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Enregistrement W2019642678 · doi:10.1109/mcas.2012.2237143

Challenges in Reconfigurable Radio Transceivers and Application of Nonlinear Signal Processing for RF Impairment Mitigation

2013· article· en· W2019642678 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Circuits and Systems Magazine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransceiverRadio frequencyElectronic engineeringAmplifierWirelessSoftware-defined radioComputer scienceNonlinear distortionFrequency offsetBasebandPhase noiseSignal processingCommunications systemCognitive radioEngineeringDigital signal processingTelecommunicationsOrthogonal frequency-division multiplexingChannel (broadcasting)CMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of compact and reconfigurable radio transceivers with low power consumption and low cost is a challenging task in future wireless communications systems. Transceiver architectures that are amenable to high-level integration will inevitably suffer from various radio frequency (RF) impairments, which limits the communications system performance and hence hinders their wide-spread use in commercial products. In this paper, we present the mitigation of RF impairments as a system identification problem. Four major classes of RF impairments are presented: power amplifier (PA) nonlinearity, in-phase/ quadrature (I/Q) impairments, group delay distortion, and carrier frequency offset and phase noise. Their models and up-todate identification techniques are described here. In particular, various nonlinear signal processing techniques that are effective in mitigating these impairments are also presented here. Theoretical and experimental results show that these mitigation techniques can significantly improve the communications system performance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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