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Enregistrement W2158157157 · doi:10.1109/isspit.2006.270915

An Overview of Peak-to-Average Power Ratio Reduction Techniques for OFDM Systems

2006· article· en· W2158157157 sur OpenAlexaff
Luqing Wang, Chmtha Tellambura

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Orthogonal frequency-division multiplexingComputer scienceMathematical optimizationComputational complexity theoryProbabilistic logicCoding (social sciences)AlgorithmInefficiencyBit error rateMathematicsDecoding methodsTelecommunicationsStatisticsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews several peak-to-average power ratio (PAR) reduction techniques and the related optimization problems. Chipping-based PAR reduction techniques are related to convex optimization problems and the global optimum solutions are relatively easy to find. Probabilistic techniques result in discrete optimization. Although finding its global optima is difficult, moderate suboptimal solutions can be achieved with low computational cost. Coding is promising because of its inherit error-correcting property. However, its extremely low coding rate in cases of large number of subcarriers prevents its application. Many criteria involve in the selection of a PAR reduction technique, e.g., PAR reduction capacity, power increase, bit error rate increase, complexity, and throughput. A main consideration is that the cost of extra complexity for PAR reduction is lower than the cost of power inefficiency. Low complexity PAR reduction techniques may find application in mobile communications

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0040,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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