Symbol error rate calculation and data pre‐distortion for 16‐QAM transmission over nonlinear memoryless satellite channels
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».