Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identification of Non-Linear RF Systems Using Backpropagation

論文の概要: Identification of Non-Linear RF Systems Using Backpropagation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09877v3
Date: Sun, 31 May 2020 19:09:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-06 08:34:11.020153
Title: Identification of Non-Linear RF Systems Using Backpropagation
Title（参考訳）: バックプロパゲーションを用いた非線形RFシステムの同定
Authors: Andreas Toftegaard Kristensen, Andreas Burg, and Alexios Balatsoukas-Stimming
Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークベースのRFdモデルとして、ディープ・アンフォールディング・カスケード非線形ニューラルネットワーク・モデルPAを用いる。完全通信における自己干渉キャンセルの例を通して,本手法を実証する。約44.5dBの自己干渉キャンセル性能では、パラメータの数を74%削減できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.72768227571777
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we use deep unfolding to view cascaded non-linear RF systems as model-based neural networks. This view enables the direct use of a wide range of neural network tools and optimizers to efficiently identify such cascaded models. We demonstrate the effectiveness of this approach through the example of digital self-interference cancellation in full-duplex communications where an IQ imbalance model and a non-linear PA model are cascaded in series. For a self-interference cancellation performance of approximately 44.5 dB, the number of model parameters can be reduced by 74% and the number of operations per sample can be reduced by 79% compared to an expanded linear-in-parameters polynomial model.
Abstract（参考訳）: 本研究では,非線形RFシステムをモデルベースニューラルネットワークとして見るために,深層展開を用いる。このビューは、幅広いニューラルネットワークツールとオプティマイザを直接使用して、そのようなカスケードモデルの効率的な識別を可能にする。本手法の有効性を,IQ不均衡モデルと非線形PAモデルとを連続的に適用した全二重通信におけるディジタル自己干渉キャンセルの例を用いて示す。約44.5dbの自己干渉キャンセル性能において、拡張線形パラメータ多項式モデルと比較して、モデルパラメータの数を74%減らし、サンプル当たりの演算数を79%減らすことができる。

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