单原则可以帮助我们准确地算出对应特定的系数序列的峰值功率。

已知的仅有些非常基本的避免最坏峰值的原则。

选择性映射降低的基本原则对于选择性映射非常明了。

这种方法由几位作者独立地研究发展。

在选择性映射中，个统计独立的信号，，由相同的信息产生，并且选择最低峰值功率的信号发送。

图选择性映射方法图为选择性映射系统。

信息字通常映射到系数的向量上。

从向量中，个统计独立的系数序列来自于固定但向量，，统计独立的元素智能乘法。

每个系数序列通过传统的调制转化到时域。

然后，对于每个产生的时域波形峰值功率可以测得并且我们可以选择拥有最低峰值功率的信号，发送。

由于峰值功率被假定是统计独立的，则选择最好的信号将降低。

接收机需要知道哪向量被发送机使用以通过分离解调器输出的元素智能。

这信息可以作为边缘信息在不大幅降低数据速率的条方法由于没有额外的滤波要求会带来更低的计算机复杂度。

不失真的降低的限制上节的内容表明信号的高峰值可以以量级的失真，特别是增加的误码率和额外的带外噪声为代价，通过削波而被降低。

北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译图子信道信号的复包络的极坐标图。

未处理的信号在以下的无失真降低后的信号我们可以设计个系统，仅生成峰值功率相对小的波形。

拥有完美预失真的，其峰值功率至少等于传输信号的峰值功率，没有带外成分生成，误码率也不会恶化。

因此，这种降低方法是无失真的。

例如，图展示了子信道信号的极坐标图。

所示的是没有进行降低的，中的北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译信号是被处理过的无失真，实现了低。

因此它可以被输入补偿仅为的无削波的传输。

然而，使用无失真方法，降低只有在以轻微的带宽效率降低和更高的调制和或解调方面的计算机复杂度为代价实现的。

图降低的冗余块编码原则全部可以简单地通过不将高的波形用作传输来降低。

这引出了条降低的般原则，如图中所示。

符号序列，导致的高不被传输。

不希望的序列在原则上可以通过使用查找表被去除。

排除序列的百分比由的限制和带宽效率损耗的总量决定。

单独的符号的很少超过图，表明带宽效率的降低相当的微小。

对于定量的例子，考虑个子信道，它最多可以提供信息比特。

假定我们需要码率以将限定为，即在全部个序列中，个序列的将小于。

根据定义，我们有其可以被改写为其编码率可以通过仿真估算。

图表明为限定而需要的码率。

对于，为了在未编码的情况下将从降低到，我们要求码率要能达到，这表明可以通过少量的冗余大幅降低。

不幸的是，像这样的编码目前还难以得到。

北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译图限定的码率无失真降低的技术本节将介绍生成低的信号的无失真方法。

在实际中，降低的关键性问题在于计算机复杂度。

原则上讲，可以以很小的性能代价例如带宽效率损耗被降低。

做到这所要求的切是那些超过极限的序列的表格。

然而，对于大量的子信道，这个表格变得过大且不可行。

因此，图最后也包括映射中的编码表应该被种可实现的算法取代。

无失真降低技术包括选择性映射法，例如部分传输序列法的最优化技术以及代数编码技术。

这几种技术基于个非常简单的前提对于个给定的数据向量，生成多个信号并选择最低的信号传输。

正式讲，这中方法可以有如下定义。

对于每信息的比特字定义个相关的信号，，的集件下发送到接收端，因为仅有比特是需要的。

通常，序列的数量，必须保持得很小，因为对于每相应的序列，必须生成完整的符号。

当然，最令人感兴趣的事情莫过于了解共有多少个序列可以明显的降低并且可以降低多少。

由于可以得到个大于要求的值的值，则我北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译们要求所有信号，的值大于是必要的。

由下关系决定式的第二行假定概率相互独立。

图采用选择性映射的，的互补累积分布函数。

图中细线由与得来。

图是个子信道时，分别为，的仿真图。

随着的增加，明显降低。

然而，尽管只有几个相应序列，例如以及，的百分位例如概率为也可以降低，而更为显著的降低需要的大幅增加，这却限制了选择性映射的实际应用。

在传统的中，对于有更低的限定，这限定几乎会被每个发送符号所超过其接近。

使用选择性映射，将降低到那值以下是非常困难的，因为根据式选择性映射得益于通过乘方降低。

倘若对于单个符号其很低时，这种方法工作最为有效。

图同样表现了基于插入到中的时间样本的解析模型北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译的估计。

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另优势是复乘法会变为更为简单的离散相位值的同余运算。

中提出的方法直接工作于发送的二进制字。

这里被个可能不同的二进制序列扰频。

结果随后被映射到传统的调制星座上。

这样的好处在于，在通常拥有更多的的星座的情况下，向量的乘法也可以被更为简单的同余运算取代。

然而在选择性映射这方法中，计算机复杂度的主要来源仍然存在，例如，执行倍调制。

因此，在中相关信号，的集合直接在在时域中定义。

特别的，对于每个系数向量，根据得出的相对应的时域信号应被分解为时间对称与时间反对陈两部分。

然后，在第二步中，我们将些低复杂度的转化直接应用于时域部分，从而定义了些相应的信号，。

我们选择最为优秀的发送。

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的多载波信号的峰值功率做出选择。

第二个问题是以合适的复杂度做出选择。

选择最好的信号可能听起来很琐碎，但是正如我们看到的，对于相关的信号，的定义显然须以相关系数序列的方式在频域中进行。

由于通过看，在时域中的峰值功率是不可见的，这种选择显北京理工大学本科生毕业设计论文外文翻译然需要多次对时域的转化，例如调制处理。

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选择性映射降低的基本原则对于选择性映射非常明了。

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图选择性映射方法图为选择性映射系统。

信息字通常映射到系数的向量上。

从向量中，个统计独立的系数序列来自于固定但向量，，统计独立的元素智能乘法。

每个系数序列通过传统的调制转化到时域。

然后，对于每个产生的时域波形峰值功率可以测得并且我们可以选择拥有最低峰值功率的信号，发送。

由于峰值功率被假定是统计独立的，则选择最好的信号将降低。

接收机需要知道哪向量被发送机使用以通过分离解调器输出的元素智能。

这信息可以作为边缘信息在不大幅降低数据速率的条