論文の概要: Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10987v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 08:58:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 18:39:59.698782
• Title: Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints
• Title（参考訳）: PAPRおよびACLR制約を用いたOFDM波形の学習
• Authors: Mathieu Goutay, Fay\c{c}al Ait Aoudia, Jakob Hoydis, Jean-Marie Gorce
• Abstract要約: 達成可能な情報レートを最大化しつつ,選択した制約を満たすOFDMベースの波形を設計するための学習ベース手法を提案する。 エンドツーエンドシステムは,PAPRとACLRの制約を満たすことができ,スループットを著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.423422040627331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An attractive research direction for future communication systems is the design of new waveforms that can both support high throughputs and present advantageous signal characteristics. Although most modern systems use orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) for its efficient equalization, this waveform suffers from multiple limitations such as a high adjacent channel leakage ratio (ACLR) and high peak-to-average power ratio (PAPR). In this paper, we propose a learning-based method to design OFDM-based waveforms that satisfy selected constraints while maximizing an achievable information rate. To that aim, we model the transmitter and the receiver as convolutional neural networks (CNNs) that respectively implement a high-dimensional modulation scheme and perform the detection of the transmitted bits. This leads to an optimization problem that is solved using the augmented Lagrangian method. Evaluation results show that the end-to-end system is able to satisfy target PAPR and ACLR constraints and allows significant throughput gains compared to a tone reservation (TR) baseline. An additional advantage is that no dedicated pilots are needed.
• Abstract（参考訳）: 将来の通信システムの魅力的な研究方向は、高いスループットと有利な信号特性の両方をサポートする新しい波形の設計である。 現代のほとんどのシステムは、その効率的な等化に直交周波数分割多重化(OFDM)を使用しているが、この波形は、高隣接チャネルリーク比(ACLR)や高ピーク対平均パワー比(PAPR)といった複数の制限に悩まされている。 本稿では,選択された制約を満たすofdmに基づく波形を,実現可能な情報レートを最大化しながら設計する学習ベース手法を提案する。 そこで我々は,送信機と受信機を,それぞれ高次元変調方式を実装した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)としてモデル化し,送信ビットの検出を行う。 これは拡張ラグランジアン法を用いて解く最適化問題につながる。 評価結果から,エンド・ツー・エンドシステムはPAPRとACLRの制約を満たすことができ,トーン予約(TR)ベースラインと比較してスループットが大幅に向上することが示された。 その他の利点は、専用のパイロットは必要ないことである。

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