Iterative Invertible Clipping Method for PAPR Reduction in Wireless MC-CDMA Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objective: One of the disadvantages of Multi-carrier Code Division Multiple Access (MC-CDMA) system is the high value of Peak to Average Power Ratio (PAPR). This paper proposes an approach called Iterative Invertible Clipping Method (IICM) to address the PAPR for MC-CDMA signal based on wireless communication system characteristics. This is mainly concentrated in clipping function making use of a polynomial of degree three at the transmitter, and its inverse at the receiver, to recover the original signal. Method: A Fast Fourier Transform (FFT)-based frequency domain filter is employed to reduce the overall peak regrowth which is supported by measuring the Adjacent Channel Power Ratio (ACPR) after soft clipping and filtering. This technique is compared with Ragusa method using a polynomial of degree 5. Result: The simulated results of the proposed method showed better performance in terms of PAPR reduction, Bit Error Rate (BER), and computational complexity requiring two iterations only. The Complementary Cumulative Complementary Density Function (CCDF) is served to measure and improve PAPR performance of the system. Conclusion: The channel coding process is applied to strengthen the obtained results in the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel and fading channel (Rayleigh). The High-Power Amplifier (HPA) is used for validation purposes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».