論文の概要: Physics-Driven Framework for QoS-Constrained Satellite System with Non-Linear PA Distortion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26153v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 10:41:08 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:42:45.183162
• Title: Physics-Driven Framework for QoS-Constrained Satellite System with Non-Linear PA Distortion
• Title（参考訳）: 非線形PA歪みをもつQoS制約衛星システムの物理駆動フレームワーク
• Abstract要約: 非線形相関電力増幅器(PA)歪み下での歪み認識プリコーダを直接最適化する物理駆動型自己教師付きグラフ学習フレームワークを開発した。 我々のパイプラインは、非線形PA消費電力を最小限に抑えるプリコーダと入出力制御を共同で設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.39471392020139
• License:
• Abstract: This work develops a physics-driven self-supervised graph learning framework that directly optimizes the distortion-aware precoder under nonlinear correlated power amplifier (PA) distortion, without relying on expensive optimizer-generated labels for a user-centric satellite system. We minimize nonlinear PA consumption subject to user quality-of-service (QoS) constraints under PA nonlinearity for a downlink multi-input-single-output (MISO) satellite system. Our pipeline jointly designs the precoder and admission control that minimize nonlinear PA consumed power. In particular, a graph neural network (GNN) for the design of a distortion-aware precoder is optimized end-to-end in a self-supervised manner using a differentiable Itô-Hermite model of the true modified Rapp amplifier model. The precoder output by the GNN is used to initialize a low-complexity distortion-aware signal-to-interference-distortion (SINDR) tracking algorithm that jointly optimizes for power and admission control. Our proposed physics-based pipeline closely tracks a successive convex approximation (SCA) based solution in consumed power performance with the advantage of faster runtime and a wide operating range covered during training.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非線形相関電力増幅器(PA)歪み下での歪み認識プリコーダを直接最適化する物理制御型自己教師型グラフ学習フレームワークを開発した。 我々は、ダウンリンク型マルチインプット・シングル出力(MISO)衛星システムにおいて、PA非線形性の下でのQoS制約による非線形PA消費を最小限に抑える。 我々のパイプラインは、非線形PA消費電力を最小限に抑えるプリコーダと入出力制御を共同で設計する。 特に、歪み対応プリコーダの設計のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を、真の修正Rappアンプモデルの微分可能なイトー・ハーマイトモデルを用いて、自己教師付きでエンドツーエンドに最適化する。 GNNが出力するプリコーダは、電力と入出力制御を協調的に最適化する低複雑さ歪認識信号-干渉歪み追跡アルゴリズム(SINDR)の初期化に使用される。 提案する物理系パイプラインは, 連続凸近似(SCA)法を高速な実行と, トレーニング中にカバーする広い操作範囲の利点を生かして, 消費電力性能における連続凸近似(SCA)法を密に追跡する。

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