論文の概要: Low PAPR waveform design for OFDM SYSTEM based on Convolutional
Auto-Encoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06349v1
- Date: Thu, 12 Nov 2020 12:44:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 08:01:16.996077
- Title: Low PAPR waveform design for OFDM SYSTEM based on Convolutional
Auto-Encoder
- Title(参考訳): 畳み込みオートエンコーダを用いたOFDMシステムの低PAPR波形設計
- Authors: Yara Huleihel and Eilam Ben-Dror and Haim H. Permuter
- Abstract要約: 本稿では,ピーク対平均電力比(PAPR)低減と波形設計のための畳み込みオートエンコーダ(CAE)のアーキテクチャを紹介する。
提案アーキテクチャは,PAPR削減ブロックと非線形高出力増幅器(HPA)モデルを統合する。
本稿では,ビット誤り率 (BER) , PAPR, スペクトル応答を解析し, 一般的なPAPR削減アルゴリズムと比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.390856495666316
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the architecture of a convolutional autoencoder (CAE)
for the task of peak-to-average power ratio (PAPR) reduction and waveform
design, for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. The
proposed architecture integrates a PAPR reduction block and a non-linear high
power amplifier (HPA) model. We apply gradual loss learning for multi-objective
optimization. We analyze the models performance by examining the bit error rate
(BER), the PAPR and the spectral response, and comparing them with common PAPR
reduction algorithms.
- Abstract(参考訳): 本稿では、直交周波数分割多重化(OFDM)システムにおいて、ピーク対平均電力比(PAPR)低減と波形設計のための畳み込みオートエンコーダ(CAE)のアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは,PAPR削減ブロックと非線形高出力増幅器(HPA)モデルを統合する。
段階的損失学習を多目的最適化に適用する。
本稿では,ビット誤り率 (BER) , PAPR, スペクトル応答を解析し, 一般的なPAPR削減アルゴリズムと比較する。
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