OFDM信号のピーク電力を抑圧するニューラルネットとそのFPGAによる回路化

抑制 OFDM 信号峰值功率的神经网络及其使用 FPGA 的电路化

基本信息

  • 批准号:
    15760272
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.37万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2003 至 2004
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

OFDM通信方式におけるピーク電力問題の解決を目指して,昨年度は(1)ニューラルネットワークの改良,(2)回路規模縮小のためのモデルの提案,(3)試作回路の設計を行った.本年度はその続きとして(4)FPGA回路の検証・評価と回路規模の縮小,(5)現実的なOFDM通信システムを考慮した回路設計を行った.(4)では,昨年試作した回路について,OFDMサブチャネル数Nとこれに対する回路規模を評価した.これまでのモデルではシナプス結合荷重の計算にO(N^4)の計算量を要したが,これでは実用的なサブチャネル数に対応できない.そこでIFFTを使用した新しいシナプス結合荷重計算法を考案し,計算量をO(NlogN)まで縮小することに成功した.これによりサブチャネル数(=ニューロン数)が8,192のシステムを数チップで構成することに成功した.この成果は2004年7月のInternational Joint Conference on Neural Networksにて発表し,また電子情報通信学会論文誌に投稿中である.(5)としては,実用的なシステムへの適用を考え,(a)オーバーサンプリングによる連続時間OFDM信号のピーク電力抑圧,(b)Side Informationを不要とするTone Injection法を導入したピーク電力抑圧,(c)周波数オフセットによるキャリア間干渉(ICI)を同時に除去するピーク電力抑圧,の3つについて検討した.(a)では,これまで離散時間信号についてのみ検討していたピーク電力抑圧について,実際は連続時間信号のピーク抑圧が問題となるため,これを解決する手法を提案し,回路化した.(b)では,これまでピーク電力抑圧のために位相回転を施し,この位相回転情報をSide Informationとして送信していた手法について,Side Informationを省略でき,周波数利用効率を高める手法を提案し,回路化した.(c)では,受信機が高速に移動した場合に生じるキャリア間干渉を同時に除去できる手法を提案した.(a)については電子情報通信学会論文誌に投稿中であり,(b)(c)については電子情報通信学会関西支部学生会にて発表し,2005年7月に開催される国際会議International Joint Conference on Neural Networksにて発表予定である.
OFDM communication mode in order to solve the problem of power problems, last year (1) the improvement of the network,(2) the reduction of the loop size of the network proposal,(3) trial loop design. This year, we will continue to develop (4) FPGA loop verification, evaluation and loop size reduction,(5) OFDM communication system design and implementation. (4)In the past year, we tried to evaluate the loop size of OFDM network. The calculation of O (N^4) is important for the calculation of the combined load, and the calculation of O (N^4) is important for the calculation of the combined load. The IFFT is used to calculate the load of O (N log N). The number of entries (= entries) is 8,192. This achievement was presented at the International Joint Conference on Neural Networks in July 2004 and submitted to the Journal of the Society for Electronic Information and Communication. (5)In this paper, the application of the actual system parameters is examined,(a) continuous time OFDM signal power suppression,(b) Tone Injection method is introduced to reduce power suppression,(c) cycle number (ICI) is simultaneously removed from power suppression, and (c) side information is introduced to reduce power suppression. (a)In this case, discrete time signal detection and control of power voltage detection and control of continuous time signal detection and control of power voltage detection and control of continuous time signal detection and (b)In this case, the phase feedback is applied, the phase feedback information is transmitted, the side information is omitted, the cycle utilization efficiency is high, and the loop is proposed. (c)The receiver is moving at high speed. The receiver is moving at high speed. (a)The International Joint Conference on Neural Networks was held in July 2005.

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
森 敦司, 太田正哉, 山下勝己: "ニューラルネットを用いたOFDM信号のピーク電力抑圧法とそのFPGA化"電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集. 113 (2003)
Atsushi Mori、Masaya Ota、Katsumi Yamashita:“使用神经网络的 OFDM 信号峰值功率抑制方法及其在 FPGA 中的应用”IEICE 协会会议论文集 113 (2003)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
ニューラルネットによるBPCC-OFDMのBER特性改善
使用神经网络改善 BPCC-OFDM 的 BER 特性
An FPGA Implementation of 1,024-Neuron System for PAPR Reduction of OFDM Signal
用于降低 OFDM 信号 PAPR 的 1,024 神经元系统的 FPGA 实现
ニューラルネットによるTIを用いたOFDMのBER特性改善とそのFPGA化
使用 TI 利用神经网络改善 OFDM 的 BER 特性并将其转换为 FPGA
ニューラルネットによるBPCC-OFDM信号のピーク電力抑圧
使用神经网络抑制 BPCC-OFDM 信号的峰值功率
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深層学習を用いたOFDM信号のPAPRおよびOOBE抑圧法に関する研究
基于深度学习的 OFDM 信号 PAPR 和 OOBE 抑制方法研究
  • 批准号:
    22K04106
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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無線マルチキャリア信号のためのピーク電力抑圧に関する研究
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  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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