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J-GLOBAL ID：202202228505874553   整理番号：22A0917870

選択的分割を用いたディジタル予歪トレーニングの加速【JST・京大機械翻訳】

Acceleration of Digital Pre- Distortion Training Using Selective Partitioning

著者 (4件)： Loughman Meabh (Maynooth University,Ireland) ,  Byrne Declan (Maynooth University,Ireland) ,  Farrell Ronan (Maynooth University,Ireland) ,  Dooley John (Maynooth University,Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： PAWR  ページ： 66-68  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,モデルおよびディジタルPre-Distortion次元縮小が広く研究されている。DPDを走行するときの手術は,D PD係数の訓練中に必要とされるものよりはるかに少ない。提案した分割最小二乗(LS)適応は,DPD係数の選択部分集合を更新し,残りの係数は一定に保たれる。この技法は,より適応的な訓練手順,訓練中の重要なDPD係数の解釈性,およびDPD機能を特定のグループに分割する能力を改善する。Frisch-Waugh-Lovell(FWL)定理を利用して,LS回帰を用いて訓練されたDPD基底関数の係数を分割した。40MHz 5G-NR信号により駆動される5W電力増幅器(PA)を線形化するために用いる一般化メモリ多項式(GMP)DPD関数を用いて,提案した方法を実験的に検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  最小二乗法 ,  多項式 ,  電力増幅器 ,  ディジタル方式 ,  次元縮小 ,  *予歪 ,  基底関数
準シソーラス用語： 線形化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディジタル ,  予歪 ,  トレーニング ,  加速