CF technique with CPM mappers in OFDM systems for reduction of PAPR
Notice bibliographique
Résumé
An OFDM system with CPM mappers is considered. Such a system in general is known to enhance bit error rate performance by virtue of the memory introduced by the CPM mapper compared to OFDM systems with conventional memoryless mappers such as BPSK and QPSK. In this paper, the ability of CPM mappers in an OFDM system to reduce Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) is examined as a function of modulation parameters of mappers used in the system. Various subclasses of CPM mapper such as single-h CPFSK, multi-h CPFSK, and asymmetric multi-h CPFSK are also considered. Next, these mappers in conjunction with Clipping and Filtering (CF) technique are considered and it is shown that repeated clipping and frequency domain filtering in OFDM systems can significantly reduce the PAPR of the transmitted signal. The technique causes no increase in out-of-band power and significant PAPR reduction can be achieved with only moderate levels of clipping. A comparison of PAPR reduction capability of CPM mappers relative to memoryless BPSK mappers in an OFDM system is presented. It is noted that, in general, CPM mappers offer superior PAPR performance compared to memoryless mappers in an OFDM system.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».