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Enregistrement W2088747343 · doi:10.1109/wcl.2012.061212.120348

Analytical Performance of M-PSK Communications Systems in the Presence of Gain/Phase Imbalances and DC-Offsets

2012· article· en· W2088747343 sur OpenAlexaff
Zhiwen Zhu, Xinping Huang, Mario Caron

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterPhase-shift keyingCommunications systemComputer scienceDC biasElectronic engineeringPhase (matter)Quadrature (astronomy)Bit error rateControl theory (sociology)TelecommunicationsElectrical engineeringEngineeringVoltagePhysicsDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter addresses the performance of M-PSK communications systems in the presence of gain/phase imbalances and DC-offsets in in-phase and quadrature channels. A model is established to represent the gain/phase imbalances and DC-offsets in both the transmitter and the receiver, and two closed-form formulas are derived to calculate the symbol error rate (SER) of the M-PSK communications systems in the presence of these impairments. Computer simulations are conducted to validate the derivation, and the results show that the SER calculated from the formulas closely matches the simulation results. The formulas provide an accurate guideline for communications system architects/engineers to evaluate the impacts of various imbalances and offsets on the system performance and to determine the required component specifications.

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 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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