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Enregistrement W2007938807 · doi:10.1002/ett.974

Joint compensation of IQ imbalance, frequency offset and phase noise in OFDM receivers

2004· article· en· W2007938807 sur OpenAlexaff
J. Tubbax, Liesbet Van der Perre, Stéphane Donnay, M. Engels, Marc Moonen, Hugo De Man

Notice bibliographique

RevueEuropean Transactions on Telecommunications · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingPhase noiseCarrier frequency offsetOffset (computer science)Compensation (psychology)Computer scienceFrequency offsetElectronic engineeringJoint (building)Noise (video)TelecommunicationsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Zero‐IF receivers are getting a lot of attention because of their potential to enable low‐cost OFDM terminals. However, zero‐IF receivers also introduce IQ imbalance which can have a huge impact on the performance. Rather than increasing component cost to decrease the IQ imbalance, an alternative is to tolerate the IQ imbalance and compensate for it digitally. Current solutions either require additional analog hardware or are based on digital algorithms that converge too slowly for bursty communication. Moreover, the impact of a frequency offset and phase noise on the IQ imbalance estimation/compensation problem is not considered. In this paper, we analyze the joint IQ imbalance/frequency offset/phase noise estimation and propose a low‐cost, highly effective, all‐digital mitigation scheme. For large IQ imbalance large frequency offsets and in the presence of phase noise our solution still results in an average implementation loss below 0.5 dB. It, therefore, enables the design of low‐cost, lowcomplexity OFDM receivers. Copyright © 2004 AEI

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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