FLANNを用いた非線形歪みの低減に関する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT17023

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2017/03/13

タイトル(英語): A study on reduction of nonlinear distortion using a FLANN

著者名: 吉田 真崇(長岡技術科学大学),杉田 泰則(長岡技術科学大学)

著者名(英語): Masataka Yoshita(Nagaoka university of technology),Yasunori Sugita(Nagaoka university of technology)

キーワード: 非線形システム|高調波歪み|ＦＬＡＮＮ|Ｖｏｌｔｅｒｒａフィルタ|Nonlinear systems|Harmonic distorion|FLANN|Volterra filter

要約(日本語): 本研究では，非線形性による歪みを低減するためにFunctional Link Artificial Neural Network (FLANN)を用いた補償システムを提案する．従来のVolterraフィルタを用いた歪み補償システムでは，計算量が膨大であることが問題として挙げられている．提案法ではFLANNを用いることで計算量の削減を図る．非線形システムとしてパラメトリックスピーカを例に挙げ，低減効果を確認する．

要約(英語): This paper presents a compensation system for nonlinear distortion using a functional link artificial neural network (FLANN) and a linear adaptive filter. FLANN can express the nonlinearity with fewer parameters because it is the simple structure that expresses the nonlinearity by functional expansion of the input signal. However, it is very difficult to use the conventional distortion compensation system because the FLANN output includes both linear and nonlinear components. In the proposed method, the linear component in the output is eliminated by using a linear adaptive filter. As a result, the compensation system can be structured using the FLANN. Some experimental results show that the proposed method has a computational advantage over the conventional method using volterra filters.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 573 Kバイト