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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-29 10:45 リザバー計算を用いたパワーアンプのプリディストーション ○陳 昊天・Chen Jiaxuan・夏秋 嶺・廣瀬 明（東大）  CCS2024-28 |
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| 抄録 | （和） | ニューラルネットワークモデルは、パワーアンプのデジタル歪補償を実行するために広く使用されている。しかし、複雑な入力信号下でのパワーアンプのモデリングには、大規模な構造を持つニューラルネットワークが必要であり、これにより高い計算コストが発生する。本稿では、双方向リザバー計算に基づくモデルを提案する。リザバー計算は、再帰型ニューラルネットワークの一種であり、再帰部分でのトレーニングが不要である。目標信号の推定は、リザバーの内部状態を最適化されたリードアウト層を介して線形に組み合わせることによって達成される。この特性により、リザバーはトレーニングの計算コストを抑制することができる。双方向構造により、リザバーは完全な応答遅延効果をモデル化できる。実験によって、提案されたリザバーモデルが既存のモデルよりも優れたアンプの線形化性能を示す。 |
| （英） | Neural network models have been widely used to perform digital predistortion (DPD) for power amplifiers (PAs). However, modeling the characteristics of PA under complicated input signals requires neural networks with large structures, leading to extensive training processes and high computational costs. This paper proposes a DPD model based on bidirectional reservoir computing (BiRC). Reservoir computing (RC) is a recurrent neural network (RNN) type that does not require training in the recurrent part. The fitting of target signals is achieved by linearly combining the internal states of RC through an optimized readout layer. This property allows RC to suppress the training complexities of RNNs while maintaining the short-term memory properties for the behavioral modeling of PAs. The bidirectional structure enables RC to model the complete response delay effects. Experimental results demonstrate that the proposed BiRC model exhibits better PA linearization performances than existing models. |
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| キーワード | （和） | リザバー計算 / デジタル歪補償 / パワーアンプ / / / / / |
| （英） | digital predistortion / digital predistortion / power amplifier nonlinearity / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 138, CCS2024-28, pp. 1-4, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CCS2024-28 | |
| 発行日 | 2024-07-22 (CCS) | |
| 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 | CCS2024-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2024-07-29 - 2024-07-30 |
| 開催地（和） | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） |
| 開催地（英） | Moerenuma Park Glass Pyramid |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-07-IN-CCS |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | リザバー計算を用いたパワーアンプのプリディストーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reservoir Computing for Predistortion of Power Amplifiers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リザバー計算 / digital predistortion |
| キーワード(2)（和/英） | デジタル歪補償 / digital predistortion |
| キーワード(3)（和/英） | パワーアンプ / power amplifier nonlinearity |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 陳 昊天 / Chen Haotian / チェン ハオティン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Chen Jiaxuan / Chen Jiaxuan / チェン ジャシュアン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 夏秋 嶺 / Natsuaki Ryo / ナツアキ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 明 / Hirose Akira / ヒロセ アキラ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-29 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2024-28 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.138 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-07-22 (CCS) |
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