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Enregistrement W4233986389 · doi:10.1002/wcm.450

Symbol error rate calculation and data pre‐distortion for 16‐QAM transmission over nonlinear memoryless satellite channels

2006· article· en· W4233986389 sur OpenAlexaff
Hisham Alasady, Mohamed Ibnkahla, Quazi Abidur Rahman

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadrature amplitude modulationAdditive white Gaussian noiseQAMNonlinear distortionComputer scienceDistortion (music)Nonlinear systemTelecommunicationsTopology (electrical circuits)AmplifierAlgorithmConstellation diagramBit error rateElectronic engineeringControl theory (sociology)MathematicsWhite noisePhysicsChannel (broadcasting)Bandwidth (computing)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a simplified mathematical approach to evaluate the performance of any given circular constellation of 16‐level quadrature amplitude modulation (16‐QAM) in terms of symbol error rate (SER). Following this approach, with the aim to work with memoryless nonlinear satellite channels, a model is derived as a generalized form for both linear and nonlinear channels in the presence of down link additive white Gaussian noise (AWGN). The analysis provides means to calculate the optimal ring ratio (RR) and phase difference (PD) for several possible candidates of 16‐QAM circular constellations. The effects of RR and PD on the SER performance are investigated in the analysis. To overcome the nonlinear distortion, data pre‐distortion is taken into account in the study. The paper gives a general procedure for data pre‐distortion implementation for all circular 16‐QAM constellations. The analytical formulation has been extended for total degradation (TD) performance measure as a function of input back‐off (IBO) of the nonlinear amplifier. A SER performance‐comparison between different constellations for 16‐QAM systems has also been presented in this paper. The analytical results are validated by simulation. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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