[B-5A] 無線通信システムA

[B-5-39] A Study of Convolutional AutoEncoder for PAPR Reduction of OFDM Signals

^○鈴木敦喜, 久保田滉一, 太田正哉 (阪公立大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

Keywords: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．