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Enregistrement W3173152757 · doi:10.1109/tcsii.2021.3092565

Multi-Band Transmission Using Reconfigurable Complex Multi-Band Delta Sigma Polar Modulator

2021· article· en· W3173152757 sur OpenAlexaff
Nishant Kumar, Karun Rawat, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardScheme for Promotion of Academic and Research Collaboration
Mots-clésDelta-sigma modulationElectronic engineeringQuantization (signal processing)Noise shapingComputer scienceEngineeringAlgorithmBandwidth (computing)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief presents a new reconfigurable complex multi-band delta sigma polar modulator (CMB-DSPM) architecture for multi-band transmission. In this brief, a <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$6^{\mathrm{ th}}$ </tex-math></inline-formula> order band-pass delta sigma modulator (DSM) is designed and implemented for reconfigurable triple-band transmission. The proposed DSM architecture utilizes the advantage of a complex DSM structure to reduce the required processing block and polar quantizer to reduce the quantization noise. The proposed CMB-DSPM architecture improves the in-band and out-of-band performance in terms of signal-to-noise distortion ratio (SNDR) and coding efficiency (CE), respectively. The proposed scheme is validated in MATLAB/SIMULINK-based digital signal processing platform using three 5 MHz long-term evolution (LTE) signals. The results show up to 12.4 dB improvement in SNDR and 12.3% improvement in CE compared to the standard cartesian DSM architecture. The measured EVM is below 3%, which shows the good in-band performance of the proposed scheme.

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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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