1.一种降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立系统模型；

(2)设定每个采样点相互独立同分布，利用数值计算对系统模型进行分析；

(3)理论分析通用滤波多载波(UFMC)的峰值平均功率比(PAPR)，得到互补累积分布函数(CCDF)；

(4)分析通用滤波多载波(UFMC)的系统参数；

(5)运用拉格朗日(Largrange)方法得出互补累积分布函数的最优解；

(6)建立滤波器参数与互补累积分布函数(CCDF)的关系。

2.如权利要求1所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于，所述步骤(1)建立系统模型具体步骤为：设定系统的子带数量为B，第i个子带的子载波数量为Mi，滤波器hi；子带经N点的离散傅里叶逆变换(IDFT)，并通过切比雪夫滤波器hi后进行累加，同时对Si做N点离散傅里叶逆变换(IDFT)得到时域信号si；在设定每个子带的滤波器设置的参数相同的前提下得到发送的时域信号：

其中，L为每个子带滤波器的长度，l，n分别表示时间符号下标，Si(m)为第i个子带的第m个子载波，

3.如权利要求1所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于：所述步骤(2)具体为：设定通用滤波多载波系统输入数据Si(m)是独立随机变量的比特流，以等概率均匀分布进行数字调制后，所有星 座点的实部和虚部的均值为零，方差相等；则E(Re(Si(m)))＝E(Im(Si(m)))＝0，E(Si(m))＝0， 由知，  E(xi)＝0， 其中，通用滤波多载波系统输入数据Si(m)服从均值为0，方差为 的分布，通用滤波多载波(UFMC)符号向量x服从零均值，方差为 的复高斯过程，B为系统的子带数量，Mi为第i个子带的子载波数量；当子载波总数量M足够大时，根据中心极限定理，x服从零均值，方差为Mvar(xi)的复高斯过程，则得到，

上式(2)中， 为x的方差，M为子载波总数，h为滤波器，l，n分别表示时间符号下标。

4.如权利要求1所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于，所述步骤(3)是利用信号的峰值平均功率比(PAPR)公式

x表示通用滤波多载波(UFMC)符号向量，M表示子载波总数量；近似定义峰值平均功率比，通过分析滤波器参数设置对系统峰值平均功率比的影响，建立互补累积分布函数(CCDF)的优化模型，

其中，γ为门限值，M表示子载波总数量，

5.如权利要求4所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于：所述步骤(3)具体步骤包括：(3.1)根据离散傅里叶逆变换(IDFT)变换性质，由于各子载波为独 立随机变量，故公式(1)中通用滤波多载波(UFMC)符号向量x的元素之间相互独立；根据中心极限定理，当子载波数量足够多且N点离散傅里叶逆变换(IDFT)的输入信号相互独立且幅度有限时，通用滤波多载波(UFMC)的时域信号Re(x(n))，Im(x(n))渐进服从 高斯分布，即x(n)服从 高斯分布，x(n)的幅度r(n)＝|x(n)|服从瑞利分布；

得到r(n)＜α(α为正实数)时的概率密度函数(PDF)：

(3.2)利用通用滤波多载波(UFMC)时域信号x(n)的瞬时功率X＝|x(n)2|服从2维χ2分别，得到X＜α的概率密度函数(PDF)：

其中，式(4)、(5)中α为正实数, 为通用滤波多载波(UFMC)的时域信号Re(x(n))(Im(x(n)))的方差；

(3.3)令 则，X＝E{X}Y；假设滤波器h具有单位能量，根据卡方分布的性质有 根据变量函数性质得到：

其中，式(6)中 分别表示通用滤波多载波系统输入数据Si(m)和时域信号Re(x(n))(Im(x(n)))的方差；

结合公式(2)，得，

式(7)中，M为子载波总数， 分别表示通用滤波多载波系统输入数据Si(m)和时域信号Re(x(n))(Im(x(n)))的方差；

(3.4)对于给定的门限γ，则其概率密度函数(PDF)为：

其中，式(8)中|x0(n)|2为采样点， 假设，每个采样点|x0(k)|2相互独立，得到累积分布函数(CDF)，

其中，式(9)中γ为门限值，M为子载波总数；

(3.5)通过算大于特定门限值的概率，得到多载波系统中衡量高峰值平均功率比大小的互补累积分布函数(CCDF)为：

其中， 式(10)中γ为门限值，M为子载波总数，从式(10)得出，通用滤波多载波(UFMC)系统的互补累积分布函数(CCDF)表达式与正交频分复用(OFDM)系统的表达式相似，正交频分复用(OFDM)系统的互补累积分布函数(CCDF)只取决于门限值γ，而通用滤波多载波(UFMC)系统的互补累积分布函数(CCDF)不仅取决于γ，也取决于参数βn。

6.如权利要求1所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于：所述步骤(4)的步骤具体为：根据公式(1)求出输出信号x(n)的方差

其中式(11)中， 子带经N点的离散傅里叶逆 变换(IDFT)，第i个子带的子载波数量为Mi，B为系统的子带数量，L为每个子带滤波器的长度，l、n分别表示时间符号下标，Si(m)为第i个子带的第m个子载波， 表示通用滤波多载波系统输入数据Si(m)的方差；

根据公式(7)，可知，

其中，M为子载波总数，

代入到公式(11)，求得约束条件，

7.如权利要求1所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比(PAPR)的方法，其特征在于，所述步骤(5)是将最小化问题描述为：

其中式(14)中，M为子载波总数，γ为门限值，运用拉格朗日(Largrange)最优化的方法求得最优解。

8.如权利要求7所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于，所述步骤(5)的具体步骤包括：(5.1)定义运用拉格朗日(Largrange)函数

其中，式(15)中γ为门限值，B＝{β1 β2 … βN+L-1}， λ为βn限制的拉格朗日乘子，M为子载波总数；

(5.2)针对 根据 计算

可得，

其中式(16)、(17)、(18)、(19)中，B为系统的子带数量，γ为门限值，λ为βn限制的拉格朗日乘子，M为子载波总数；

(5.3)引入朗伯W函数LW(x)eLW(x)＝x，定义 根据朗W函数的性质，f(β)在[0,β0]区间内单调增加，其中，  得到当x∈[0,β0]时，

再根据公式(14)获得公式(20)的必要条件，

(5.4)求得拉格朗日乘子函数的M×M维的Hessian矩阵(H)

其中， 式中，B为系统的子带数量，λ为限制的拉格朗日乘子，γ为门限值，M为子载波总数；

(5.5)判定黑塞矩阵(Hessian矩阵)的正定性，由于 满足

且z1+...+zM≠0

if ZHZT＞0

then H 正定

的正定条件，其中，γ为门限值，M为子载波总数；故黑塞矩阵H是正定的，因此，求出互补累积分布函数(CCDF)的最小值：CCDFopt＝1-(1-e-γ)M。

9.如权利要求1所述的降低通用滤波多载波信号的峰值平均功率比的方法，其特征在于，所述步骤(6)的具体步骤为：分析公式(21)可知 βk＝1时，互补累积分布函数(CCDF)可获得最优的性能(其中，βk与滤波器系数值相关)；根据公式(13),(21)知对滤波器系数的约束为

定义

当μ＝0时，此时滤波器参数设计满足公式(21)的要求，可达到最优的互补累积分布函数(CCDF)。