論文の概要: Learning to Compensate: A Deep Neural Network Framework for 5G Power
Amplifier Compensation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07953v1
- Date: Tue, 15 Jun 2021 08:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-16 14:58:06.966350
- Title: Learning to Compensate: A Deep Neural Network Framework for 5G Power
Amplifier Compensation
- Title（参考訳）: learning to compensation: 5gパワーアンプ補償のためのディープニューラルネットワークフレームワーク
- Authors: Po-Yu Chen, Hao Chen, Yi-Min Tsai, Hsien-Kai Kuo, Hantao Huang,
Hsin-Hung Chen, Sheng-Hong Yan, Wei-Lun Ou, Chia-Ming Cheng
- Abstract要約: 本稿では,5G通信におけるパワーアンプ(PA)をモデル化し,補償するための学習ベースのフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてPAの特性を学習し,対応するディジタル事前歪み(DPD)もPAの非線形およびメモリ効果を補うように学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.627026124969088
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Owing to the complicated characteristics of 5G communication system,
designing RF components through mathematical modeling becomes a challenging
obstacle. Moreover, such mathematical models need numerous manual adjustments
for various specification requirements. In this paper, we present a
learning-based framework to model and compensate Power Amplifiers (PAs) in 5G
communication. In the proposed framework, Deep Neural Networks (DNNs) are used
to learn the characteristics of the PAs, while, correspondent Digital
Pre-Distortions (DPDs) are also learned to compensate for the nonlinear and
memory effects of PAs. On top of the framework, we further propose two
frequency domain losses to guide the learning process to better optimize the
target, compared to naive time domain Mean Square Error (MSE). The proposed
framework serves as a drop-in replacement for the conventional approach. The
proposed approach achieves an average of 56.7% reduction of nonlinear and
memory effects, which converts to an average of 16.3% improvement over a
carefully-designed mathematical model, and even reaches 34% enhancement in
severe distortion scenarios.
- Abstract（参考訳）: 5G通信システムの複雑な特徴から,数理モデリングによるRF部品の設計は難題となっている。
さらに、このような数学的モデルは様々な仕様要求に対して多数の手動調整を必要とする。
本稿では,5G通信における電力増幅器(PA)をモデル化・補償するための学習ベースフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてPAの特性を学習し,対応するディジタル事前歪み(DPD)もPAの非線形およびメモリ効果を補うように学習する。
さらに,学習過程において目標を最適化するための2つの周波数領域の損失を,naive time domain mean square error(mse)と比較して提案する。
提案するフレームワークは,従来のアプローチの代替として機能する。
提案手法は, 非線形およびメモリ効果の平均56.7%の低減を実現し, 慎重に設計した数学的モデルよりも平均16.3%向上し, 厳しい歪みのシナリオでは34%向上した。
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