New Algorithms for Peak-to-Mean Envelope Power Reduction of OFDM Systems through Sign Selection
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.
Notice bibliographique
Résumé
It has been shown that for multi-carrier signals with \n subcarriers, the peak-to-mean envelope power ratio (PMEPR) of a random codeword generated from a symmetric spherical, QAM or PSK constellation is \log(n) asymptotically. Motivated by this result, recently a coding scheme with a rate of 1-\log_q(2) over a symmetric q-ary constellation has been proposed that achieves a PMEPR less than c \log(n), where c is a constant. The idea of this coding scheme is to adjust the sign of subcarriers using so-called Chernoff bound-based derandomization algorithm. In this paper, using Chernoff bound and second order exponential Markov bound in conjunction with Gaussian approximation, two new variations of the derandomization algorithm are presented that yield roughly the same statistical PMEPR at the same rate. Moreover, it is rigorously established that the asymptotic PMEPR of both these algorithms is exactly the same as that of the original derandomization algorithm. Given a fixed amount of memory, our new algorithms can reduce the complexity up to one order, i.e. from \O(n^3) to \O(n^2). On the other hand, given a fixed computational complexity, our algorithms can reduce the required memory down to half.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle