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Enregistrement W2958029774 · doi:10.1109/tmtt.2019.2924893

Digital Predistortion of Millimeter-Wave RF Beamforming Arrays Using Low Number of Steering Angle-Dependent Coefficient Sets

2019· article· en· W2958029774 sur OpenAlexafffund
Eric Ng, Yehia Beltagy, Giovanni Scarlato, Ahmed Ben Ayed, Patrick Mitran, Slim Boumaiza

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensEricsson (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPredistortionBeamformingAmplifierPhase shift moduleElectronic engineeringBeam steeringRadio frequencyAntenna arrayLinearityAdjacent channel power ratioExtremely high frequencyBandwidth (computing)Control theory (sociology)Computer scienceAntenna (radio)AcousticsEngineeringPhysicsTelecommunicationsMicrowave

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a single-input single-output (SISO) digital predistortion (DPD) model for linearizing millimeter-wave (mm-wave) RF beamforming arrays. It starts with a dual-input power amplifier (PA) model that accounts for steering angle-dependent load modulation effects. This dual-input model is then transformed into a SISO model under the assumption of weak PA nonlinearity and RF beamforming architecture. The underlying coefficients of the SISO array model incorporate the beamforming weights, antenna cross-coupling, channel coefficients, and any possible phase-shifter gain variation with phase shift setting. An over-the-air (OTA) measurement setup is finally developed to validate the capacity of a SISO DPD model to linearize two different arrays-under-test with 4 and 64 elements and radiating mm-wave modulated signals with 320- and 800-MHz bandwidth. Although, in principle, the DPD coefficients should be retrained for each steering angle, experimental results have shown that the same set of coefficients can be used over a wide range of steering angles, and only a few sets of trained DPD coefficients are sufficient to minimize the distortion in a mm-wave RF beamforming array across a 120° steering range.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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