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RBF Neural Network Based SLM Peak-to-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems
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  • RBF Neural Network Based SLM Peak-to-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems
  • RBF Neural Network Based SLM Peak-to-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems
저자명
Sohn. In-Soo
간행물명
ETRI journal
권/호정보
2007년|29권 3호|pp.402-404 (3 pages)
발행정보
한국전자통신연구원
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

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 of IFFT operations. In this letter we investigate a novel PAPR reduction method based on the radial basis function network and SLM.