I nte rna t io na l  J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  13 ,   No .   3 ,  N o v e m b er   20 24 ,   p p .   5 2 8 ~ 54 1   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 3 . i 3 . pp 5 2 8 - 54 1          528       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Ada ptive  tu nica te  sw a rm  opti m i z a t io n w ith  pa rtial tr a ns m it   sequence  for pha s e opti m i z a tion  i n  M IM O - O FDM       Abdu l  L a t ee f   H a ro o n  P hu la ra   Sh a ik 1 ,   So w m y a   M a dh a v a n 2 ,   P a ra m e s ha cha ri  B ida re   Div a k a ra cha ri 2 ,    Ro cío   P ér ez   de  P ra do 3 ,  P a ra m e s h S idd a p pa   P a ra m es hw a ra pp a 4 ,    K a v it ha   M a la li Vish v esh w a ra pp a   G o w da 5   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   B a l l a r i   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y   a n d   M a n a g e me n t ,   B a l l a r i ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   N i t t e   M e e n a k sh i   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   B e n g a l u r u ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   T e l e c o mm u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   Jaé n ,   L i n a r e s,  S p a i n   4 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   S c h o o l   o f   En g i n e e r i n g ,   C e n t r a l   U n i v e r si t y   o f   K a r n a t a k a ,   K a l a b u r a g i ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   G o p a l a n   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   M a n a g e me n t ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   2 3 ,   2 0 2 3   R ev i s ed   Feb   2 ,   2 0 2 4   A cc ep ted   Ma r   2 1 ,   2 0 2 4       M u lt i p le - in p u t  m u lt ip le - o u tp u t  ( M IM O)  a n d   o r th o g o n a l  f re q u e n c y   d iv isio n   m u lt ip lex in g   (OFDM )  a re   w id e l y   u t il ize d   in   w irele ss   s y ste m s  a n d   m a x i m u m   d a ta  ra te  c o m m u n ica ti o n s.  T h e   M IM O - OFDM   tec h n o lo g y   in c re a se s  th e   e ff ici e n c y   o f  sp e c tru m   u ti li z a ti o n .   T h e   p e a k - to - a v e ra g e - p o w e r  r a ti o   ( P A P R)   m in i m iza ti o n   in   M IM O - OFD M   is  a   c o m p lex   tas k   in   w irele ss   c o m m u n ica ti o n s  sy ste m s.  In   th is  re se a rc h ,   a n   a d a p ti v e   t u n ica te  sw a r m   o p ti m iza ti o n   w it h   p a rti a l  tran s m it   se q u e n c e   ( AT S O - P T S )  a lg o rit h m   is   p ro p o se d   f o r  a   re d u c ti o n   o f   P A P R  in   M IM O - OFDM .   T h e   n o n sq u a re - ma tri x - b a se d   d if f e re n ti a l  sp a c e   ti m e   c o d i n g   (N - DST C)  sc h e m e   is  u se d   f o r  th e   e n c o d i n g   a n d   d e c o d in g   p r o c e ss   o f   M IM O - OFDM .   T h e   N - DST C  e n c o d in g   a n d   d e c o d i n g   a re   li n e a r  e rro r - c o r re c ti n g   c o d e s  t h a t  a re   u ti li z e d   f o r  m e ss a g e   tran sm issio n   o v e r  n o isy   c h a n n e ls.  T h e   p re - sp e c i f ied   q u a d ra te  p h a se   sh if t  k e y in g   (QP S K)  sy m b o l  is  d e p l o y e d   f o r  th e   m o d u latio n   a n d   d e m o d u latio n   sc h e m e .   On   th e   re c e iv e r  sid e ,   th e   se rial  to   p a ra ll e l  (S / P )  c o n v e rsio n ,   a n d   f a st   F o u rier   tran sf o rm   (F F T )  a r e   a c c o m p li sh e d ,   a lo n g sid e   t h e   re c e iv e d   d a ta  b it s   b e in g   d e m o d u late d   t o   o b tai n   t h e   o u t p u t  b it s.  T h e   p ro p o se d   A T S O - P T S   m e th o d   a c h iev e s  b e tt e r  re su lt s  a c c o rd in g   t o   p e rf o rm a n c e   m e tri c e s  P A P R ,   b i t   e rro r  ra te  (BER)   a n d   sig n a l - to - n o ise - ra ti o   ( S NR),  w it h   v a lu e s  o f   a b o u t   2 . 9 ,   0 . 0 1   a n d   0 . 0 2 5 ,   re sp e c ti v e l y .   T h is en s u re s su p e rio r  re su lt s w h e n   c o m p a re d   to   th e   e x isti n g   m e th o d s  o f   tw in   s y m b o l  h y b rid   o p ti m iza ti o n   a p p l ied   to   p a rti a l   tran sm it   se q u e n c e   ( T S HO - P T S ) ,  se lec ti v e   lev e l  m a p p in g   a n d   P T S   (S L M - P T S ),   a n d   p a rti c le sw a r m   a n d   g re y   w o l f   (P S - G W )  w it h   P T S ,   re sp e c ti v e l y .   K ey w o r d s :   A d ap tiv e  t u n icate   s w ar m   o p tim izatio n   Fas t  Fo u r ier   tr a n s f o r m   Mu ltip le - i n p u t  m u ltip le - o u tp u t   No n s q u ar e - m atr ix - b ased   d if f er e n tial sp ac e  ti m e  co d in g   Or th o g o n a l f r eq u e n c y   d i v is io n   m u ltip lex in g   P ea k - to - a v er ag e - p o w er   r atio   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P ar am es h ac h ar i B id ar e  Div ak ar ac h ar i   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n   E n g i n ee r in g ,   Nitte  Me en a k s h i I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   P . B . N o . 6 4 2 9 .   Yela h an k a,   B an g alo r e  5 6 0 0 6 4 ,   Kar n atak a,   I n d ia   E m ail: p ar a m e s h @ n m it.a c. in       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  g r o w i n g   n ee d   f o r   ad v a n ce m en ts   i n   w ir ele s s   ap p licati o n s   h as  r e n d er ed   th e  c u r r en tl y   a v ailab le   r ad io   f r eq u en c y   ( R F)  s p ec tr u m ,   i n ad eq u ate  to   m ee t  f u t u r e   s er v ice  r eq u ir e m e n ts   [ 1 ] .   Or th o g o n al  f r eq u en c y   d iv is io n   m u ltip le x i n g   ( OF D M)   is   m aj o r ly   co n s id er ed   in   w ir ele s s   s y s te m s   to   attain   m ax i m u m - r a te  d ata  tr an s m is s io n   d u e  to   its   lar g er   s p ec tr al  ef f icie n c y ,   s i m p le  e q u aliza tio n ,   as  w ell  as  lo w - co m p lex i t y   e x ec u t io n   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   T h er ef o r e,   OFDM  is   also   m aj o r ly   u tili ze d   i n   w id eb an d   co m m u n icatio n s   o v er   m o b ile  r ad io   ch an n els ,   d ig ital   au d io   b r o ad ca s tin g ,   h i g h - b it - r ate  d ig ital  s u b s cr ib er   l in es  a n d   o p tical  s y s te m s   [ 4 ] .   Desp ite  th e  O FDM   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A d a p tive  tu n ic a te  s w a r m  o p timiz a tio n   w ith   p a r tia l tra n s mit  … ( A b d u l La teef  Ha r o o n   P h u l a r a   S h a ik  )   529   h av i n g   n u m b er   o f   ad v an ta g e s ,   it  h a s   o n e  m aj o r   li m itatio n ,   w h ic h   i s   t h at  t h e  tr an s m itted   s ig n al  h as   a  h ig h   p ea k - to - av er a g e - p o w er   r atio   ( P A P R )   [ 5 ] .   On   an   s u m m p tio n   o f   m ax i m u m   P A P R ,   t h e  O F DM   s i g n al   is   f a s te n   w h e n   it  f o r w ar d s   b y   n o n - li n ea r   h ig h - p o w er   a m p li f ier   ( HP A )   an d   th u s ,   t h e  p er f o r m an ce   i s   d eg en er ated ,   w h ile   in - b an d   b ias  as  w ell  as  o u t - of - b an d   r ad i atio n   also   h ap p en s .   T h u s ,   th e  OFD M  tr an s m it ter s   n ee d s   co s tl y   l in ea r   HP A   w i th   ex tr e m e  d y n a m ic  r an g e  [ 6 ] ,   [ 7 ] .   R ec en tl y ,   a  n u m b er   o f   o p tim izatio n   alg o r ith m s   ar e  r ec o m m e n d e d  to   o p tim ize  th e  p ar tial  tr an s m it  s eq u e n ce   ( P T S)   tech n iq u e  f o r   P A P R   r ed u ctio n   in   OFDM  s y s te m s   [ 8 ] .  B et w ee n   th e m ,   th e  m o s t  f a m o u s   ev o lu tio n ar y   al g o r it h m s   ar e  th e  g e n etic   alg o r it h m   ( GA ) ,   d if f er en tial   ev o lu tio n ar y   al g o r ith m   ( DE ) ,   an d   b io g eo g r ap h ic  o p ti m izat i o n   alg o r ith m   ( B B O)   w h ich   ar e  m aj o r ly   u s ed   f o r   th e  r ed u ctio n   o f   P A P R   [ 9 ] .   H o w e v er ,   th e  s elec tio n   o f   th e  p h ase  f ac to r   s eq u en ce   i n   th e  P T S  ap p r o ac h   is   a  r is k   in   n o n - li n ea r   o p ti m izatio n ,   wh ich   is   ca u s e d   b y   g r ea ter   co m p lex i t y   an d   m e m o r y   u til iza tio n   i f   t h er e  ar e  a  g r ea ter   n u m b er   o f   n o n - o v er la p p in g   s u b - b lo ck s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   B y   e m b ed d in g   th e  p ilo t   s ig n a l  w it h i n   th e  o p tical  OFDM  s ig n al  in   th e   f r eq u e n c y   d o m ai n   m i n i m izes   th e   ti m e  d o m a in   s i g n a ls   [ 1 2 ] .   A  r ed u ctio n   o f   P A P R   i n   MI MO - OF DM   i s   a  co m p lex   t ask   in   w ir eles s   co m m u n icatio n s ,   w h er e  t h e  s p ec tr al  e f f ic ien c y   i s   also   r ed u ce d   w h e n   t h e  c y clic  p r ef ix   en ter s   i n   O FDM  [ 1 3 ] .   A cc o r d in g   to   t h e  liter at u r e  a n d   tar g et ted   at  t h e  li m ita t io n s   o f   an   ex is t in g   s ig n al   co m p o u n d in g   tr an s f o r m   m et h o d s ,   a  n o v el   a p p r o ac h   is   in r o d u ce d   f o r   co m b in el y   o p ti m ize  th e   P A P R   an d   b it e r r o r   r ate  ( B E R )   p er f o r m a n ce   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   Sar k ar   et  a l .   [ 1 6 ]   im p le m en ted   a  t w i n   s y m b o l  h y b r id   o p ti m izatio n   ap p lied   to   p ar tia l  tr an s m i t   s eq u en ce   ( T SHO - P T S)  to   m i n i m ize  P A P R   i n   c y clic  p r ef ix - OFDM   ( C P - O FDM) .   T h e  h y b r id   o p ti m izati o n   alg o r ith m s   o f   s alp   s w a r m   ( S S )   as  w e ll  as  b ald   ea g le  s ea r ch   ( B E S)  w er e  p r o d u ce d   to   d eter m i n e  p h ase  f ac to r .   T h e  d ig ital  ch ao tic  w as  u tili z ed   to   ce r tify   p h y s ical  la y er   s ec u r it y   i n   d ata  tr an s m i s s io n   f o r   ( DF T - S - O FDM)   s u b ca r r ier   allo ca tio n .   A   P T S  m et h o d   ac h ie v ed   t h e  m i n i m u m   P A P R   i n   les s   p r o ce s s ed   an d   co n s u m ed   ti m e,   b u t  th e  ef f icie n c y   o f   b an d w id th   was  d ec r ea s ed   b y   th e  s y s te m   its elf .   Sid iq   et  a l .  [ 1 7 ]   d ev elo p e d   a  h y b r id   m et h o d   o f   s elec ti v e  le v el  m ap p in g   a n d   PT S  ( SL M - P T S)  w it h   an t  b ee   co lo n y   ( A B C )   p h ase  o p ti m izatio n   f o r   P A P R   m i n i m izatio n .   T h e  SL M  w a s   i n itiall y   en f o r ce d   to   th e  tr ad itio n al  f ar n e s y l  d i m et h y l  c h r o m an o l  ( FDMC)  s i g n a l  an d   th e  P A P R   s ig n al  w as  o b tain ed   w it h   s elec ted   s i m il ar   p h ase  s eq u en ce s .   T h is   m eth o d   s ig n if ican t l y   m i n i m ized   th e  P A P R   b y   th e  m i n i m u m   co m p u tatio n a l  co m p lex it y   b y   co m b i n i n g   th e  S L M  an d   PT S  b en ef its .   T h e  SL M - P T S  s u f f er ed   f r o m   th e  i n ter f ac e  b et w ee n   u n s y n c h r o n ized   s y m b o ls   in   t h e  clo s e s t  b an d s .   K u m ar   et   al .  [ 1 8 ]   im p le m e n ted   a  P T S  o v er   a  h y b r id   o f   p ar ticle  s w a r m   an d   g r e y   w o l f   ( P S - GW )   o p tim izatio n   f o r   th e  p er f o r m a n ce   o f   m in i m u m   P AP R ,   as  w ell  a s   lo w   co m p u tati o n al  co m p le x it y .   T h e  P S - GW   id en ti f ied   t h e  p h ase   r o tatio n al  f ac to r s   co m b i n atio n   ef f ec ti v el y .   T h e  P S  ex p lo itati o n   w as  i m p r o v ed   w i th   th e   est i m atio n   ca p ab ilit y   in   GW   to   d e v elo p   m u ltip le  v ar iatio n s   i n   q u alit y .   T h e  P S - GW   ac h ie v ed   b etter   p er f o r m an ce   a n d   m in i m u m   P A P R   t h an   th e   P S  an d   GW .   Ho w e v er ,   P A P R   ac h ie v e m en t   w as  d ec r ea s e d   u s i n g   v ar io u s   ch an n el  co n s tr ai n t s .   P r asad   an d   J ay ab alan   [ 1 9 ]   i m p le m en ted   a  p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   ap p lied   to   t h e  tech n iq u e  o f   P T S   to   id en tify   t h e  p h ase  f ac to r   f o r   r ed u cin g   th e  P A P R .   A   s ca li n g   f ac to r   w as  estab lis h ed   in   t h e  v elo cit y   u p d atin g   eq u atio n   o f   co n v en t io n al  P SO   to   en h a n ce   t h e   i n er tia  w ei g h t  an d   p ar ticle  v elo cit y .   T h e  P SO - P T S  ac h iev ed   t h e   ef f icien t  m i n i m u m   P A P R   a n d   w a s   m o s t  e f f icie n t  f o r   th e   ap p licatio n s   u s in g   t h e  6 4 - q u ad r atic  a m p li tu d e   m o d u latio n   ( Q A M)   m o d u lat io n   s c h e m e,   b u t th i s   m e th o d   p er f o r m ed   a  lo w   co n v er g en ce   r at e.   Şi m ş ir   an d   T aşp ın ar   [ 2 0 ]   im p l e m en ted   a  d is cr ete  ele p h an t  h er d in g   o p ti m izatio n   u s i n g   PTS  ( DE HO - PT S)  to   m in i m ize  P A P R   in   u n iv er s al - f ilter ed   m u lti - ca r r ier   ( UFMC)  s i g n als  to   th e  lo w est  l ev els.  An   ad v an ce d   s ch e m e  o f   P T S  w as  p o w er ed   b y   a n   in tell ig e n t  o p ti m izat io n   w h ich   w as  e n f o r ce d   to   UFMC  w a v e f o r m .   T h is   ap p r o ac h   w as  m aj o r ly   f o c u s e d   o n   d ec r ea s in g   t h e  tr an s m is s io n   s i g n als  i n   P A P R   v a lu e s   a n d   ac h ie v ed   b etter   p er f o r m a n ce   a n d   lo w   B E R .   T h e  co n v en tio n al  P T S  w a s   a   d if f icu l t  m eth o d   f o r   s y s te m s   to   o b tain   ef f icie n t   tr an s m is s io n   p o w er s   w it h   a  s m aller   n u m b er   o f   s ea r ch e s .   B ai  an d   Yan g   [ 2 1 ]   d ev elo p ed   an   en h a n ce d   P SO  ca lled   th e  d is cr ete   ad ap tiv e  P SO  ( DA P SO)   ap p r o ac h   f o r   s o lv i n g   t h e  p r o b lem   o f   h i g h   P AP R   in   UOW C .   T h is   m et h o d   in teg r ated   P T S  an d   D A P SO  to   m i n i m ize  t h e  P A P R   in   th e  U OW C   s y s te m .   T h e  PTS  w a s   ap p lied   to   a  p r o b a b ilis tic  ap p r o ac h   f o r   ef f ec tiv e l y   d e f ea ti n g   t h e  p er f o r m a n ce   o f   P A P R .   Si m u lta n eo u s l y ,   t h e  t w o - d i m en s io n al  ad ap tiv e  P SO  ef f ec tiv e l y   m o d i f ied   th e  co m p r eh en s i v e  s ea r ch   f o r   th e  p h ases   o f   P T S.   T h is   m et h o d   ef f ec ti v el y   s o lv ed   t h e  co m p le x it y   o f   th e  ca lc u lati o n   an d   also   ac h iev ed   a  f as t  co n v er g e n ce   s p ee d .   A b ed   et  a l .  [ 2 2 ]   in tr o d u ce d   P SO - b ased   d u m m y   s u b - ca r r ier s   w h ic h   w er e  ap p lied   w ith   d ata,   w it h o u t   tr an s m itti n g   t h e  s id e  i n f o r m at io n   f o r   P A P R   r ed u ctio n .   T h e  f u s io n   o f   s u g g e s ted   ap p r o ac h   w a s   e m p lo y ed   b y   ca lcu lati n g   a  P A P R   a t  an   o u tco m e  o f   in v er s e  f a s t  f o u r ier   tr an s f o r m   ( I FF T ) .   L ater ,   th is   m e th o d   ad d ed   th e  s ix   ad ap tiv e  s u b - ca r r ier   s eq u en ce s   to   a n   I FF T   in p u t d ata.   T h is   m et h o d   tr an s m it ted   th e   d ata  wh en   th e   d u m m y   s u b - ca r r ier   w as  i n   a  s ig n i f ica n t  t h r esh o ld .   Fu r t h er ,   it  u tili ze d   t h e   ad d itiv e  w h ite  g a u s s ia n   n o i s e   ( A W GN)   ch a n n el   to   ex p lo r e  th e  p er f o r m a n ce   o f   P A P R   a n d   B E R .   T h is   m eth o d   ac h ie v ed   lo w   co m p u t atio n al  co m p le x it y   r eg ar d in g   t h e  n u m b er   o f   ad d itio n s   a n d   m u ltip licatio n s ,   b u t  it  h ad   a  lo w   co n v er g e n ce   r ate.   L i  et  a l .  [ 2 3 ]   d ev elo p ed   a  PT S - b ased   d is cr ete  P SO  w i th   a  t h r es h o ld   ( P T S - DP SO - T H)   an d   u tili z ed   to   a  f ilter   b an k   m u lti - ca r r i er   w it h   q u ad r atic  a m p lit u d e  m o d u latio n   ( FB MC/OQ AM )   f o r   P A P R   r ed u ctio n .   T h is   m et h o d   u tili ze d   th e   DP SO  to   id en tify   a n   o p ti m al  s o lu tio n   an d   ef f ec t iv el y   m in i m ize  th e  P A P R   in   t h e  OQ A M  ap p r o ac h ,   alo n g s id e   r ed u cin g   th e  co m p le x it y   p r o b le m .   T h en ,   th e  th r e s h o ld   w as  e s tab lis h ed   to   m in i m ize  t h e  iter atio n   n u m b er s ,   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  528 - 541   530   later   d ec r ea s e  th e  s y s te m   co m p licatio n   o n   th e  as s u m p tio n   o f   u n d er tak i n g   t h e  P A P R   r ed u ctio n   p er f o r m an ce .   T h e  PT S - DP SO - T H  ef f ec ti v el y   r ed u ce d   th e  P A P R ,   b u t t h i s   ap p r o ac h   h ad   a  lo w   co n v er g e n ce   r ate.     Şi m ş ir   an d   T aşp ın ar   [ 2 4 ]   in tr o d u ce d   an   ef f icie n t  P A P R   r ed u ctio n   m et h o d   f o r   th e  w a v e f o r m   o f   t h e   UFMC  s y s te m .   T h is   m e th o d   in itiall y   i n tr o d u ce d   a  n o v el  d is cr ete  v er s io n   o f   th e  i n v a s i v e  w ee d   o p ti m izatio n   ( DI W O)   ap p r o ac h   an d   c o m b i n ed   it  w it h   th e  tr ad itio n al  P AP R   r ed u ctio n   ap p r o ac h   ca lled   PT S   d ep l o y ed   as  th e   ph ase  o p ti m izer .   B y   d o in g   s o ,   th i s   m eth o d   ac q u ir ed   a  n o v el   m et h o d   k n o w n   a s   DI W O - P T S.  T h e  DI W O  w a s   th e  m et h o d   to   o p tim ize  th e   p h ase  s eq u en ce s   i n   t h e  d is cr ete  p h ase.   T h e  DI W O  ac h ie v ed   th e  b es t  p h ase   in te g r atio n   i n   a  m i n i m u m   n u m b er   o f   s ea r ch e s .   Ho w e v er ,   t h e  DI W O  h ad   less   p o p u latio n   d iv er s it y   an d   d id   n o t  tak e  t h e  b est  m e m b er   o f   th e  p o p u latio n   d u r i n g   th e  p r o ce s s   o f   o p ti m iza tio n .   A li  a n d   Ha m z a   [ 2 5 ]   im p le m en ted   a  n e w   o p ti m izatio n   m eth o d ,   t ea ch in g - lear n in g - b ased   o p ti m i za tio n   ( T L B O)   f o r   th e   r ed u cti o n   o f   P A P R   i n   t h e   OFDM  s i g n al.   T h is   ap p r o ac h   in tr o d u ce d   s elec ti v e  m ap p in g   ( SL M)   b ased   T L B O  f o r   th e  ef f ec tiv e  r ed u ct io n .   T h e  T L B O  w as  p er f o r m ed   to   id en ti f y   s ea r ch   f ac to r s   i n   t h e  SL M   ap p r o ac h .   T h is   m et h o d   ef f ec tiv e l y   r ed u ce d   th e  P A P R   w it h   lo w   co m p u tati o n al  co m p lex i t y   a n d   d id   n o t  r eq u ir e  ce r tain   p ar a m eter s .   Ho w e v er ,   th i s   m et h o d   co n s u m ed   a  lar g er   m e m o r y   s t o r ag e  s p ac e.   T o   ad d r ess   th e s e   li m itatio n s   o f   t h e  ex is ti n g   m eth o d s ,   t h e  MI MO - OFDM  s y s te m s   ar e  p r o p o s ed   in   th i s   r esear c h .   Si m u lta n eo u s l y ,   t h e  s y n c h r o n izatio n ,   ev alu atio n   o f   c h a n n e l,   P A P R ,   lar g er   m e m o r y   s to r ag e ,   s elec tio n   o f   an ten n a,   an d   co n v er g e n ce   r ate  w er e  th e  s p ec if i c  li m itatio n s   o f   th e   ab o v e - d is c u s s ed   ex is ti n g   m e th o d s   w h ic h   ar e  ex a m i n ed   th r o u g h   th e  OF DM   s ig n al.   T h er ef o r e,   f o r   th e  r ed u ctio n   o f   P A P R ,   th e  n o v el   ad ap tiv e  tu n icate   s w ar m   o p tim izatio n   w ith   p ar tial  tr an s m it   s eq u en ce   ( A T SO - PT S)  w ith   MI MO - O FDM  a p p r o ac h   is   in tr o d u ce d   to   m i n i m ize  P A P R   i n   OF DM .   F u r th er ,   th e  p r o p o s ed   m et h o d   is   b r ief l y   d is c u s s ed   in   th e  f o llo w i n g   s ec tio n .   T h is   r esear ch ’ s   m aj o r   co n tr ib u tio n s   ar e  as f o llo w s :   −   T h is   r esear ch   o f f er s   t h e  r ed u ct io n   o f   P A P R   w i th   f aster   co n v er g en ce   a s   w el l  as   m in i m ized   co m p u tatio n a l   co m p le x it y   as t h e  f o r e m o s t a c h iev e m e n t.   −   T h e  p a p er   f o cu s es  o n   m i n i m izi n g   P A P R   u s i n g   q u ic k   co n v er g e n ce   an d   m i n i m izi n g   co m p u tatio n al   co m p le x it y .   T h e  A T SO - P T S is   d ev elo p ed   f o r   P A P R   r ed u ctio n   in   MI MO - OFD M.   −   No n s q u ar e - m atr ix - b ased   d if f e r en tial  s p ac e  ti m e  co d in g   ( N - DST C ) ap p r o ac h   is   em p lo y ed   f o r   en co d in g   an d   d ec o d in g   w h ic h   h elp s   to   ac h iev e   b etter   d ata  b r o ad ca s tin g   o v er   t h e  MI MO - OFDM.   T h is   r esear c h   co n s id er s   q u ad r atu r e  p h a s e  s h if t  k e y i n g   ( QP SK)   f o r   m o d u l atio n /d e m o d u la tio n   b ec au s e   o f   its   lo w   er r o r   p r o b a b ilit y .   T h e  r est  o f   th e   p ap er   is   ar r an g ed   in   th e  s u cc ee d in g   w a y :  s ec tio n   2   p r ese n ts   t h e   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   w h ich   i n cl u d es  th e  MI MO - OFDM  s y s te m   w i th   N - DST C   en co d in g   an d   d ec o d in g   ap p r o ac h es.   Sectio n   3   d is c u s s es   t h e  A T SO.   Sectio n   4   d e s cr ib es  r es u lts   a n d   d is cu s s io n   an d   f i n all y ,   s ec t io n   5   d escr ib es  th e   o v er all  s u m m ar y .       2.   P RO P O SE D  M E T H O D   I n   th is   r e s ea r ch ,   a n   A T SO  i s   p r o p o s ed   w it h   t h e  N - DST C   co d in g   f o r   m i n i m izi n g   P A P R   w h i le   tr an s m itti n g   th e  d ata  o v er   MI MO - OF DM .   T h e  N - DST C   co d es  ar e  lin ea r   er r o r - co r r ec t in g   co d es  th at  ar e   u tili ze d   f o r   th e  tr an s m is s io n   o f   m e s s a g es  o v er   n o is y   ch an n el s .   Fig u r e  1   d ep icts   th e  p r o p o s ed   m eth o d ’ s   w o r k f lo w .             Fig u r e  1 .   W o r k f lo w   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d   w i th   MI MO - O FDM       A t  t h e  tr an s m itter ,   th e  i n co m i n g   b in ar y   d ata  is   f ir s t  g r o u p e d   an d   m ap p ed   ac co r d in g   to   th e  co d in g   s ch e m e  o f   N - DST C .   T h e  QP SK  s y m b o l  is   t h e  p r e - s p ec i f ied   m o d u latio n   s c h e m e  u tili ze d ,   a n d   th e n   co n v er ted   in to   p ar allel  s ig n al s   b y   s er ial - to - p ar allel  b lo ck .   Af ter   in s er ti n g   s o m e  p ilo t s ,   I FF T   is   ad d itio n all y   d ep lo y e d   f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A d a p tive  tu n ic a te  s w a r m  o p timiz a tio n   w ith   p a r tia l tra n s mit  … ( A b d u l La teef  Ha r o o n   P h u l a r a   S h a ik  )   531   tr an s m itti n g   a  s eq u en ce   o f   d ata  to   a   tim e - d o m ai n   s i g n al.   An   A T SO  is   in s er ted   in to   th e  ti m e - d o m ai n   OFDM   s y m b o l  to   r ed u ce   th e  in ter   ca r r ier   in ter f ac e  ( I C I )   an d   in ter   s y m b o l  i n ter f er e n ce   ( I SI) .   T h e  tr an s m itted   s i g n a l   p ass es  b y   u s i n g   t h e  c h an n el  with   A W G N  n o i s e  a f ter   t h e  co n v er tin g   th e  s i g n a l  s er ial   in to   p ar allel.   T h e  FF T   is   f o llo w ed   af ter   t h e  co n v er s io n   o f   s er ial  to   p ar allel   at  th e  r ec e iv er .   A f ter   F FT ,   s o m e  p ilo t s   a r e  r em o v ed   an d   th e   s y s te m   is   co n v er ted   f r o m   p ar a llel  to   a  s er ial   b lo ck .   A t  la s t,  t h e  b in ar y   d ata  i s   ac q u ir ed   a f te r   th e  d e m o d u latio n   u s i n g   th e  QP SK  m o d u latio n   s ch e m e,   a n d   d ec o d in g   u s i n g   t h e  N - DST C   co d in g   s ch e m e.   T h e  QP SK  p r o v id es  a  lo w   er r o r   p r o b a b ilit y   an d   g o o d   n o is e  im m u n it y ,   alo n g s id e   th e  b an d w id t h   r eq u ir ed   b y   th e  QP SK  b ein g   r ed u ce d   to   h al f   as  co m p ar ed   to   b in ar y   p h a s e - s h i f y   k e y i n g   ( B P SK)   f o r   th e  s a m e  B E R .   F u r th er m o r e ,   I FF T   is   e m p lo y ed   f o r   tr an s m i tti n g   t h e  s eq u en ce   o f   d ata  to   th e  ti m e - d o m a in   s ig n al,   a f ter   in s er tin g   s o m e  p ilo t s .     2 . 1 .     Sy s t em   mo del  o f   M I M O - O F D M     I n   th i s   p ap er ,   a  s y s te m   m o d el  o f   MI MO - OFDM  [ 2 6 ] ,   h av i n g   th r ee   m aj o r   p o r tio n s ,   n a m el y ,   tr an s m itter ,   c h a n n el,   a n d   r ec e iv er   is   i n tr o d u ce d .   T h is   ap p r o ac h   p r o v id es  a n   e f f icie n t  a n d   r o b u s t  s y s te m   f o r   d ata  tr an s m is s io n   i n   MI MO - O FDM.   Fig u r e  2   s h o w s   th e  s y s t e m   m o d el  o f   MI MO - OF DM .           F ig u r e  2 .   S y s te m   m o d el  o f   MI MO - O FDM       T h e  s y s te m   o f   I FF T   an d   FF T   MI MO - OFDM  is   i m p le m e n t ed   in   th is   p ap er .   T h is   ap p r o a c h   p r o v id es  an   ef f icie n t  an d   r o b u s t  s y s te m   f o r   d ata   tr an s m i s s io n   in   MI MO - OF DM .   A   b aseb an d   s i g n al  is   d escr ib ed   in   ( 1 )   an d   a   ti m e  d o m ai n   s a m p le   in   I FF T   o u tp u t is ex p r es s ed   in   ( 2 ) .     ( ) = ∑ ( ) 2  ∆  − 1 = 0   ( 1 )     ( ) = ( )   ( 2 )     W h er e,     is   th e  n u m b er   o f   s u b ca r r ier s ,   ( )   is   th e  co m p le x   m o d u latio n   s y m b o l  tr an s m i tted   o n   ℎ   s u b ca r r ier ,   an d   ∆   is   t h e  s u b ca r r ier   s p ac in g .     is   t h e  F FT   in te g r ated   m a tr ix   o f   o r d er   × .   T h e  C P   o f   len g th     is   ex te n d ed   to   r em o v e  I SI  w h ich   i s   ex p r es s ed   in   ( 3 ) . T h e  r ec eiv ed   s ig n a l is d escr ib ed   in   ( 4 ) .     ′ ( ) = × ( )   ( 3 )     ( ) = ∑ ℎ ′ − 1 = 0 ( − ) + ( ) , = 0 , 1 , … , − 1   ( 4 )     W h er e ,  ( ) ~ ( 0 , 2 )  –   A WGN ,    –   ( + ) ×   is   t h e  o r d er   m atr i x .   T h e  f r eq u en c y   c h an n el s   ar e  d esig n ed   b y   u til izin g   - tap   f i n ite  i m p u l s e  r esp o n s e  ( FIR)  u s i n g   tap s   [ ℎ 0 , ℎ 1 , … , ℎ − 1 ] .   A t  t h e  r ec eiv er   s id e,   t h e  C P   eli m i n atio n   ex i s ts   th at  is   d en o t ed   as  a  r ec eiv ed   s i g n al  m u ltip l icatio n   b y   u s i n g   a  m a tr ix   ,   an d   is   ex p r es s ed   i n   ( 5 )   an d   ( 6 ) .     = [ × ]   ( 5 )     ( ) = ̃ ( ) + ( )   ( 6 )     W h er e,   ( ) =   ( )   an d   =   ̃ .   T h er ef o r e,   th e  f r eq u e n c y   d o m ai n   r ec eiv ed   s ig n al   f o r   OFDM  is   p r o v id ed   in   ( 7 ) .   T h e   r ec eiv ed   s ig n al  m atr ic  v ec to r   m o d el  i s   ex p r es s ed   in   ( 8 )   an d   ( 9 ) .     =  +   ( 7 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  528 - 541   532   = ℎ +   ( 8 )     = √ ℎ   ( 9 )     W h er e,     is   t h e   r esp o n s e  o f   c h an n el   f r eq u e n c y ,     is   t h e  tr an s m itted   s y m b o ls ,     is   t h e  A W G N  w it h   0   m ea n .     an d     is   th e  n u m b er   o f   tr an s m it  an d   r ec eiv e  an te n n a s   in   MI MO - O FDM ,   ℎ   is   th e  r ec ei v ed   s y m b o l ,     is   m i n i m u m   p ilo ts .   = √   ( )   an d   -   p ar ti al  FF T   m atr i x   an d   C F R   m atr ix .  T h e  tr an s m itted   MI MO - OFDM  s y s te m   ar e   p r o v id ed   to   th e  N - D ST C   s y s te m   f o r   t h e   en co d in g   a n d   d ec o d in g   p r o ce s s es   o f   th e  O FDM   s ig n al.     2 . 2 .     No ns qu a re   m a t rix - ba s e d diff er ent ia l sp a ce - t i m e  co din g   I n   th i s   s ec t io n ,   t h e  N - DST C   co n s is ti n g   o f   e n co d in g   a n d   d ec o d in g   ap p r o ac h es  [ 2 7 ] ,   [ 2 8 ]   ar e   d is cu s s ed .   T h is   s ec tio n   e n co d es  an d   d ec o d es  th e  i n p u t  o f   t h e  OFDM  s i g n al ,   w h er e   t h e  N - DST C   s c h e m e  is   m aj o r ly   u tili ze d   to   m in i m ize  t h e  n u m b er   o f   ti m e  s lo ts .   T h e  s p ac e - ti m e  eu p h e m i s m   ( )     ×   is   tr an s m itted   in     s lo ts   by     an ten n as.  E n h a n cin g   a  lar g e  a m o u n t  o f   tr an s m i t  an te n n a s   af f ec ts   t h e  en h an ci n g   of   th e   n u m b er   o f   ess en tial  ti m e  s lo ts   an d   in ef f ec ti v e  f o r   lar g e  s c en ar io s   o f   MI MO .   Hen ce ,   a  n o n - s q u ar e  m atr ix - b ased   DST C   is   d ev elo p ed   to   m i n i m ize  th e  a m o u n t  o f   ti m e  s lo ts .   P ar ticu lar l y ,   it  in cr ea s e  ( )   th r o u g h   b asis   1   × 1   to   m i n i m ize  t h e  n u m b er   o f   s l o ts   b et w ee n     an d   1 .     2. 2 . 1 .   No ns qu a re   diff er ent ia l e nco din g   a nd   deco din g   T h e  s et  o f   e s ti m ati n g   m etr ic s   { 1 , … , / }   ar e  tr an s m itted   at  t h e  b eg in n in g   o f   t h e   tr an s m is s io n   s tr ea m .   I n it iall y ,   t h e  r ec eiv e d   s y m b o l  is   d en o ted   in   ( 1 0 ) .  Hen ce ,   th is   r eq u ir e s     n u m b er   o f   tim e  s lo ts .   C o n s id er in g   t h e    b lo ck s   ti m e  tr an s m is s io n   f r a m e,   th e   p r o j ec t io n   m etr ics  ar e  tr an s m itted   to   t h e  r ec eiv er .   T h e  s u b s eq u en t  d ata  m etr ics  ( )   ar e   e n co d ed   an d   ex p r ess ed   in   ( 1 1 ) .  Ma p p e d   o n to   ×   n o n s q u ar e  m a t r ices  b y   p r o j ec tio n   m atr ix   ,   as  w el l a s   t r an s m itted   s u ch   t h at  i n ter r elat ed   r ec eiv ed   s ig n a l is  f o r m u late d   in   ( 1 2 ) .     ( ) = ( ) + ( ) ,    1 ≤ ≤ /          ( 1 0 )     ( ) = {      = ,  ( − 1 ) ( )      > ,           ( 1 1 )     ( ) = ( ) ( ) + ( ) ,  < < =         ( 1 2 )     T h e  r atio   am o n g   th e   n u m b er   o f   tr an s m it  a n ten n as     an d   len g th   o f   f r a m e    is ,   ≜ /   w h ich   i s   d en o ted   as  an   in s er tio n   r atio .   Fo r   th e  task   p er f o r m an ce ,   t h is   m eth o d   s et s   = 5%   s u c h   t h at  = 200 ,   b u t   r e m ar k   t h at  t h e  N - DST C   p er f o r m a n ce   r e m a in s   r o b u s t  i n   h i g h - s p ee d   m o b ile  s ce n ar io s   p la n   u s i n g   = 1%   o r   0 . 1% .   Hen ce ,   th e  tr ee - b ased   ap p r o ac h   is   u tili ze d   to   ac h iev e  m i n i m u m   P A P R   b et w ee n   all   s u b - ca r r ier s   in   a  li m ited   co m p u tatio n al  p r o ce s s .   I n   th e  p r o ce s s   o f   p h ase  f ac to r ,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   ac c u m u late s   t h e  p h ase   f ac to r   y ield in g   les s   P A P R .   T o   ac h iev e  t h i s ,   th e  p r o p o s ed   m et h o d   u s es  t h e  A T SO   m o d el  f o r   o b tain in g   r ed u ce d   P A P R   v al u es.  T h e  o b tain ed   r esu lt s   ar e   p r o v id ed   to   th e  o p tim izatio n   alg o r it h m   f o r   th e  f u r th er   p r o ce s s es .       3.   T UNI CAT E   SW ARM   O P T I M I Z AT I O N    T h e  en co d ed   d ata  f r o m   t h e  in p u t  s ig n al  i s   p r o v id ed   to   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s   f o r   i m p r o v in g   th e   co m p u tatio n al  ef f icie n c y   o f   t h e  p h ase  o p ti m izat io n   alg o r it h m .   T u n icate   s w ar m   o p ti m iza tio n   ( T SO)   [ 2 9 ]   is   a  m eta - h e u r is tic  alg o r it h m   ac ti v ated   b y   m ar in e  t u n icate s '   p e r f o r m an ce   a n d   j et  p r o p u ls io n   o v er   n av ig at io n   as   w ell  a s   f o r ag in g .   T h e  tu n icate   is   in   t h e  f o r m   o f   a  m illi m eter   s ca le  an d   lo ca te s   s o u r ce s   o f   f o o d   in   th e  s ea .   T h e  tu n icate   s at is f ies  th e  t h r ee   g e n er al  co n d itio n s   i n   p r o p u ls io n   w h ic h   ar e :  to   eli m i n ate  t h e  h it  u s in g   t h e  n u m b er   o f   tu n icate s   i n   s ea r ch   s p ac e ,   to   o b tain   a  s u itab le  p ath   to   s elec t  an   ef f ec tiv e  s ea r c h   lo ca tio n ,   an d   f in a ll y ,   to   s elec t  a  b etter   s ea r ch   a g e n t.  Fu r t h er ,   th e  t u n icate s   c h a n g e   th eir   p o s itio n s   to   ac h iev e  b e tter   s ea r ch ,   an d   t h e   p r o ce s s   is   en h a n ce d   in   ev er y   i ter atio n .   T h e  T SO  b eg in s   u s i n g   p o p u latio n   in cid e n tall y   p r o d u ce s   t u n ica te  w ith   g en er ate  v ar iab les  p er m ittab l e  b o u n d ar ies ,   as   ex p r ess ed   i n   ( 1 3 )   w h er e   t u n icate s   m o d if y   th e   lo ca tio n   i n   iter atio n s   as d ep icted   in   ( 1 4 ).     ⃗   = ⃗   +  × ( ⃗    − ⃗   )   ( 1 3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A d a p tive  tu n ic a te  s w a r m  o p timiz a tio n   w ith   p a r tia l tra n s mit  … ( A b d u l La teef  Ha r o o n   P h u l a r a   S h a ik  )   533   ⃗   (   + 1 ) = ⃗   ( ) + ⃗   (   ) 2 + 1   ( 1 4 )     W h er e,   ⃗     is   th e  tu n icate   p o s itio n ,    , 1   d en o tes  ar b itra r y   n u m b er   w it h i n   t h e   r an g e  [ 0 , 1 ] .   ⃗      an d   ⃗     ar e  th e   lo w er   an d   u p p er   d esig n   v ar iab les,  r esp ec ti v el y ,   w h il e  ⃗   ( )   is   th e   u p d ated   p o s itio n   o f   tu n ica te ’s   f o o d   s o u r ce   as  m at h e m atica ll y   e x p r ess ed   i n   ( 1 5 ) .     is   t h e  s o u r ce   o f   f o o d ,     is   t h e  ar b itra r y   v ec to r   t h at   a v o id s   t h e   tu n icate s   f r o m   h itti n g   o n e  an o t h er   an d   it is   m at h e m a ticall y   d esig n ed   in   ( 1 6 ) .     ⃗   ( ) = {  + × |    –    × ⃗   | ,     > = 0 . 5    –   ×   |    –    × ⃗   |       < 0 . 5   ( 1 5 )     = 2 + 3 − 2 1  + 1 (  −  )   ( 1 6 )     W h er e,   1 ,  2   an d   3   –   r an d o m   n u m b er   w i th   r an g e  [ 0 , 1 ] ,   ,   w h i le       r esp ec tiv el y   r e f lect  m in i m u m   an d   m a x i m u m   s p ee d s   u ti lized   to   p er f o r m   co m m u n it y   co m m u n ica tio n   d en o ted   as  0   an d   1 .   T h e  o b tain ed   T SO  o u tco m e  is   p r o v id ed   in   th e  n e x t  s ec tio n   f o r   th e  ef f icie n t  r ed u c tio n   o f   P A P R .   T h e  T SO  al g o r ith m   p r o ce d u r es   ar e  g iv e n :   −   I n itialize  t h e  p o p u latio n   o f   t u n icate   ⃗   ac co r d in g   to   ( 1 3 ) .   −   Select  in i tial p ar a m eter s   a s   w e ll a s   a  g r ea ter   n u m b er   o f   iter at io n s .   −   E s ti m a te  th e  f it n es s   v al u e  o f   t h e  s ea r ch   a g en t.   −   T h e  b etter   tu n icate   is   t r a v er s e d   in   g i v en   s ea r ch   s p ac e.   −   Up d ate  th e  tu n icate ’s   p o s itio n   u tili zi n g   ( 1 4 ) .   −   A lter   t h e   u p d ated   tu n icate   t h at   m o v es b e h in d   a  b o u n d ar y   i n   t h e   p r o v id ed   s ea r ch   s p ac e.   −   C alcu late  t h e   u p d ated   f i tn e s s   v al u e  o f   t h e  t u n icate .   If   i t  o b tain s   t h e  b est  s o lu t io n   t h an   t h e  p r ec ed in g   o p tim a l so lu tio n ,   it is   u p d ate d   w it h   a  b etter   s o lu t io n .   −   I f   s ati s f ied   w it h   a n   en d i n g   b as is ,   th e n   th e   al g o r ith m   e n d s   o r   r ep ea ts   s tep s   5   to   8 .   −   Fin all y ,   t h e  b est s o lu tio n   h as b ee n   o b tain ed .      3 . 1 .     Ada ptiv e  t un ica t e  s w a r m   o pti m iza t io n   T h e  ef f icie n c y   o f   t h e  tu n icate   s w ar m   alg o r it h m   ( T SA )   e x h i b its   en d u r a n ce   w ith   t h e  lo ca l  o p tim u m   s o lu tio n s   w h en   co m p ar ed   to   th e  m o s t  co m m o n   al g o r ith m s .   Mo r eo v er ,   th is   is   n o t  b etter   ch o ice  f o r   ce r tain   in tr icate   s o lu tio n s   b y   v ar io u s   o p ti m al  s o l u tio n s .   I n   T SA ,   ea ch   t u n ica te  f in d s   th e   f o o d   s o u r ce   an d   f i n d s   i t   u n f ea s ib le  to   r etr iev e  w it h o u t  k n o w i n g   w h er e  th e  f o o d   s o u r ce   is   lo ca ted .   L ater ,   it  ac h iev e s   co n v er g e n ce   w h e n   it   is   n o   lo n g er   ab le  to   d esi g n   f i n d in g s   a n d   e n d s   f u n ctio n i n g .   T h u s ,   an   ad ap tiv e  v er s io n   o f   T SO ( A T SO)   [ 3 0 ]   is   i m p le m en ted   to   d ef ea t  w ea k n ess es  i n   T SO  as  w ell  a s   i m p r o v e  th e  al g o r ith m ’ s   s ea r c h   ca p ac it y   an d   f lex ib il it y .   T h e  T SO  is   i m p r o v ed   b y   u s i n g   th e   t w o   p h a s es  s u c h   a s   e x p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   to   en h a n ce   t h e  s ea r ch   ca p ab ilit y .   Fig u r e  3   s h o w s   th e  p r o p o s ed   m et h o d   u s i n g   A T SO .           Fig u r e  3 .   T h e  p r o p o s ed   m eth o d   u s in g   A T SO       An   e f f ic ien t  m eta h e u r is tic  al g o r ith m   is   e s s e n tial  to   cla s s i f y   th e  p r o ce s s   o f   s ea r ch   i n t o   m u lt ip le   p h ases   of   e x p lo r atio n   an d   e x p lo itatio n .   T h e  m etah e u r is tic  alg o r ith m   i s   e m p lo y ed   to   f in d   a  g o o d   s o lu tio n   to   a n   o p tim izatio n   p r o b lem   th a t  i s   co m p lex   an d   d i f f icu lt  to   s o lv e  to   o p ti m alit y .   C o n v er s el y ,   t h e  e x p lo itatio n   d en o tes  th e  o p ti m iza tio n   alg o r ith m 's  ca p ac it y   to   id en ti f y   n ea r - o p ti m al  s o l u tio n s .   T h e  ex p lo itatio n   p er m it s   th e   o p tim izer   to   f o cu s   o n   clo s e ts   th at  co m p r o m is e  g o o d   q u alit y   s o l u tio n s   i n   t h e  s p ac e  o f   s ea r ch i n g .   As  ea c h   iter atio n   p ass e s ,   T SO  u p d ates  th e  ca n d id a te  p o s itio n   s o l u tio n s   n ea r   in d i v id u al  p o i n t s   to   t h e  en tire   p o p u latio n   in   s u c h   a  w a y   t h at  th e  T SO  h as  a  g o o d   ca p ab ilit y   o f   ex p lo itatio n .   T h u s ,   its   d r aw b ac k   is   th e  ab s en ce   o f   ef f icien t g lo b al  s ea r ch ,   alo n g s i d e   r e j ec t in g   a n   ex p lo r atio n   ca p ab ilit y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  528 - 541   534   A i m i n g   to   e n h an ce   t h e  al g o r ith m ’s   estab li s h m e n t  a n d   ex p l o r atio n   ca p ac it y ,   th e  i n tr o d u c ed   A T SO  ca r r ies  o u t   t w o   m aj o r   p h ases   in   ev er y   iter atio n .   I n itiall y ,   t h e  ca n d id ate  s o lu tio n   is   s elec ted   in cid en tall y   i n   p lace   o f   a  b etter   s o l u tio n ,   an d   th e  lo ca tio n   o f   th e   ap p lican t  s o lu tio n s   i s   u p d ated   b ased   o n   ar b itra r y   t u n icate ’ s   lo ca tio n .   T h e  o p tim izer   e m p lo y s   a n   ar b itra r y   o p er ato r   to   an a l y ze   d iv er s e  ar ea s   a n d   s ea r c h   s p ac e  f o r   ef f icie n t   ex p lo r atio n .   He n ce ,   in   A T SO,  t w o   d i f f er en t   in c id en t  n u m b er s   ar e  ca lcu la ted   in   a  t u n icat e  u p d atin g   eq n .   to   g en er ate  s o l u tio n s   i n   d if f er en t  s ea r ch   s p ac e  ar ea s .   A n   A T SO  ex p lo r atio n   p h ase  i s   lo g icall y   ex p r ess ed   in   ( 1 7 ) .     ⃗   (   + 1 ) =   ⃗   ( )   –   1 × | ⃗   ( )   − 2 ×  2 × ⃗   (   ) |   ( 1 7 )     W h er e,   ⃗   ( )   ar b itra r il y   c h o s en   t u n icate   th a t  f o r m s   a  n e w   p o p u la tio n .   T h is   p r o ce s s   en co u r ag es   ex p lo r atio n ,   as  w ell  as  p er m it s   th e  T SO  to   p er f o r m   m a n y   r o b u s t  g lo b al  s ea r ch es  u s i n g   t h e  en tire   s p ac e  o f   s ea r ch .   I n   th e   last   p h ase,   t h e  t u n icate   u p d ate s   its   p o s itio n s   ac co r d in g   to   th e  b est  tu n icate   p o s itio n .   Mo r e o v er ,   in   th e  A T SO,  th e  lo w e s t  tu n icate   u s in g   th e   g r ea test   ai m i n g   f u n ctio n   v a lu e  is   ch a n g ed   u s in g   an   in c i d en tall y   p r o d u ce d   tu n icate   at  e v er y   iter atio n .   T h e  ex p lo r atio n   a n d   ex p lo itatio n   o f   A T SO  i n   s ea r c h   s p ac e  ar e   co n tr o lled   b y   t h e   in er tia  co n s tan t  in s tead   o f   u s i n g   t h e  m at h e m a tical  eq u atio n .   T h e  A T SO  alg o r ith m   e m in e n tl y   en h a n ce s   t h e   co m p u tatio n al  ef f icie n c y   o f   t h e  p h ase  o p ti m izatio n   alg o r it h m .   E v en t u all y ,   t h e  o p ti m al  p h a s e   f ac to r s   ar e  ac q u ir ed   b y   a n   o p ti m izatio n   alg o r it h m ,   a n d   f u r th er ,   th is   alg o r ith m   p r o v id es  t h e  m a x i m al  o p tim a l  p h ase  f ac to r s   b y   t h e  u tili za tio n   o f   A T SO.  Ho w e v er ,   th e  o p ti m izatio n   alg o r ith m   co n s u m e s   a  m i n i m u m   d u r atio n   th a n   th e  o th e r   m et h o d s   an d   h en ce ,   t h e  co m p u tatio n al  ti m e  i s   d ec r ea s ed   b y   u ti lizi n g   t h e  A T SO  alg o r it h m .   F u r t h er ,   th e   ev alu atio n   a n d   i m p le m e n tatio n   o f   th i s   p r o p o s al  is   p r o v id ed   in   th e  f o llo w i n g   s ec ti o n s .       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   I n   th i s   r esear c h ,   an   A T SO - P T S  m et h o d   is   p r o p o s ed   to   r ed u ce   P A P R   v al u es   in   a  w av e f o r m   o f   OFDM   s ig n al.   T h e   p r o p o s ed   m et h o d   is   i m p le m en ted   o n   t h e  M A T L A B   s o f t w ar e ,   o n   a  s y s te m   o p er ated   w it h   an   i5   p r o ce s s o r   an d   6   GB   R A M.   T h e  p r o p o s ed   A T SO - PT S  m e t h o d   is   u tili ze d   to   p er f o r m   an   ef f ec tiv e  d e n o is i n g   an d   ch a n n el  est i m a tio n   f o r   MI MO - OF DM .   T h e  p er f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s ed   A T SO - P T S  m eth o d   i s   co m p ar ed   w it h   t h e  ex i s ti n g   m et h o d s .   T h e  ex is ti n g   m eth o d s   n a m el y ,   OFDM,   co n v e n ti o n al - P T S  ( C - P T S),   co n v e n tio n al - s elec ti v e  m ap p in g   (C - S L M) ,   an d   P SO  ar e   u tili ze d   f o r   th e   co m p ar is o n .  F u r th er m o r e,   t h e   p er f o r m a n ce   m etr ics  u s ed   i n   t h is   r esear c h   to   ev al u ate  t h e  p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   A T SO - P T S   ar e,   B E R ,   P A P R ,   co m p le m e n tar y   cu m u lati v e  d is tr ib u tio n   f u n ctio n   ( C C DF) ,   an d   s y m b o l  er r o r   r ate   ( SER).   T h e   p ar am eter   s e tti n g s   o f   t h is   m o d el  ar e  d ep icted   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   P ar am eter   s etti n g s   o f   th e  A T SO - P T S m et h o d   P a r a me t e r   V a l u e   N u mb e r   o f   i t e r a t i o n s   1 0 0   P o p u l a t i o n   s i z e   30   U se r   c a r r i e r s   5 2 ,   1 0 4 ,   1 5 6 ,   2 0 8 ,   2 6 0   P i l o t   c a r r i e r s   1 2 ,   2 4 ,   4 8 ,   6 0 ,   7 2   F F T   si z e   6 4 ,   1 2 8 ,   2 5 6 ,   5 1 2 ,   1 0 2 4   A n t e n n a   2 × 2 ,  2 × 4 ,  4 × 2 ,  4 × 4   N u mb e r   s u b c a r r i e r s   1 2 8 ,   2 5 6   C y c l i c   p r e f i x   o r   g u a r d   t i me   0   t o   2 e - 6s   M o d u l a t i o n   Q P S K   M o d u l a t i o n   r a n g e   16   M I M O - O F D M   s y mb o l s   16   O v e r samp l i n g   f a c t o r   1 e 6   H Z   C h a n n e l   t y p e   A W G N   c h a n n e l       T ab le  2   r e p r esen ts   th e  / (  )   co m p ar i s o n   f o r   th e  p r o p o s ed   m et h o d   ag ain s t  th e   e x i s ti n g   m et h o d s   w h e n   t h e   v al u e  i s   ta k en   as   3 0 .   T h e  ex i s tin g   m et h o d s   o f   OFDM,   B P SK,  Q A M - 8   an d   Q A M - 1 6   ar e  m ea s u r ed   an d   co m p ar ed   w ith   th e  p r o p o s ed   m et h o d .   Fig u r e  4   s h o w s   th e  g r ap h ical  r ep r ese n t atio n   o f   B E R ,   w i th   r esp ec t to   / (  ) .   I n   T ab le  2 ,   th e  QP SK  m o d u latio n   i s   co m p ar ed   w it h   p r ev io u s   m o d u latio n s  u s i n g   B E R .   T h e   m ax i m u m   B E R   w i th   r esp ec t  t o   / (  )   o f   QP SK  m o d u latio n   is   3 0   d B .   T h e  m a x i m u m   B E R   w it h   r esp ec t  to   B E R   o f   th e  QP SK  o f   v a lu e  is   3 0   d B .   T h e   P A P R   r ed u ctio n   is   ac h iev ed   w it h o u t  d o w n g r ad in g   th e   p er f o r m a n ce   o f   B E R ,  in   co n tr ast  to   th e  ex is tin g   m et h o d s .   Her e,   th e  A W GN  n o is e  ch an n el  is   co n s id er ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A d a p tive  tu n ic a te  s w a r m  o p timiz a tio n   w ith   p a r tia l tra n s mit  … ( A b d u l La teef  Ha r o o n   P h u l a r a   S h a ik  )   535   w h er e  th e  / (  )   r an g e s   b et w ee n   - 3 0   to   3 0 .   T h e  B E R   v alu es  an d   er r o r   n u m b er   ar e  m i n i m ized   b ec au s e   o f   its   en h a n ce d   n o is e  i m m u n i t y   an d   lo w   er r o r   p r o b ab ilit y .         T ab le  2 .   P er f o r m a n ce   an al y s is   o f   B E R   in   /   (  ) = 30   M e t h o d s   B ER   O F D M   10 − 3 . 4   B P S K   10 − 3 . 8   Q A M - 8   10 − 3 . 4   Q A M - 16   10 − 1 . 5   Q P S K   10 − 7 . 4           Fig u r e  4 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   B E R   o f   t h e  QP SK  m o d u latio n   i n   MI MO - OF DM       T ab le   3   r e p r esen ts   th e  / (  )   co m p ar is o n   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d   w it h   th at  o f   t h e  co m p etito r   ap p r o ac h es  w h e n   th e   v al u e  is   3 0 .   T h e  ex is tin g   m et h o d s ,   w h ich   ar e  OFDM,   C - P T S,  C - S L M,   an d   P SO  ar e   m ea s u r ed   an d   co m p ar ed   w ith   th e  p r o p o s ed   m et h o d .   Fig u r e  5   r e p r esen ts   th e  g r ap h ical  r ep r esen tatio n   o f   B E R   as to   / (  ) .       T ab le  3 .   P er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   o f   B E R   w h en   / (  ) = 30   M e t h o d s   B ER   O F D M   10 − 4 . 8   C - P T S   10 − 5   C - S L M   10 − 5 . 8   PSO   10 − 6 . 5   P r o p o se d   A T S O   10 − 8 . 2           Fig u r e  5 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   B E R   o f   p r o p o s ed   A T SO - P T S  m et h o d   in   MI MO - OF DM   w i th   r esp ec t to   / (  )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  528 - 541   536   I n   T ab le  3 ,   th e  p r o p o s ed   A T SO - P T S  is   co m p ar ed   w it h   th e  ex is ti n g   m o d u la tio n s   i n   ter m s   o f   B E R .  T h e   B E R   w i th   / (  )   o f   th e   A T SO - P T S  v al u e  is   s et   to   3 0   d B .   Her e ,   w it h o u t  d o w n g r ad in g   t h e  p er f o r m a n ce   o f   B E R ,   th e  P AP R   r ed u ctio n   is   ac h iev ed   co n t r asti n g   to   o th er   m et h o d s .   Her e,   th e  A W GN  n o is e   ch an n el  is   co n s id er ed   w h er e  th e  / (  )   is   in   th e  r an g e  of   - 3 0   to   3 0 .   T h e  v alu es  o f   th e  B E R   ar e   r ed u ce d   b ec au s e  o f   it s   en h an c ed   n o is e  i m m u n it y   a n d   lo w   er r o r   p r o b a b ilit y .   T ab le  4   r e p r esen ts   t h e  P A P R   ( d B )   co m p ar is o n   o f   t h e  p r o p o s ed   m eth o d   QP SK  w it h   co m p etito r   ap p r o ac h es  w h en   = 10 − 2 . 5 .  T h e  QP SK  is   co m p ar ed   w it h   e x is t in g   m o d u latio n s ,  OFDM,   B P SK,  Q AM - 8 ,   an d   QA M - 1 6 .   Fig u r e  6   s h o w s   th e  g r ap h ical  ill u s tr atio n   o f   C C D F  w it h   r esp ec t to   P A P R   ( d B ) .       T ab le  4 .   P er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   o f   QP SK u s i n g   P A P R   ( d B )   w h e n   C C D F= 10 − 2 . 5   M e t h o d s   P A P R   ( d B )   O F D M   1 8 . 3   B P S K   7 . 5   Q A M - 8   9 . 1   Q A M - 16   7   Q P S K   2 . 5           Fig u r e  6 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   QP SK  m o d u latio n   a n d   v ar io u s   e x is tin g   m et h o d s   b ased   o n   C C DF       I n   T ab le  4 ,   th e  QP SK  is   co m p ar ed   w ith   e x i s ti n g   m o d u lat io n s   in   ter m s   o f   C C DF  w i th   P A P R   ( d B ) .   A   m ax i m u m   C C DF  u s i n g   P A P R   o f   QP SK  is   2 . 5   d B .   T h e  O FDM  ac h ie v e s   1 8 . 3   d B ,   B P SK  ac h iev e s   7 . 5   d B ,   QA M - 8  ac h ie v es  9 . 1   d B ,   an d   QA M - 16  ac h iev e s   7   d B .   T h e  s u g g es ted   A T SO - P T S  m et h o d   ac h iev e s   th e  P A P R   v alu e s   m u l tip le  ti m e s   b etter   th an   th e  o r ig in al  O FDM.   T h e  PA P R   r an g e  lie s   b et w ee n   0   an d   2 0 .     T ab le   5   r ep r esen ts   th e  P A P R   ( d B )   c o m p ar is o n   o f   t h e  p r o p o s ed   m et h o d   A T SO  w it h   ex is ti n g   m et h o d s   w h e n   = 10 − 2 . 5 .  T h e  p r o p o s ed   A T SO - P T S is   co m p ar ed   w it h   p r ev io u s   m o d u latio n s ,  O FDM,   C - P T S,  C - SL M,   a n d   P SO.  Fig u r e  7   s h o w s   th e  g r ap h ical  ill u s tr atio n   o f   C C D F in   ter m s   o f   P A P R   ( d B ) .       T ab le  5 .   P er f o r m a n ce   an al y s is   o f   A T SO u s in g   P A P R   ( d B )   in   C C D F =   10 − 2 . 5   M e t h o d s   P A P R   ( d B )   O F D M   1 8 . 5   C - P T S   9 . 8   C - S L M   8 . 5   PSO   6 . 5   P r o p o se d   A T S O   2 . 9       I n   T ab le  5 ,   th e  s u g g ested   AT SO - PT S  is   co m p ar ed   w it h   p r ev io u s   m o d u latio n s   i n   ter m s   o f   P A P R   ( d B ) .   A   C C DF  i n   ter m s   o f   P A P R   o f   A T SO - P T S  is   2 . 9   d B .   T h e  OFDM  ac h iev es  1 8 . 5   d B ,   C - PT S  ac h iev es    9 . 8   d B ,   C - S L M  ac h iev e s   8 . 5   d B ,   an d   P SO  ac h iev es  6 . 5   d B .   T h e  p r o p o s ed   A T SO - PT S  m eth o d   ac h ie v e s   th e  P A P R   v al u es  m u ltip le  ti m es b etter   th an   t h e  o r ig i n al  OF DM .   T h e  P A P R   r an g e  lies   b et w ee n   0   an d   2 0 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A d a p tive  tu n ic a te  s w a r m  o p timiz a tio n   w ith   p a r tia l tra n s mit  … ( A b d u l La teef  Ha r o o n   P h u l a r a   S h a ik  )   537       Fig u r e  7 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   p r o p o s ed   A T SO - P T S a n d   v ar io u s   ex i s ti n g   m et h o d s       T ab le   6   r ep r esen ts   th e  / (  )   co m p ar is o n   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d   w it h   co m p etito r   ap p r o ac h es   at  a  v alu e  o f   3 0 .   T h e  QP SK  m o d u latio n   is   co m p ar ed   w it h   ex is ti n g   m o d u latio n s   n a m ed   OF DM ,   B P SK,  QA M - 8 ,   an d   QA M - 1 6 .   Fig u r e  8   s h o w s   th e  g r ap h   o f   SE R   w it h   r esp ec t to   / (  ) .   I n   T ab le  6   th e  QP S K  m o d u l atio n   is   co m p ar ed   w ith   p r ev i o u s   m o d u latio n s   i n   ter m s   o f   SER .   T h e  m ax i m u m   SE R   w it h   r esp ec t  t o   / (  )   o f   QP SK  m o d u latio n   is   3 0   d B .   T h e  m a x i m u m   B E R   in   t er m s   o f   B E R   o f   th e  QP SK  o f   v alu e  is   3 0   d B .   W ith o u t  d o w n g r ad in g   th e  p er f o r m an ce   o f   B E R ,   th e  P A P R   r ed u ctio n   is   ac h iev ed   co m p ar ed   to   o th er   m et h o d s .   Her e,   th e  A W GN  n o is e  ch an n el  is   co n s id er ed ,   an d   th e  / (  )   in   th e  r an g e  b et w ee n   - 3 0   to   3 0 .   T h e  SER  v al u es  ar e  r ed u ce d   b ec au s e  o f   it s   en h a n ce d   n o is e   i m m u n it y   a n d   lo w   er r o r   p r o b a b ilit y .       T ab le  6 .   P er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   o f   SE R   w h e n   / (  ) =3 0   M e t h o d s   S ER   O F D M   10 − 5 . 7   B P S K   10 − 6 . 7   Q A M - 18   10 − 3 . 7   Q A M - 16   10 − 3 . 8   Q P S K   10 − 8 . 5           Fig u r e  8 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   SE R   o f   t h e  QP SK  m o d u latio n   i n   MI MO - OF DM       T ab le   7   r ep r esen ts   th e  / (  )   co m p ar is o n   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d   w it h   co m p etito r   ap p r o ac h es   at  a  v alu e  is   3 0 .   T h e  p r o p o s ed   A T SO - P T S  is   co m p ar ed   w it h   th e  ex i s ti n g   m o d u la tio n s   lik e  OFDM,   C - P T S,  C - SL M,   P SO.  Fi g u r e  9   s h o w s   t h e  g r ap h ical  r ep r esen tatio n   o f   S E R   w ith   r e s p ec t to   / (  ) .   I n   T ab le  7 ,   th e  p r o p o s ed   A T SO - P T S  is   co m p ar ed   w ith   th e  ex is t in g   m o d u latio n s   a s   to   SER .   T h e  / (  )   o f   th e  p r o p o s ed   A T SO - P T S  ac h iev ed   t h e  m a x i m u m   SER  v alu e  i s   3 0   d B .   W ith o u t  d o w n g r ad i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.