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Enregistrement W2799728937 · doi:10.14569/ijacsa.2018.090430

Robust Modeling and Linearization of MIMO RF Power Amplifiers for 4G and 5G Applications

2018· article· en· W2799728937 sur OpenAlexaff
Imene Zemzemi, Souhir LEJNEF, Noureddine Boulejfen, M.Fadhel GHANNOUCHI

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Computer Science and Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOLinearizationComputer scienceAmplifierRobustness (evolution)Polynomial and rational function modelingRadio frequencyBasebandPolynomialRF power amplifierCrossoverControl theory (sociology)Electronic engineeringPredistortionMathematical optimizationTelecommunicationsNonlinear systemMathematicsBandwidth (computing)Beamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel set of orthogonal crossover polynomials for the baseband modelling and linearization of MIMO RF Pas is presented. The proposed solution is applicable to WCDMA and LTE applications. The new modelling approach has considerably reduced the numerical instability problem associated with the conventional polynomial model identification. In order to validate the efficiency and the robustness of the proposed solution, a 2x2 MIMO LDMOS RF power amplifier has been measured modelled and linearized. A comparison with the conventional polynomial MIMO models showed clearly the superiority of the proposed solution in a fixed-point calculation environment such as DSP and FPGA boards.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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