在现代通信系统中，多载波调制技术如正交频分复用（OFDM）因其频谱效率高和对抗多径干扰能力强而得到广泛应用。然而，多载波系统面临的一个关键问题是峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）较高，这可能导致信号失真、功率放大器效率低下以及成本增加。本文将聚焦于PAPR降低技术，详细介绍几种有效的解决方案。
PAPR是指信号峰值功率与平均功率的比值。在多载波系统中，由于多个子载波信号的叠加，信号峰值功率可能会远高于平均功率，导致PAPR值较大。高PAPR会增加对功率放大器的线性度要求，使得放大器工作在非线性区，引起信号失真和频谱扩展，影响系统性能。
SLM是一种基于信号相位旋转的PAPR降低方法。它通过引入多个不同的相位旋转向量，对每个输入信号进行不同的相位旋转，然后选择PAPR最小的信号进行传输。虽然SLM能有效降低PAPR，但需要额外的存储空间和传输边信息，增加了系统复杂度。
示例代码（伪代码）：
for each phase vector φ in Φ do
y = x * φ // 对输入信号x进行相位旋转
calculate PAPR(y)
end for
select y_min with minimum PAPR
PTS通过将输入信号分成多个部分，对每部分进行独立的相位旋转或加权，然后选择一组加权系数，使得组合后的信号PAPR最小。与SLM相比，PTS减少了所需的边信息量，但增加了信号处理的复杂度。
示例代码（伪代码）：
for each weight vector w in W do
y = sum(x_i * w_i for each i) // 对输入信号x的各部分进行加权
calculate PAPR(y)
end for
select w_min with minimum PAPR
预编码方法通过在发射端对信号进行预处理，直接生成具有低PAPR特性的信号。这些方法包括非线性预编码、线性预编码以及基于机器学习的预编码等。非线性预编码通常能取得较好的PAPR降低效果，但计算复杂度较高；线性预编码虽然计算简单，但PAPR降低效果有限。基于机器学习的预编码方法近年来受到关注，通过训练模型来优化信号预处理过程，实现PAPR的有效降低。
多载波系统中的PAPR问题对系统性能有重要影响。本文介绍了SLM、PTS以及预编码等几种有效的PAPR降低技术，每种方法都有其优缺点，应根据具体应用场景和系统要求选择合适的方案。未来，随着通信技术的不断发展，更多创新的PAPR降低技术将不断涌现，为现代通信系统提供更加高效和可靠的解决方案。