2D curtailed harmonic memory polynomial for reduced complexity in concurrent dual‐band modelling and digital predistortion with the second band at harmonic frequency
Notice bibliographique
Résumé
Multi‐band transmitter systems are evolving to support the smooth transition from 4G to 5G communication systems. Moreover, recent developments of multi‐band and ultra‐wideband power amplifiers have led to a possible scenario where the second carrier signal is transmitted at the harmonic frequency of the first carrier signal. This results in harmonic interference from the first carrier signal as well as additional cross‐modulation and intermodulation distortion (IMD) components, which cannot be filtered out. The computational and memory requirements for digital predistortion (DPD) in such scenario increase drastically to include all interference terms. This study presents a novel two‐dimensional curtailed harmonic memory polynomial (2D‐CHMP) model to capture harmonic interferences, cross‐modulation and IMDs. The model complexity and memory requirement of 2D‐CHMP are very less as compared to the state‐of‐the‐art two‐dimensional harmonic memory polynomial (2D‐HMP) model. For proof‐of‐concept, it is shown with two different measurement setups that the proposed 2D‐CHMP DPD provides similar linearisation performances as compared to the 2D‐HMP DPD with less number of coefficients and computational complexity. As a study, it is shown that the proposed model can be further adapted to a low‐precision (low‐bit) environment by utilising principal component analysis.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».