一种基于OFDM的无线传感器网络PAPR减小方法.pdf

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1、第27卷第4期传感技术学报Vo1．27No．42014年4月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSApr．2014AMethodofReducingthePAPRofWirelessSensorNetworksBasedonOFDMKONGDepeng，ZHOUGuohua，HETing，FANGDongliang，XUYun(1．TheCenterofTechnologyandEducationDevelopmentResearch，ZhqiangUniversityofTech

2、nology，Hangzhou310023，China；2．HangzhouNanjiang]nternetofthingsTechnologycD．，Ltd．，Hangzhou310023，China)Abstract：Thesefeaturescanbecompletedofdatacollection，processingandcommunicationinwirelesssensornetworks(WSNs)，theultra—widebandtechnology(UWB)usedinWSNscanef

3、fectivelyreducesystempowerconsumptionandbeeasilycompatiblewithothersystemsandbetteradapttodifferentenvironmentsthanbeforescheme，duringthelargeflowofmediainformationcollectionandtransmission．Usingultra—widebandtechnologytocompletesignaltransmissionbythemethodo

4、fOFDMmodulation，therewillexistaveryhighpeaktoaveragepowerratio(PAPR)tothesystem．Thispaperpresentsaninvertedhyperbolictangentpulseshapingtechnology，whichthroughdataand~rmingmatrixproducttorealizethecorrelationbetweensubcarriersymbols，inordertoreducingthesystem

5、peaktoaveragepowerratio．Thispaperprovidesthedesignofamulti—cariersolutionsimplementedandvalidatedbycomparingtheComplementaryCumulativeDistributionFunction(CCDF)andsymbolerorratio(BER)indexf0undthattheschemecanreachtheresultofreduce4dB．itprovesthatthemethodisf

6、easible．Keywords：WSNs(WirelessSensorNetworks)；OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)；UWB(Ultra—Wideband)Technology；PAPR(Peak—to—AveragePowerRatio)；multi-cariersystemEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．issn．1004-1699．2014．04．023一种基于OFDM的无线传感器网络PAPR减小方法术孔德彭，周国华，何婷，

7、方栋良，徐云(1．浙江工业大学技术与教育发展研究中心，杭州310023；2．杭州南江物联网科技有限公司，杭州310031)摘要：无线传感器网络(WSNs)集数据采集、处理和通信于一体，在进行大流量媒体信息采集和传输时，采用超宽带技术(UWB)能有效降低WSNs系统功耗并可以方便与其他系统兼容，并较好适应不同的环境；但是超宽带信号使用OFDM调制技术完成信号传输时，会带给系统较高的峰均功率比。提出一种反转双曲正切脉冲成型技术，通过数据与成型矩阵求积，实现子载波符号问的相关性，进而减小系统峰均功率比。文中给出了采用多

8、载波实施设计的方案并进行验证，通过互补积分函数(CCDF)和误码率(BER)指标的对比发现，该方案能得出降低4dB的效果，证明该方法切实可行。关键词：无线传感器网络；正交频分复用；超宽带技术；峰均功率比；多载波系统中图分类号：TN929．53文献标识码：A文章编号：1004—1699(2014)04-0551-06无线传感器网络(WirelessSensorNetwork