Réduction du PAPR dans les systèmes OFDM par le Deep Learning

Abstract

L’OFDM “Orthogonal Frequency Division Multiplexing” est une technique de modulation multiporteuse sophistiquée qui a fait ses preuves dans le domaine de la communication sans fil permettant aux technologies actuelles d’atteindre un débit de transmission élevé. Elle est utilisée dans la plupart des standards de communication, cette technique présente des avantages ainsi que des inconvénients. Un des principaux inconvénients est que les signaux OFDM ont une forte fluctuation d’enveloppe qui est caractérisée par un “facteur de crête” élevé. Le “facteur de crête” est équivalent au PAPR « Peak-to-Average Power Ratio », L’objectif de ce mémoire est de faire la réduction de PAPR par la méthode tone reservation en utilisant l’apprentissage profond