[B-5-40] PRNetを用いたOFDM信号のPAPR抑圧に関する考察
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：OFDM、PAPR、深層学習
直交周波数分割多重方式(OFDM)は5Gなど様々な通信システムに採用されているが，PAPRが高いという問題がある．近年，深層学習を用いたPAPR抑圧法であるPAPR Reducing Network(PRNet)が提案されたが，深層学習の計算量とモデルパラメータが膨大である問題がある．そこで本研究では，PRNetの計算量とモデルパラメータの削減法を検討する．
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