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Enregistrement W3153018133 · doi:10.1109/tcsii.2021.3073059

Spacetime Frequency-Multiplexed Digital-RF Array Receivers With Reduced ADC Count

2021· article· en· W3153018133 sur OpenAlexaff
Najath Akram, Viduneth Ariyarathna, Soumyajit Mandal, Leonid Belostotski, Theodore S. Rappaport

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDivision of Electrical, Communications and Cyber Systems
Mots-clésBeamformingElectronic engineeringReduction (mathematics)Path lossAntenna (radio)Computer scienceChannel (broadcasting)Transmission (telecommunications)Analog-to-digital converterAntenna arrayDegrees of freedom (physics and chemistry)Array gainWirelessElectrical engineeringMathematicsPhysicsEngineeringTelecommunicationsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless systems operating at mm-wave frequencies require dense antenna arrays to achieve directional gain for overcoming high path loss. Digital mm-wave arrays retain spatial degrees of freedom, but require a dedicated analog to data converter (ADC) per spatial channel, leading to undesirably high receiver complexity, large ADC count, and power consumption. This brief exploits directional sparsity to reduce the number of receivers and ADCs with minimal loss in performance. A multidimensional (MD) linear transformation using transmission lines and a K : 1 combiner is used to reduce the number of ADCs by a factor K. Simulations verify that the proposed method can lead to better than 50% ADC complexity reductions (for K ≥ 2) for linear arrays and more than 75% ADC complexity reduction (for K ≥ 4) for rectangular arrays when sparsity conditions are met. Unlike in analog-digital hybrid beamforming, where a phased-array combines K channels to a single ADC, the proposed method does not lead to loss of spatial degrees of freedom.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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