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Enregistrement W2969266943 · doi:10.1109/ieee-iws.2019.8804038

Low Speed Digital RoF Transmitter Linearizer Using Sub-band Signal Processing Technique

2019· article· en· W2969266943 sur OpenAlexaff
Mahmood Noweir, Abubakr Hassan Abdelhafiz, Mohamed Helaoui, Fadhel M. Ghannouchi, Daniel Oblak

Notice bibliographique

Revue2019 IEEE MTT-S International Wireless Symposium (IWS) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic engineeringRadio over fiberComputer scienceTransmitterBandwidth (computing)Digital signal processingSignal processingLinearizerRadio transmitter designQuadrature amplitude modulationQAMPredistortionTelecommunicationsEngineeringBit error rateWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a digital sub-band (SB) filtering layout for Radio-over-Fiber (RoF) downlink transmitter. A proof-of-principle demonstration of 4 and 8 SB processing for a 256 QAM 100 MHz-bandwidth long-term evolution advanced (LTE-A) signal is presented. To alleviate the high processing speed required for next generation 5G signals, perfect reconstruction quadrature mirror filters (QMFs) are used to split and downsample a contiguous-carrier signal into smaller SBs: each containing part of the frequency content. Through measurements and simulation results, this paper demonstrated that the overall signal quality is maintained while achieving a reduction in the processing speed as well as an improvement in the adjacent carrier power ratio (ACPR). Our results demonstrate the advantages of the proposed technique in RoF transmitters networks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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