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Enregistrement W2593711471

New adaptive polynomial and neural network predistortion techniques for satellite transmissions

2002· article· en· W2593711471 sur OpenAlexaff
Rober Boutros, Mohamed Ibnkahla

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on Antenna Technology and Applied Electromagnetics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadrature amplitude modulationPredistortionAmplifierConstellation diagramQAMElectronic engineeringCommunications satelliteSpectral efficiencyAdjacent-channel interferenceSIGNAL (programming language)Adjacent channelAdjacent channel power ratioModulation (music)Polyphase systemComputer scienceInterference (communication)Amplitude modulationControl theory (sociology)TelecommunicationsPhysicsEngineeringRadio frequencyChannel (broadcasting)Bit error rateBeamformingBandwidth (computing)Frequency modulationAcousticsSatellite
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to allow maximum exploitation of the frequency spectrum, the current trend is to increase the spectrum efficiency by using high modulation techniques e.g. multilevel quadrature amplitude modulation (QAM). The use of High Power Amplifiers (HPA), e.g., TWT, in satellite communications channels causes severe nonlinear distortions to the transmitted signal. The transmitted signal is more sensitive to these nonlinear distortions when the number of symbols in the signal constellation increases. The effect of the HPA can be sufficiently reduced by backing-off the output signal levels from the amplifier's saturation point. However, this reduces the transmitted signal power and consequently the power efficiency. Therefore, there is a tradeoff between power efficiency and spectral efficiency. Nonlinear distortions of the HPA give rise to some unwanted effects such as, warping of the signal constellation. Also, nonlinear characteristics of the TWT cause an increase of the Adjacent Channel Interference (ACI) due to widening of the transmitted signal spectrum.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,851

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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