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Enregistrement W3024469899 · doi:10.1109/ojcoms.2020.2993611

Cognitive GFDM Full-Duplex Radios With RF Impairments and ACI Constraints

2020· article· en· W3024469899 sur OpenAlexaff
Amirhossein Mohammadian, Chintha Tellambura

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Communications Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterAdjacent-channel interferencePhase noiseOrthogonal frequency-division multiplexingElectronic engineeringInterference (communication)Frequency offsetAmplifierCognitive radioTelecommunicationsComputer scienceChannel (broadcasting)WirelessEngineeringBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the problem of sum-rate maximization of a secondary link of full-duplex generalized frequency division multiplexing (GFDM) radios operating over a spectrum hole, which is surrounded by two active primary adjacent channels. Thus, the secondary transmissions must be below an adjacent channel interference (ACI) threshold. In-band distortions and several interference terms are also caused by phase noise, in-phase (I) and quadrature (Q) imbalance, carrier frequency offset (CFO) and the nonlinear power amplifier (PA). Analog domain and digital domain self-interference (SI) cancellation is also considered. We study the two cases of two independent oscillators for local transmitter and receiver and one common shared oscillator. We derive the powers of residual SI, desired signal, interference signal and noise, signal-to-interference-plus noise ratio (SINR) and the power spectral density (PSD) of the transmit signal. By using successive convex approximations, we solve the sum-rate maximization problem. Finally, we show that in full-duplex radios under certain RF impairments, GFDM may double the sum rate compared to that of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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