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Enregistrement W2574457189 · doi:10.1049/iet-com.2016.0902

Augmented Hammerstein model for six‐port‐based wireless receiver calibration

2017· article· en· W2574457189 sur OpenAlexaff
Nadia Chagtmi, Noureddine Boulejfen, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)Computer scienceCalibrationWirelessComputer networkTelecommunicationsMathematicsStatisticsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An augmented Hammerstein model (AHM) is proposed for the first time to calibrate a six‐port‐based receiver (SPR) and to recover the in‐phase I and the quadrature Q components of a modulated wideband RF signal. The proposed model is intended to provide a good compromise between complexity and accuracy. To verify the performance of the resulting calibration approach, an experimental validation has been performed with an SPR driven by wideband modulated signals with different bandwidths. An error vector magnitude between the transmitted and received signals of 2.17 and 1.33% has been reported for 64‐QAM signals with 4 and 2 MHz bandwidths, respectively. The obtained measurement results have revealed the robustness and the superiority of the AHM‐based single‐step calibration technique compared with the two‐step conventional procedure. Moreover, the AHM achieved the same performance as the published memory polynomial model while requiring ∼60% less coefficients leading to a less complexity calibration procedure with a lower number of calibration parameters and flops.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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