Study On Optical Communications, Volume. 49, Issue 5, 16(2023)
Joint PAPR Reduction Technology Enabled by Neural Network-based Coding and Companding
Figures & Tables(11)
Table 1. Model architecture parameters
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模块 层 维度(输入，输出) 频域编码 全连接 (2×(1-a)×noc, 2×noc) 时域压扩 IFFT+滑窗 - 全连接+Relu (2×3，32) 全连接+Relu (32，32) 全连接 (32，2) 噪声 2 时域解压 滑窗 - 全连接+Relu (2×3，64) 全连接+Relu (64，64) 全连接 (64，2) FFT - 频域解码 全连接 (2×noc, 2×(1-a)×noc)
Table 2. Basic parameters
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参数 数值设置 比特数/符号 k=4 信噪比/dB 8～24 子载波数 16，64，256，1 024 权重λ 0.05 扩频比例 0，10%，25% 训练集/测试集 60 000/1 024 OFDM符号 优化器/学习率 自适应矩估计(Adam)/5e-4 批大小 64
Table 3. Performance comparison with different schemes
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方案 SNR=8～24 dB对应的CCDF CCDF=0.100,0.010,0.001 PAPR分别减少值 Mu-law TNN PRNet FT-PRNet
Table 4. Parameters of main device
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发射端 参数 接收端 参数 上位机 信号带宽 下位机 信号带宽 800 Mbit/s 800 Mbit/s AWG 带宽=30 GHz DSO 带宽=30 GHz 采样率64 GS/s 采样率80 GS/s 天线发 工作频段 天线收 工作频段 26.3～40.0 GHz 26.3～40.0 GHz
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Jun-yuan Nie, Da-wei Zhang, Jing Zhang. Joint PAPR Reduction Technology Enabled by Neural Network-based Coding and Companding[J]. Study On Optical Communications, 2023, 49(5): 16
Paper Information
Category: Research Articles
Received: May. 1, 2022
Accepted: --
Published Online: Nov. 22, 2023
The Author Email: Zhang Da-wei (dwzhang@hust.edu.cn)
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