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J-GLOBAL ID：202102226548561475   整理番号：21A0576820

ピーク平均電力比の緩和による水中音響OFDM通信のための深層ニューラルネットワークに基づく非線形歪除去【JST・京大機械翻訳】

A Nonlinear Distortion Removal Based on Deep Neural Network for Underwater Acoustic OFDM Communication with the Mitigation of Peak to Average Power Ratio

著者 (14件)： Ma Xuefei (College of Engineering, Tibet University, Lhasa 850000, China) ,  Ma Xuefei (College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Ma Xuefei (Key Laboratory of Marine Information Acquisition and Security (Harbin Engineering University), Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China) ,  Ma Xuefei (Acoustic Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Raza Waleed (College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Raza Waleed (Key Laboratory of Marine Information Acquisition and Security (Harbin Engineering University), Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China) ,  Raza Waleed (Acoustic Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Wu Zhiqiang (College of Engineering, Tibet University, Lhasa 850000, China) ,  Wu Zhiqiang (Department of Electrical Engineering, School of Engineering and Computers, Wright State University, Dayton, OH 45435-0001, USA) ,  Bilal Muhammad (College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Zhou Ziqi (College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Zhou Ziqi (Key Laboratory of Marine Information Acquisition and Security (Harbin Engineering University), Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China) ,  Zhou Ziqi (Acoustic Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Ali Amir (College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 14  ページ： 4986  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習と深層学習アルゴリズムは,挑戦的な工学問題のためのデータ駆動信号処理アルゴリズムを開発するための強力なツールであることが証明されている。本論文では,水中音響(UWA)直交周波数分割多重(OFDM)通信のための電力増幅器(PA)のような非線形デバイスをモデル化するための最新の機械学習アルゴリズムを研究した。OFDMシステムは,副搬送波が逆高速Fourier変換(IFFT)によってコヒーレントに加えられたので,時間領域において平均電力比(PAPR)に対する高いピークを持つ。これは,より高いビットエラー率(BER)を引き起こし,PAの性能を低下させる。したがって,それは電力効率を低下させる。海上の長期モニタリングのような長距離水中音響応用に対して,PAは完全消費モードで動作する。したがって,電力消費と不必要な歪みを最小化することは挑戦的な課題になる。この問題を緩和するために,送信側が十分な計算力を持つと仮定して,受信機ベースの非線形性歪み軽減法を提案した。著者らは,頻繁な決定フィードバック(FFB)と呼ばれる最新の深層学習アルゴリズムを用いて,非線形電力モデルを同定する新しい方法を提案した。PAPR性能をクリッピング法で検証した。シミュレーション結果は,最短学習時間によるBERによるPAモデルのより良い性能を証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  計算機シミュレーション ,  *電力 ,  電力消費 ,  *ニューラルネットワーク ,  電力増幅器 ,  受信機 ,  *非直線歪 ,  *通信 ,  *OFDM ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  副搬送波
準シソーラス用語： クリッピング ,  PAPR ,  ビット誤り率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 水中音響OFDM通信 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  最大平均電力比 ,  電力増幅器 ,  クリッピング

分類 (5件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G) ,  光通信方式・機器  (ND10000B)

引用文献 (32件)：

• Tianzeng, X.; Lufen, X. Chapter 1- Introduction, Digital Underwater Acoustic Communications; Xu, T., Xu, L., Eds.; Academic Press: New York, NY, USA; pp. 1-30.
• Yuri Labrador, M.K.; Deng, P.; Jerry, M. Modulation and error correction in the underwater acoustic communication channel. Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. 2009, 9, 123-130.
• Zhou, S.; Wang, Z. OFDM for Underwater Acoustic Communications; Wiley Publishing: Hoboken, NJ, USA, June 2014; pp. 1-22.
• Abd El-Galil, M.S.; Soliman, N.F.; Abdalla, M.I.; Abd El-Samie, F.E. Efficient underwater acoustic communication with peak-to-average power ratio reduction and channel equalization. Int. J. Speech Technol. 2019, 22, 649-696.
• Wu, J.; Ma, X.; Qi, X.; Babar, Z.; Zheng, W. Influence of pulse shaping filters on PAPR performance of underwater 5G communication system technique: GFDM. Wirel. Commun. Mob. Comput. 2017, 2017, 4361589.

タイトルに関連する用語 (6件)： 平均電力 ,  緩和 ,  水中音響 ,  OFDM ,  深層ニューラルネットワーク ,  非線形歪