Complexity Suppression of Neural Networks for PAPR Reduction of OFDM Signal
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概要
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In this letter, a neural network (NN) for peak power reduction of an orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signal is improved in order to suppress its computational complexity. Numerical experiments show that the amount of IFFTs in the proposed NN can be reduced to half, and its computational time can be reduced by 21.5% compared with a conventional NN. In comparison with the SLM, the proposed NN is effective to achieve high PAPR reduction and it has an advantage over the SLM under the equal computational condition.
- 2010-09-01
著者
-
水谷 圭一
東京工業大学
-
Yamashita Katsumi
Graduate School Of Engineering Osaka Prefecture University
-
Ohta Masaya
Graduate School Of Engineering Osaka Prefecture University
-
MIZUTANI Keiichi
Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
-
Mizutani Keiichi
Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
-
Mizutani Keiichi
Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology, Meguro, Tokyo 152-8522, Japan
-
Yamashita Katsumi
Graduate School of Engineenng, Osaka Prefecture University
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