| 講演名 | 2019-11-21 深層ニューラルネットワークを用いたドハティアンプ向け歪補償技術 江頭 慶真(東芝), 本行 礼奈(東芝), 山口 恵 一(東芝), |
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| 抄録(和) | 高効率電力増幅器であるドハティ増幅器では, 複雑なメモリ歪が発生することが問題となる. 本稿では, ドハティ増幅器のメモリ歪を高精度に補償する技術として, 深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network: DNN)を用いたディジタルプレディストーション(Digital Pre-Distortion: DPD) に着目し, 学習パラメータ数やニューロン活性化関数の違いがDNN-DPD の歪補償性能に及ぼす影響を検討する. 実機のGaN(Gallium Nitride) ドハティ増幅器を用いた評価により, DNN-DPD は学習パラメータ数を増加させることで, ボルテラ級数型DPD を超える歪抑圧性能を実現できることを示す. また, DNN-DPD の歪補償性能を引き出すためには, 学習パラメータ数に応じて適切な活性化関数を選択することが重要であり, 学習パラメータ数が2000 を超えるDNN-DPD の活性化関数には, 従来検討されてきたシグモイド関数よりReLU(Rectified Linear Unit) 関数が適していることを示す. |
| 抄録(英) | The problem with Doherty amplifiers, which are high-efficiency power amplifiers, is the occurrence of complex memory distortion. In this paper, we focus on digital pre-distortion (DPD) using deep neural networks (DNN) as a technology to compensate for memory distortion of Doherty amplifiers with high accuracy and investigate the effects of the number of learning parameters and neuron activation functions on the compensation performance of DNN-DPD. As a result of the evaluation using actual GaN (Gallium Nitride) Doherty amplifier, it is shown that DNN-DPD can achieve suppression performance that exceeds Volterra series based DPD by increasing the number of learning parameters. Futhermore, in order to improve the distortion compensation performance of DNN-DPD, it is important to select an appropriate activation function according to the number of learning parameters and it is shown that the ReLU function is more suitable for the activation function of DNN-DPD with more than 2000 learning parameters compared to the conventional sigmoid function. |
| キーワード(和) | デジタルプレディストーション / 深層ニューラルネットワーク / ドハティ増幅器 |
| キーワード(英) | Digital predistortion / Deep neural network / Doherty amplifiers |
| 資料番号 | CQ2019-89 |
| 発行日 | 2019-11-14 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / ICM / CQ |
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| 開催期間 | 2019/11/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 神戸大学 六甲台第2キャンパス |
| 開催地（英） | Rokkodai 2nd Campus, Kobe Univ. |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，ブロックチェーン，セキュリティ，ネットワークインテリジェンス・AI，一般 注：NV研究会は発表申込み締切日が異なります。NV研究会への発表申込はこちらからお願いします。 |
| テーマ（英） | Network quality, Network measurement/management, Network virtualization, Network service, Blockchain, Security, Network intelligence, etc. |
| 委員長氏名（和） | 岡崎 義勝(NTT) / 吉原 貴仁(KDDI総合研究所) / 下西 英之(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Kiyohito Yoshihara(KDDI Research) / Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 中尾 彰宏(東大) / 三好 匠(芝浦工大) / 佐藤 陽一(NEC) / 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Takumi Miyoshi(Shibaura Inst. of Tech.) / Yoichi Sato(NEC) / Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 谷川 陽祐(阪府大) / 水野 志郎(NTT) / 大石 晴夫(NTT) / 瀬戸 三郎(NTT) / 大田 健紘(日本工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Yosuke tanigawa(Osaka Pref Univ.) / Shiro Mizuno(NTT) / Haruo Ooishi(NTT) / Saburo Seto(NTT) / Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 河野 伸也(NTT) / 中山 裕貴(ボスコ・テクノロジーズ) / 佐々木 力(KDDI総合研究所) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinya Kawano(NTT) / Hiroki Nakayama(Bosco) / Chikara Sasaki(KDDI Research) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Information and Communication Management / Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層ニューラルネットワークを用いたドハティアンプ向け歪補償技術 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Neural Network Based Distortion Compensation for Doherty Power Amplifier |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルプレディストーション / Digital predistortion |
| キーワード(2)（和/英） | 深層ニューラルネットワーク / Deep neural network |
| キーワード(3)（和/英） | ドハティ増幅器 / Doherty amplifiers |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 江頭 慶真 / Yoshimasa Egashira |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)東芝 研究開発本部 研究開発センター ワイヤレスシステムラボラトリー(略称：東芝) Wireless System Laboratory, Corporate Research & Development Center, Research & Development Div., Toshiba Corp.(略称：Toshiba) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 本行 礼奈 / Reina Hongyo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)東芝 研究開発本部 研究開発センター ワイヤレスシステムラボラトリー(略称：東芝) Wireless System Laboratory, Corporate Research & Development Center, Research & Development Div., Toshiba Corp.(略称：Toshiba) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山口 恵 一 / Keiichi Yamaguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)東芝 研究開発本部 研究開発センター ワイヤレスシステムラボラトリー(略称：東芝) Wireless System Laboratory, Corporate Research & Development Center, Research & Development Div., Toshiba Corp.(略称：Toshiba) |
| 発表年月日 | 2019-11-21 |
| 資料番号 | CQ2019-89 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | CQ-298 |
| ページ範囲 | pp.7-12(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-14 (CQ) |