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Enregistrement W4285284453 · doi:10.1109/lwc.2022.3175147

A Distortion Nullforming Precoder in Massive MIMO Systems With Nonlinear Hardware

2022· article· en· W4285284453 sur OpenAlexaff
Nikolaos Kolomvakis, Majid Bavand, Israfil Bahceci, Ulf Gustavsson

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensEricsson (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecodingMIMODistortion (music)Nonlinear distortionComputer scienceNonlinear systemElectronic engineeringEnvelope (radar)Antenna (radio)SIGNAL (programming language)Transmission (telecommunications)Line-of-sightControl theory (sociology)Topology (electrical circuits)TelecommunicationsChannel (broadcasting)PhysicsElectrical engineeringEngineeringBandwidth (computing)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, we propose a novel nullforming precoding scheme to cancel the distortion from multiple-input–multiple-output (MIMO) base stations with nonlinear hardware towards victims that operate either in the same or adjacent frequency bands. The proposed precoder is based first on the design of a nullforming scheme within the same band which steers nulls towards the direction of victims. Then, its power allocation is updated to achieve per-antenna constant envelope (CE) precoding without destructing the nullforming of the desired signal. It is shown analytically that in line-of-sight channels, single-user transmission, CE precoders have the property that the radiation pattern of nonlinear distortion has the same spatial characteristics as that of the in-band desired signal. As a result, the designed nulls are towards the desired directions for both in-band and out-of-band frequencies. Finally, numerical results corroborate the effectiveness of the proposed precoder.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,792

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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