A partial transmit sequence technique with error correction capability and low computation
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is a popular transmission technique in wireless communication. Although already widely addressed in many studies, OFDM still has flaws, one of which is the occurrence of high peak‐to‐average power ratio (PAPR) in the transmission signal. The partial transmit sequence (PTS) technique is one method adopted to reduce high PAPR in OFDM systems. However, as PTS utilizes phase factors to generate multiple candidate signals, large amounts of calculation and time are required to search the candidate signal with the minimal PAPR, which will then be adopted as the final transmission signal. This paper proposes a novel PAPR reduction method, which can be applied in OFDM systems with M‐ary phase‐shift keying modulation. It not only requires less computation but also possesses error correction capabilities. More precisely, the proposed method is to divide a block‐coded modulation code into the direct sum of a correcting subcode for encoding information bits and a scrambling subcode for generating phase factors. Our proposed method is a suboptimal technique with low computation, because it uses a genetic algorithm with a partheno‐crossover operator as the transmitted signal selection mechanism. Simulation results show our proposed method has better PAPR performance than the GA‐PTS scheme. Based on the simulation results in Figures 5 and 6, it is evident that our proposed method can be employed in any OFDM system by using M‐PSK modulation.Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».