1.一种适用于OFDM信号的低复杂度GAMP迭代恢复方法，其特征在于，步骤包括：步骤1：首先对参数进行初始化处理：

定义：迭代数t＝1，非线性输入的期望值 非线性输入的方差值 非线性输出的期望值 其中：k是OFDM信号的频域系数，k的范围是k＝0,1,…N，N是OFDM信号的子载波数目，n是OFDM信号的时域系数，n的范围是n＝0,1,…N，J是重叠因子；

步骤2：线性输出过程：

需要输入的参数包括： 和 分别通过式(1)和式(2)产生线性输出的期望值 和线性输出的方差值

其中， 是傅里叶变换过程；

步骤3：非线性输出过程：

需要输入的参数包括： 以及经过预处理后的OFDM信号rn；

分别通过式(3)和式(4)产生非线性输出的期望值 和非线性输出的方差值其中 是非线性输出函数， 是对非线性输出函数的偏导计算；下文将对 详细展开；

步骤4：线性输入过程：

需要输入的参数包括： 分别通过式(5)和式(6)产生线性输入的期望值 和线性输入的方差值

其中， 是傅里叶逆变换过程；

步骤5：非线性线性输入过程：

需要输入的参数包括： 分别通过式(7)和式(8)产生非线性输入的期望值和非线性输入的方差值其中， 是非线性输入函数， 是非线性输入的偏导计算；

步骤6：进行下一步迭代：

t→t+1，返回步骤2进行迭代运算。

2.根据权利要求1所述的一种适用于OFDM信号的低复杂度GAMP迭代恢复方法，其特征在于：广义近似消息传递GAMP方法的每次迭代过程包括4个步骤：a)线性输出；b)非线性线性输出；c)线性输入；d)非线性线性输入；首先对一次迭代过程中的时域系数n位的非线性输出进行简化求解，为书写方便，后面内容将省略OFDM的时域系数n以及迭代系数t，因此参p数 rn简化为 u ,r；

该步骤的具体为，通过最小均方误差估计方法得出了输出函数 的表达式；

p

其中，x是非线性输出的估计值， 是前一步骤得到的线性输出的期望值，u是前一步骤得到的线性输出的方差值，r经过预处理后的OFDM时域信号；

其偏导数表示为：

3.根据权利要求2所述的一种适用于OFDM信号的低复杂度GAMP迭代恢复方法，其特征在于：需要求解的期望 和方差 是通过数值积分实现的，表示为式(11)和(12)；

其中，C表示复数域全集； 是非线性输出的概率密度函数由式(11)和(12)看出传统的GAMP接收机包含了数值积分过程。

4.根据权利要求3所述的一种适用于OFDM信号的低复杂度GAMP迭代恢复方法，其特征在于：具体的近似求解过程如下：概率密度函数简化：

非线性输出步骤是计算时域信号的期望和方差的过程，首先需要导出概率密度函数非线性信号的概率密度函数表示为：‑1

其中γ1＝(∫P1(x)P2(x)dx) ，x∈C，γ1是归一化系数；f(x)是限幅法的限幅函数，SM是限幅值； 表示噪声的方差；

简化概率密度函数 时，进行分条件简化，分别讨论了|x|≤SM和|x|＞SM时函数的简化过程；

1)讨论|x|≤SM时的概率密度函数；此时f(x)处于线性部分，即f(x)＝x；概率密度函数进一步简化为公式(14)；

其中 是满足期望是 以及方差是 的正态分布函数；

j2πarg(x)

2)讨论|x|＞SM时的概率密度函数；此时f(x)处于非线性区，f(x)＝SMe ，概率密度函数进一步简化为公式(15)；

其中 归一化参数数γ2随x的角度变化，为简化处理，认为γ2是常数项；

综上，概率密度函数进一步简化为公式(16)；

p

其中， 是期望为 以及方差为u的正态分布函数。

5.根据权利要求4所述的一种适用于OFDM信号的低复杂度GAMP迭代恢复方法，其特征在于：非线性输出过程的近似解；

根据上一节得出了公式(16)，看出概率密度函数的两部分均满足正态分布函数；讨论在不同条件下，两组正态分布函数的哪个部分占主导地位；

1)讨论 时情况；此时|r|≤SM， 因此概率分布 的主要分布在区域|x|≤SM内；此时，概率分布函数简化为简单的正态分布函数；

2)讨论 时情况；此时概率分布函数的特征与 和 的大小对比度有关；当 时概率密度函数情况复杂，受多重因素的影响；因此给出了期望值和方差的近似解，其表示公式(18)和(19)；

6.根据权利要求5所述的一种适用于OFDM信号的低复杂度GAMP迭代恢复方法，其特征p在于：对于给出的近似解，在迭代开始时，即t＝1；代表 的方差u很大，此时 的估值不准确，因此设定的期望值更倾向于xq；在迭代多步以后，的取值逐渐收敛，这也是迭代计算的目的，即 的取值应该收敛于没有非线性损耗的情况下原始OFDM信号；因此迭代后的极限情况t→∞时，期望收敛于通过以上简化计算分析过程，给出了简化版本的非线性输出计算过程，非线性输出的估计期望和估计分别表示为(20)和(21)；

根据对概率密度函数进行数学分析，研究了基于不同环境条件下的期望和方差的变化规律，最终给出了非线性输出的近似解公式。