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Enregistrement W4292347984 · doi:10.1109/access.2022.3199696

Filter Optimization for MFTN-OQAM Systems

2022· article· en· W4292347984 sur OpenAlexaff
Nghia H. Nguyen, Ha H. Nguyen, Brian Berscheid

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFilter bankRoot-raised-cosine filterFilter designFilter (signal processing)Prototype filterControl theory (sociology)Raised-cosine filterAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel and effective method for designing the pulse shaping filter for multicarrier faster-than-Nyquist with offset quadrature amplitude modulation (MFTN-OQAM) systems is proposed. The connection between the signal-to-interference ratio (SIR) and the filter coefficients is first established. Then, for a desired overall compression level taking into account compressions in both frequency and time domains, a simple convergence search is suggested to jointly find the optimal values of time and frequency compression factors as well as the filter coefficients to maximize the SIR under a spectrum localization constraint. The obtained results show that higher SIRs, and consequently better bit error rates, can be achieved by the proposed filters over the Martin filter that is commonly used in the filter-bank multicarrier OQAM (FBMC-OQAM) systems (i.e., without time or frequency compression). Moreover, when applying our method to FBMC-OQAM systems, the obtained results show that the original Martin filter is suboptimal as shorter filters are found having the same SIR, which translates to lower implementation cost and latency.

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 enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,355

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2022
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