基于实值神经网络的FBMC/OQAM系统PAPR降低方法

TN929.5; 偏移正交幅度调制滤波器组多载波(FBMC/OQAM)系统是5G多载波通信系统候选方案之一,与正交频分复用(OFDM)等多载波方案一样,存在峰均功率比(PAPR)较高的问题,影响了高功率放大器(HPA)的效率.针对FBMC/OQAM系统PAPR过高的问题,提出了一种基于实值神经网络的方法,该方法在发送端和接收端搭建两个实值神经网络,分别用来降低PAPR和误码率(BER).仿真结果表明,相较于色散选择性映射(DSLM)、限幅(Clipping)、编码以及PRnet方法,本文方法对PAPR和BER性能都有一定的提升....

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Published in华东理工大学学报（自然科学版） Vol. 48; no. 6; pp. 826 - 831
Main Authors 何超逸, 袁伟娜
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学信息科学与工程学院, 上海 200237 2022
Subjects
实值神经网络
峰均功率比
色散选择性映射
偏移正交幅度调制滤波器组多载波
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Summary:TN929.5; 偏移正交幅度调制滤波器组多载波(FBMC/OQAM)系统是5G多载波通信系统候选方案之一,与正交频分复用(OFDM)等多载波方案一样,存在峰均功率比(PAPR)较高的问题,影响了高功率放大器(HPA)的效率.针对FBMC/OQAM系统PAPR过高的问题,提出了一种基于实值神经网络的方法,该方法在发送端和接收端搭建两个实值神经网络,分别用来降低PAPR和误码率(BER).仿真结果表明,相较于色散选择性映射(DSLM)、限幅(Clipping)、编码以及PRnet方法,本文方法对PAPR和BER性能都有一定的提升.
ISSN:1006-3080
DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20210621001