发送机、方法以及程序与流程

本发明涉及适于在接收侧进行非线性失真补偿的构成的发送机、方法以及程序。

背景技术：

1、关于在5g(第五代移动通信系统)等的通信中利用的在接收侧进行功率放大器的非线性失真补偿的内容，存在专利文献1、非专利文献1的现有技术。

2、在专利文献1中，利用非恒定包络线，在接收侧进行非线性失真的补偿。认为这是因为，当在接收侧对非线性失真进行补偿的情况下，在使用在5g中使用的振幅恒定的zadoff-chu序列(zc序列)进行失真的学习的情况下，在产生振幅大的信号时无法进行充分的补偿。

3、另外，在非专利文献1中，利用神经网络，在接收侧进行非线性失真的补偿。由于所有的子载波都传输导频信号，因此在每个帧中比数据码元先发送块状导频码元，将使用了块状导频码元的ls(最小二乘法)估计的结果输入到神经网络，从而同时进行传播路径的补偿和非线性失真的补偿。

4、现有技术文献

5、专利文献

6、专利文献1：日本特表2021-507605号公报

7、非专利文献

8、非专利文献1：k.mei,j.liu,x.zhang,k.cao,n.rajatheva,and j.wei,'alowcomplexity learning-based channel estimation for ofdm systems with onlinetraining',ieee transactions on communications,vol.69,no.10,pp.6722-6733,oct.2021

技术实现思路

1、发明所要解决的问题

2、然而，在上述现有技术中的接收侧的非线性失真补偿的方法中，在效率方面存在改进的空间。

3、即，作为专利文献1的问题点，在作为导频信号而发送了非恒定包络线的情况下，考虑与其他用户的干扰的影响，需要全部配置在独立的资源中，资源的利用效率差。另外，作为非专利文献1的问题点，同时进行传播路径估计和非线性失真的估计，需要以与传播路径估计同样的频度发送块状导频码元，因此传输效率大幅劣化。

4、用于解决问题的手段

5、鉴于上述现有技术的问题，本发明的目的在于提供一种从资源的利用效率、传输效率等观点出发，能够高效地进行非线性失真补偿的技术。

6、为了实现上述目的，本发明是一种发送机，所述发送机与通过深度学习来进行非线性失真补偿的接收机对应，其特征在于，所述发送机区分地生成在所述接收机中使用的非线性失真补偿用的导频信号和在所述接收机中使用的信道估计用的导频信号，并发送给所述接收机。

7、发明效果

8、根据本发明，通过区分地生成非线性失真补偿用的导频信号和信道估计用的导频信号，能够在接收机中高效地进行非线性失真补偿。

9、本发明的其他特征以及优点，通过以附图为参照的以下说明而得以明确。此外，在附图中，对于相同或同样的构成，标注相同的附图标记。

技术特征：

1.一种发送机，所述发送机与通过深度学习来进行非线性失真补偿的接收机对应，其中，

2.根据权利要求1所述的发送机，其中，在所述生成时，进一步地，生成所述信道估计用的导频信号的第二频度高于生成所述非线性失真补偿用的导频信号的第一频度。

3.根据权利要求2所述的发送机，其中，通过在多个连续的帧内间歇地生成所述信道估计用的导频信号，并且在该多个连续的帧之间间歇地生成的导频块内生成所述非线性失真补偿用的导频信号，由此使得所述第二频度高于所述第一频度。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的发送机，其中，以非恒定包络线的时序来生成所述非线性失真补偿用的导频信号。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的发送机，其中，以zc序列的时序来生成所述信道估计用的导频信号。

6.一种方法，所述方法由发送机执行，所述发送机与通过深度学习来进行非线性失真补偿的接收机对应，其中，

7.一种程序，所述程序使计算机作为发送机而发挥功能，所述发送机与通过深度学习来进行非线性失真补偿的接收机对应，其中，

技术总结
一种发送机10，所述发送机10与通过深度学习来进行非线性失真补偿的接收机20对应，其中，S1：所述发送机10区分地生成在所述接收机20中使用的非线性失真补偿用的导频信号和在所述接收机20中使用的信道估计用的导频信号，并发送给所述接收机20。

技术研发人员：渡边大诗,大关武雄,山崎浩辅
受保护的技术使用者：凯迪迪爱通信技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/12