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Enregistrement W2031152040 · doi:10.1145/1839480.1839482

Implementation Approaches Trade-Offs for WiMax OFDM Functions on Reconfigurable Platforms

2010· article· en· W2031152040 sur OpenAlexaff
Ahmad Sghaier, Shawki Areibi, R.D. Dony

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVHDLField-programmable gate arrayWiMAXOverhead (engineering)Embedded systemDesign flowOrthogonal frequency-division multiplexingComputer architectureComputer engineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates several approaches for implementing the OFDM functions of the fixed-WiMax standard on reconfigurable platforms. In the first phase, a custom RTL approach, using VHDL, is investigated. The approach shows the capability of a medium-size FPGA to accommodate the OFDM functions of a fixed-WiMax transceiver with only 50% occupation rate. In the second phase, a high-level approach based on the AccelDSP tool is used and compared to the custom RTL approach. The approach presents an easy flow to transfer MATLAB floating-point code into synthesizable cores. The AccelDSP approach shows an area overhead of 10%, while allowing early architectural exploration and accelerating the design time by a factor of two. However, the performance figure obtained is almost 1/4 of that obtained in the custom RTL approach. In the third phase, the Tensilica Xtensa configurable processor is targeted, which presents remarkable figures in terms of power, area, and design time. Comparing the three approaches indicates that the custom RTL approach has the lead in terms of performance. However, both the AccelDSP and the Tensilica Xtensa approaches show fast design time and early architectural exploration capability. In terms of power, the obtained estimation results show that the configurable Xtensa processor approach has the lead, where approximately the total power consumed is about 12--15 times less than those results obtained by the other two approaches.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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