講演情報
[B-5A-22]残差学習を適用したTransformer型NN-DPDの性能評価
〇末吉 祐翔1、塩田 雄大1、榊 裕翔2、西川 健二郎1 (1. 鹿児島大、2. 三菱電機)
キーワード：
ディジタル・プリディストーション、ニューラルネットワーク、電力増幅器
5G や 6G で用いられる信号は PAPR が大きく，PA の非線形性により帯域内外の歪みが生じやすい．その歪み補償技術として NN-DPD があるが，実用化には歪み補償性能だけでなくモデル規模を考慮した構成が求められる．本研究では，小規模な Transformer 型 NN-DPD である RTDTNN に残差学習を適用し，歪み補償性能を評価する．また，従来の小規模 NN-DPD である ARVTDNN を比較対象とし，残差学習の有無による ACPR および EVM を比較した．RF WebLab を用いた評価により，同程度のパラメータ数において残差学習により ACPR および EVM が改善することを確認した．