การลดค่าพีเอพีอาร์สำหรับสัญญาณโอเอฟดีเอ็มโดยใช้  เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

ทยากร มหกรเพชร

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/84771

Title:	การลดค่าพีเอพีอาร์สำหรับสัญญาณโอเอฟดีเอ็มโดยใช้ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
Other Titles:	PAPR reduction for OFDM signals using machine learning techniques
Authors:	ทยากร มหกรเพชร
Advisors:	ชาญชัย ปลื้มปิติวิริยะเวช
Other author:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Issue Date:	2566
Publisher:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract:	วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้ซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีนและโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับเลือกค่าของสัญญาณโทนสำรองที่เหมาะสมในการลดค่าพีเอพีอาร์ของสัญญาณโอเอฟดีเอ็ม ทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของเทคนิคการลดค่าพีเอพีอาร์ที่พัฒนาขึ้นเปรียบเทียบกับระบบที่ใช้กระบวนการค้นหาแบบเต็มรูปแบบซึ่งได้การลดค่าพีเอพีอาร์ที่ดีที่สุด ในงานวิจัยได้พัฒนาโปรแกรมจำลองสัญญาณโอเอฟดีเอ็มเพื่อคำนวณค่าพีเอพีอาร์ของระบบโดยพิจารณาทั้งกรณีที่ใช้และไม่ใช้เทคนิคการลดค่าพีเอพีอาร์ด้วยเทคนิคการสำรองโทน สร้างชุดข้อมูลสำหรับการฝึกและการทดสอบ พัฒนาและประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีนและโครงข่ายประสาทเทียมในการเลือกคลื่นพาห์ย่อยสำรองที่เหมาะสม ทดสอบและเปรียบเทียบสมรรถนะการลดค่าพีเอพีอาร์ของอัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นโดยประเมินจากค่าการความน่าจะเป็นสะสมเพิ่มเติม จากการศึกษาพบว่าทั้งสองเทคนิคสามารถช่วยลดปัญหาพีเอพีอาร์ได้โดยที่วิธีโครงข่ายประสาทเทียมมีผลลัพธ์ที่ดีกว่าซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีน จึงสามารถประยุกต์ใช้กับกับเทคนิคการสำรองโทนได้เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง
Other Abstract:	The purpose of this thesis is to apply support vector machines and artificial neural networks to select appropriate alternate tone reservation to reduce the PAPR of OFDM signals. Test and evaluate the performance of the developed PAPR reduction technique against a full search algorithm that achieves the best PAPR reduction. In the research, an OFDM signal simulation program was developed to calculate the PAPR value of the system by considering both the case and not using the PAPR reduction technique with the tone reservation technique. Create datasets for training and testing. Develop and apply machine learning using support vector machines and neural networks to select appropriate alternative tone reservation. Test and compare the PAPR reduction performance of the developed algorithms by complementary cumulative distribution function. The study found that both techniques can help reduce PAPR problems, with the neural network method having better results than the support vector machine. Therefore, it can be applied with tone reservation techniques as another option.
Description:	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2566
Degree Name:	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level:	ปริญญาโท
Degree Discipline:	วิศวกรรมไฟฟ้า
URI:	https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/84771
Type:	Thesis
Appears in Collections:	FACULTY OF ENGINEERING - THESIS

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
6370456521.pdf		2.33 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record