Blind Compensation of I/Q Impairments in Wireless Transceivers
Notice bibliographique
Résumé
The majority of techniques that deal with the mitigation of in-phase and quadrature-phase (I/Q) imbalance at the transmitter (pre-compensation) require long training sequences, reducing the throughput of the system. These techniques also require a feedback path, which adds more complexity and cost to the transmitter architecture. Blind estimation techniques are attractive for avoiding the use of long training sequences. In this paper, we propose a blind frequency-independent I/Q imbalance compensation method based on the maximum likelihood (ML) estimation of the imbalance parameters of a transceiver. A closed-form joint probability density function (PDF) for the imbalanced I and Q signals is derived and validated. ML estimation is then used to estimate the imbalance parameters using the derived joint PDF of the output I and Q signals. Various figures of merit have been used to evaluate the efficacy of the proposed approach using extensive computer simulations and measurements. Additionally, the bit error rate curves show the effectiveness of the proposed method in the presence of the wireless channel and Additive White Gaussian Noise. Real-world experimental results show an image rejection of greater than 30 dB as compared to the uncompensated system. This method has also been found to be robust in the presence of practical system impairments, such as time and phase delay mismatches.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».