首页> 外文期刊>ETRI journal >RBF Neural Network Based SLM Peak-to-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems
【24h】

RBF Neural Network Based SLM Peak-to-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems

机译:降低OFDM系统中基于RBF神经网络的SLM峰均功率比

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

One of the major disadvantages of the orthogonal frequency division multiplexing system is high peak-to-average power ratio (PAPR). Selected mapping (SLM) is an efficient distortionless PAPR reduction scheme which selects the minimum PAPR sequence from a group of independent phase rotated sequences. However, the SLM requires explicit side information and a large number oflFFT operations. In this letter we investigate a novel PAPR reduction method based on the radial basis function network and SLM.
机译:正交频分复用系统的主要缺点之一是高峰均功率比(PAPR)。选择映射(SLM)是一种有效的无失真PAPR降低方案,该方案从一组独立的相位旋转序列中选择最小的PAPR序列。但是,SLM需要明确的辅助信息和大量的1FFT操作。在这封信中,我们研究了一种基于径向基函数网络和SLM的新颖的PAPR降低方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号