Power Scalable Beam-Oriented Digital Predistortion for Compact Hybrid Massive MIMO Transmitters
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a power scalable beam-oriented digital predistortion (PSBO-DPD) architecture suitable for linearizing PAs in compact hybrid massive multiple-input multiple-output (MIMO) transmitters, without the need to implement a dedicated observation path for each PA. Based on an assumption that all PAs are similar, the feedback configuration for only one PA is sufficient to acquire the nonlinear information of PAs in a given subarray, which are driven at different power levels due to amplitude beamforming. Therefore, the PSBO-DPD resolves the deficiency of current DPD techniques in hybrid beamforming array by estimating the output signal of each PA from the only captured output signal from one PA to construct the main beam signal of the subarray. The predistorter is identified based on the estimated main beam signal and the input signal driving the subarray. To estimate the outputs of each PA efficiently, a power scalable cascade PA model is proposed to reduce the computational complexity and associated overhead in terms of cost and energy consumption. Measurements on a 4-element antenna array with up to 100 MHz bandwidth signal are carried out to validate and bench mark the proposed PSBO-DPD against the existing DPD technique in hybrid massive MIMO transmitters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».