Side Information を不要とする Neural Network によるOFDM信号のPAPR抑圧法とそのハードウェア化 PAPR Reduction of OFDM Signal by Neural Networks without Side Information and its FPGA Implementation

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抄録

A major drawback of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is the high peak-to-average power ratio (PAPR) of the transmitted signal. PAPR reduction techniques by using neural networks have been proposed to reduce the PAPR problem in OFDM transmitter. These techniques require side information to be transmitted from the transmitter to the receiver in order to recover the original data symbol from the received signal. In this paper, we propose a novel technique to reduce PAPR of OFDM signal. Proposed technique is based on Tone Injection(TI) and dose not use any side information to be transmitted from the transmitter to the receiver. Moreover, the proposed model is designed with VHDL for a FPGA device, and evaluated the performance.

収録刊行物

  • 電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society  

    電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society 126(11), 1296-1303, 2006-11-01 

    The Institute of Electrical Engineers of Japan

参考文献:  13件

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被引用文献:  6件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018318247
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10065950
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    03854221
  • NDL 記事登録ID
    8560234
  • NDL 雑誌分類
    ZN31(科学技術--電気工学・電気機械工業)
  • NDL 請求記号
    Z16-795
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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