데이터 일반화로 검증된 OFDM PAPR 감소 신경망

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본 논문은 기존 연구에서 제시한 OFDM 시스템의 PAPR 감소용 신경망 모델을 재평가한다. 훈련·시험 데이터를 명확히 분리하여 일반화 성능을 검증하고, 기존 MCSA 알고리즘과 비교했을 때 유사하거나 약간 우수한 PAPR 감소와 낮은 연산 복잡도를 확인하였다.

본 연구는 OFDM 시스템에서 발생하는 높은 피크‑투‑평균 전력비(PAPR)를 감소시키기 위해 제안된 단일 은닉층(500 뉴런) 신경망(NN)의 일반화 능력을 정량적으로 평가한다. 기존 논문