Linearized Multi-Level $\Delta\Sigma$ Modulated Wireless Transmitters for SDR Applications Using Simple DLGA Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new linearization algorithm, discrete level gain adjustment (DLGA), for linearized high efficiency multi-level delta sigma modulator (ΔΣM)-based transmitter architectures adequate for wideband multi-standard software defined radio (SDR) applications. The new simple linearization DLGA algorithm is deployed instead of using a full digitally predistorted to maintain the linearity of the employed switching-mode power amplifier (SMPA) with a considerable decrease in the complexity of the digital signal processing (DSP) unit. The proposed architecture includes a multi-level envelope ΔΣM (EΔΣM) concurrently with a linearized SMPA, in order to achieve a better trade-off of power efficiency versus linearity. Based on DLGA, instead of envelope elimination and restoration (EER) configuration, three-level envelope LPΔΣM-based transmitter in phase elimination and restoration (PER) configuration was implemented. The bandwidth constraint of the EER configuration was relaxed. First, a multi-level Envelope EΔΣM-based transmitter was studied to determine the optimal number of quantizer levels that could be used. Through MATLAB simulation and measurement results, it was shown that the best performance was achieved with a discrete level signal that has three different power levels, including zero and regardless the phase. From the measurements, the linearized three-level PER-LPEΔΣM transmitter shows an efficiency of 36%, signal-to-noise distortion ratio of 43.8 dB and adjacent channel power ratio of 45 dB.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».