[B-5-39] OFDM信号のPAPR抑圧のためのConvolutional AutoEncoderに関する研究
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) はさまざまな通信方式に採用されているが，PAPRが高いという問題がある．近年，深層学習モデルの一つである Convolutional AutoEncoder (CAE) を用いたPAPR 抑圧法が提案されているが，多数のモデルパラメータがあり，性能との関係が明らかになっていない．本研究では CAE のモデルパラメータと性能の関係を，数値実験により明らかにする．
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