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Enregistrement W4281613738 · doi:10.23919/eumc50147.2022.9784178

Modulated-Signal-Based EM/RF/DSP Co-Simulation Framework for Predictive Analysis of Fully Digital MIMO Transmitters

2022· article· en· W4281613738 sur OpenAlexafffund
Jin Gyu Lim, Hang Yu, Emile Traore, Mohammed Almoneer, Jingjing Xia, Slim Boumaiza

Notice bibliographique

Revue2021 51st European Microwave Conference (EuMC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTelefonaktiebolaget LM EricssonKeysight Technologies
Mots-clésPredistortionMIMOElectronic engineeringAdjacent channel power ratioRadio frequencyDigital signal processingTransmitterComputer scienceAntenna (radio)Digital radioChannel (broadcasting)EngineeringTelecommunicationsBeamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a comprehensive electromagnetic/radio-frequency/digital signal processing (EM/RF/DSP) co-simulation framework that enables predictive analysis of fully digital multiple-input multiple-output (MIMO) transmitters using modulated signals. It seamlessly integrates complementary EM, RF and DSP simulators to analyze the effects of design choices at the level of RF circuits and DSP algorithms, and their interactions. The usefuleness of the proposed framework is experimentally validated by evaluating its ability to predict both DC and RF performance of a custom-built 3.4 GHz 2 × 2 Fully Digital MIMO transmitter (TX) driven with 100 MHz modulated signals. Experiments conducted with and without the application of single-input single-output (SISO) and dual-input single-output (DISO) digital predistortion (DPD) schemes revealed an excellent agreement between the simulated and measured adjacent channel power ratio (ACPR) and root normalized mean-square error (RNMSE). Building on this promising outcome, studies of antenna cross-coupling and antenna impedance modulation of the fully digital MIMO TX are conducted.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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