| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| B-5B |
| セッション名 |
| 無線通信システムB |
| 講演日 |
| 2019/03/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| 52号館 101教室 |
| 講演番号 |
| B-5-102 |
| タイトル |
| 帯域内全二重における深層学習を用いた自己干渉除去 |
| 著者名 |
| ◎田齊広太郎, 上原秀幸, 宮路祐一, 小松和暉, |
| キーワード |
| 帯域内全二重, 自己干渉除去, 深層学習, 線形自己干渉キャンセラ |
| 抄録 |
| 帯域内全二重では同一周波数で同時に送受信するため，既存の複信方式と比べ，周波数利用効率の向上が期待される．しかし，端末が自身の送信信号を強い自己干渉と して受信してしまうため，所望信号の復調を困難にする．本研究では，深層学習により送受信機全体の非線形性を考慮した自己干渉除去ができる可能性があると考え，深層学習のみによる自己干渉除去手法と，線形自己干渉キャンセラを組み合わせた自己干渉除去手法の有効性について確認する． |
| 本文pdf |
|
PDF download
|