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| 講演名 | 2022-03-04 16:25 バイナリニューラルネットワークを用いた電力増幅器動作モデリング ○渡辺大詩・大関武雄・山崎浩輔（KDDI総合研究所）  RCS2021-293 |
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| 抄録 | （和） | 移動通信システムにおける広帯域化により，電力増幅器で発生する非線形歪みによる性能劣化の影響は大きくなる．これを増幅器の特性改善で対応する場合，送信機の電力効率は大きく低下する．したがって，増幅器の特性改善に加えて，非線形歪み補償技術が必要である．非線形歪み補償を行うためには電力増幅器の動作を正確にモデリングする必要がある．近年，広帯域で発生する複雑な歪みをモデリングするためにニューラルネットワークを用いることが提案されている．しかしニューラルネットワークを用いた非線形歪み補償技術は計算量が多いという課題がある．一方ニューラルネットワークでの分野では，組み込み機器向けなどにニューラルネットワークの重みを1ビットで表現するバイナリニューラルネットワークが近年注目されている．本稿ではバイナリニューラルネットワークを電力増幅器の動作モデリングに適用し，その性能および計算量を評価する． |
| （英） | With the increase in bandwidth in mobile communication systems, the effect of performance degradation due to nonlinear distortion generated in power amplifiers becomes larger. If this is dealt with by improving the characteristics of the amplifiers, the power efficiency of the transmitter will be greatly reduced. Therefore, in addition to improving the characteristics of the amplifiers, nonlinear compensation is necessary. In order to perform nonlinear distortion compensation, it is necessary to accurately model the operation of power amplifiers. In recent years, the use of neural networks has been proposed to model the complex distortions that occur in a wide bandwidth. However, the nonlinear compensation using neural networks is computationally expensive. On the other hand, in the field of neural networks, binary neural networks, in which the neural network is represented by a single bit, have recently been attracting attention for embedded devices. In this paper, we apply binary neural networks to modeling the operation of power amplifiers, and evaluate their performance and computational complexity. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / バイナリニューラルネットワーク / 非線形歪み補償 / ディジタルプレディストーション / / / / |
| （英） | Neural Network / Binary Neural Network / Non-linear Compensation / Digital Pre-distortion / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 391, RCS2021-293, pp. 207-211, 2022年3月. | |
| 資料番号 | RCS2021-293 | |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2021-293 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2022-03-02 - 2022-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | バイナリニューラルネットワークを用いた電力増幅器動作モデリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Behavioral Modeling of RF Power Amplifiers using Binary Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | バイナリニューラルネットワーク / Binary Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形歪み補償 / Non-linear Compensation |
| キーワード(4)（和/英） | ディジタルプレディストーション / Digital Pre-distortion |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 大詩 / Taishi Watanabe / ワタナベ タイシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大関 武雄 / Takeo Ohseki / オオセキ タケオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 浩輔 / Kosuke Yamazaki / ヤマザキ コウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-04 16:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2021-293 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.391 |
| ページ範囲 | pp.207-211 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS) |
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