PAPR reduction in OFDM systems using differentially encoded subcarriers
Notice bibliographique
Résumé
A peak-to-average power ratio (PAPR) reduction technique that exploits the principle of differential encoding of subcarriers is proposed and investigated. The absolute maximum sample of the time-domain OFDM symbol is chosen as the reference to carry out the differential encoding process at the transmitter. A real multiplier (??) is applied to this reference to achieve appropriate PAPR level. Information about the proposed reference, however, is required to be communicated to the receiver, which performs the reverse effect to obtain back the original sequence of samples. The effectiveness of the proposed technique is evaluated through extensive computer simulations and complementary cumulative distribution function (CCDF) are obtained as a function of number of subcarriers and modulations. Numerical results confirm that significant reduction in PAPR can be achieved. For example, the proposed technique reduces the 0.1 percent PAPR to 1.5 dB for a 1024 subcarrier OFDM system, resulting in 10.3 dB reduction. Moreover, error performances of the OFDM system before and after applying the proposed technique are investigated using Monte Carlo simulations. Numerical results show that the average bit error rate performance of the proposed system does not degrade relative to the un-encoded system. An investigation of the complexity of the proposed technique with other techniques show that it is quite low complex.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».