Linear CE and 1-bit Quantized Precoding With Optimized Dithering
Notice bibliographique
Résumé
High power amplifiers (HPA), used at transmission, add nonlinear impairments to the output signals. Through Constant envelope (CE) transmission, distortion in the signal can be avoided without wasting power on PA linearization. A more restricted form of CE transmission, 1-bit quantized transmission, further simplifies the RF chain and reduces the DAC power consumption. In this paper, for CE transmission and 1-bit quantized transmission at the BS antennas, we analyze downlink transmission for low complexity linear precoding. We observe that for small numbers of users in the downlink, correlation among the quantization error components across BS antennas is high, deteriorating the performance rapidly as number of users become smaller. To improve performance for smaller numbers of downlink users, we propose the addition of correlated Gaussian dither to the precoded signal before quantization and subsequent transmission. We observe that the receive SQINR peaks for finite non-trivial dither power. For given value of transmit power, number of BS antennas and number of users, SQINR is maximized analytically by the transmitter, to find the optimum dither power, using the Bussgang decomposition. We observe that with the implementation of optimized dithering, the error floor in the coded BER at high transmit power, for CE and 1-bit quantized transmissions, is pushed down significantly. We also observe that optimum dither power increases monotonically with transmit power, with rate of increase decreasing with increasing transmit power. Further, the optimum dither power strictly increases with number of BS antennas.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».