使用機器學習方法協助設計降低正交分頻多工系統均峰值之濾波器

Lee, Huang-Chang (PI)

電機工程學系(含學碩博士班及碩士在職專班)

研究計畫: 國家科學及技術委員會(原科技部) › 國家科學及技術委員會學術補助

摘要

本計畫將提出使用 PAPR 抑制濾波器的設計方法。目前已確定該方法可以不需要傳送 side information (SI)，又因為濾波器的效果可以和通道結合成為等效的通道響應，大部分現有的 OFDM 系統的接收端都可以直接使用。能夠和現有大多數OFDM 系統直接相容是PAPR 抑制濾波器最大的優點。計畫將專注在濾波器的設計方法，並且導入機器學習或深度學習等方法協助濾波器系數的最佳化。

Project IDs

系統編號:PB11207-4414
原計畫編號:NSTC112-2221-E182-041

狀態	已完成
有效的開始/結束日期	01/08/23 → 31/07/24

Keywords

電信工程
正交分頻多工系統
功率峰均比
適應性濾波器
機器學習
深度學習
差分進化

存取研究計畫-專案

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=15488114

使用機器學習方法協助設計降低正交分頻多工系統均峰值之濾波器

研究計畫-專案詳細資料

摘要

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存取研究計畫-專案

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