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Enregistrement W4281727606 · doi:10.23919/eumc50147.2022.9784270

Averaged and Cluster DPDs for Beamforming Applications

2022· article· en· W4281727606 sur OpenAlexaff
Ahmadreza Motaqi, Mohamed Helaoui, Abubaker Abdelhafiz, Wenhua Chen, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

Revue2021 51st European Microwave Conference (EuMC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingPredistortionBeam (structure)Computer scienceLinearityMIMOAntenna (radio)Electronic engineeringPhysicsOpticsTelecommunicationsEngineeringAmplifierBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the problem of beam angle dependence of the Digital Predistortion (DPD) algorithm in the case of beamforming 5G transmitters. While a beam dependent DPD solution based on characterizing the system for each beam angle can offer good linearity performance, its implementation in practice requires continuous and fast adaptation of the DPD coefficients given that the beam forming vector is set to change every few milliseconds. This work proposes two alternative DPD solutions, the averaged DPD (A-DPD) and the cluster DPD (C-DPD), that trade-off signal quality for reduced dependence on the beamforming angle. Experimental results using a developed MIMO/beamforming test bed using 16 element phased array antenna operating at 2.35 GHz, demonstrates that the proposed C-DPD method is able to maintain an ACPR level within 5 dB of best-case scenario obtained by beam-dependent DPD, while using only a set of 3 DPDs over 90 degrees beam angle range.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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