On Self-Interference Cancellation and Non-Idealities Suppression in Full-Duplex Radio Transceivers
Notice bibliographique
Résumé
One of the major impediments in the design and operation of a full-duplex radio transceiver is the presence of self-interference (SI), that is, the transceiver’s transmitted signal, 60–100 dB stronger than the desired signal of interest. To reduce the SI signal below the receiver’s sensitivity before coupling it to the receiver, radio frequency (RF)/analog domain cancellation is carried out. Even after SI cancellation to the required level in the analog domain, the residual SI signal still exits and lowers the transceiver’s performance. For residual SI cancellation, a digital domain cancellation is carried out. RF impairments are the major obstacle in the residual SI cancellation path in the digital domain. Linearization of RF impairments such as IQ mixer imbalance in the transmitter and receiver chain, non-linear PA with memory, and non-linear LNA are also carried out. Performance evaluation of the proposed techniques is carried out based on SINR, the power of different SI signal components, PSD, output to input relationship, SNR vs. BER, spectrum analyzer, constellation diagram, and link budget analysis. The proposed techniques provide attractive RF/analog SI cancellation of up to 80–90 dB, digital residual SI cancellation of up to 35 to 40 dB, total SI cancellation of up to 110 to 130 dB, and an SINR improvement of up to 50 dB.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».