正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术以其较高的频谱利用率和抗频率选择性衰落等优点，已成为当前移动通信研究的主流技术之一。然而，OFDM系统中存在着固有的较高峰值平均功率比(Peak-to-AveragePower Ratio，PAPR)有可能超过功率放大器(High Power Amplifier, HPA)的动态变化范围，导致非线性失真使得OFDM系统性能严重下降。　　 为减小较高的PAPR对OFDM系统所造成的影响，需要采取一定的PAPR抑制技术使得信号幅度的变化范围保持在功率放大器的动态变化范围以内。当前PAPR抑制技术可分为三大类，即信号预畸变类技术、概率类技术和编码类技术。信号预畸变类技术是直接对信号幅度做强制变化，是最容易实现的一类技术，但会引起信号失真和带外辐射，使系统误码率(Bit Error Rate，BER)变大。编码类技术虽然能有效的降低PAPR，但是可供使用的编码图样数量太少，且子载波数较大时编码效率太低。概率类技术是以不同的相位因子对信号进行加权处理，进而从中选择PAPR性能最好的加权信号作为发射信号，是一类能够非常有效地降低PAPR的技术，且不会产生任何的信号畸变，但该技术的主要缺点是计算复杂度非常大。目前已有很多学者提出了如何降低计算复杂度的算法，但基本上都是以牺牲系统PAPR性能为代价的。本文主要研究的是概率类技术中的选择性映射(SelectedMapping，SLM)算法和部分传输序列(Partial Transmit Sequence，PTS)算法。　　 对于SLM算法，本文提出了一种称为分组SLM(G-SLM)算法，该算法是在已有SLM算法的基础上，将输入信号先进行分组，通过减少输入信号与相位因子结合时运算的复杂度来实现的，并通过仿真证明该算法能够取得了较好的PAPR性能。　　 对于PTS算法，本文在分析了PTS算法中备选信号相关性的基础上，提出了两种改进的算法:相关循环迭代PTS(CC-IPTS)算法和相关性PTS(CPTS)算法。CC-IPTS的基本原理就是利用迭代PTS在搜索最优相位因子时相邻相位因子间对应的备选信号中采样点幅度值间的关系实现的。仿真结果表明，该算法不但取得了较低的计算复杂度，同时又有效的降低了峰均比。CPTS算法是在对PTS中备选信号间相关性分析的基础上，先按照相关性的高低将备选信号进行分组，最后在寻找最优备选信号时通过减少搜索的备选信号数来降低计算复杂度。仿真结果表明，虽然该算法所取得的PAPR性能略低于传统PTS算法，但却大大的降低了计算复杂度。