講演情報
[B-5A-23]NN-DPD の歪み補償性能の変調方式依存性評価
◎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：
電力増幅器、ディジタルプリディストーション、変調方式、ニューラルネットワーク
本研究では電力増幅器 (PA)の歪み補償技術であるニューラルネットワークディジタルプリディストーション (NN-DPD)における歪み補償性能の変調方式依存性を調査した。NN-DPD の主な適用先である無線通信では適応変調の採用が一般的であり変調方式ごとに学習した異なるNNの係数を切り替える運用を行う場合、変調方式の増加に伴い係数の管理や切り替えのオーバーヘッドが増大するため、特定の変調方式で学習した NN-DPD を他の変調信号へも汎用的に適用できることが、システム運用上最も望ましい。本報告では、学習時とは異なる変調方式に対する NN-DPD の有効性を検証するため、特定のシングルキャリア変調で学習した NN の係数を他種のシングルキャリア変調へ適用した場合と特定の一次変調に基づく OFDM 信号で学習したNNの係数を異なる一次変調の OFDM 信号へ適用した場合の性能評価を行った結果を報告する。結果として特定の一次変調に基づく OFDM 信号はサブキャリア数が大きい場合、確率密度関数は変調方式に大きく依存しないため、単一の変調方式の信号で学習を行ったモデルを他の変調方式の信号の DPD として適用可能であることが分かった。