MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024765163 · doi:10.1109/tbc.2012.2191690

An Accurate Predistorter Based on a Feedforward Hammerstein Structure

2012· article· en· W2024765163 sur OpenAlexaff
Mayada Younes, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Broadcasting · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermodulationPredistortionNonlinear distortionAdjacent channel power ratioAmplifierDistortion (music)Feed forwardControl theory (sociology)WidebandComputer scienceElectronic engineeringSIGNAL (programming language)Nonlinear systemAlgorithmTelecommunicationsEngineeringBandwidth (computing)Control engineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a feedforward Hammerstein structure that is proposed for the modeling and digital predistortion of the dynamic nonlinear behavior of the wideband radio frequency power amplifiers and wireless transmitters. This model consists of two loops, one used as a signal cancellation loop and the second used as distortion injection loop. The main signal cancellation loop is responsible for the characterizing of the PA dynamics through a Hammerstein model. Indeed, the distortion injection loop was found to complement the main signal cancellation loop by adding an accurate means of modeling the nonlinear dynamics of the intermodulation distorted signal for the better mimicking of the intermodulation distortion products especially in the out-of-band regions. Its accuracy is assessed in behavioral modeling and digital predistortion, by comparing it to other state-of-the-art models. The measurement results show an adjacent channel power ratio of almost$-$50 dBc and a normalized mean square error of less than$-$42 dB.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on BroadcastingMême sujetAdvanced Power Amplifier DesignTravaux en français237 207