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Enregistrement W4293508740 · doi:10.1109/ojcas.2022.3197333

An Efficient Filter-Bank Multi-Carrier System for High-Speed Wireline Applications

2022· article· en· W4293508740 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Circuits and Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésWirelineFilter (signal processing)Computer scienceFilter bankElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an efficient multi-carrier system that combines filter-bank multi-carrier signalling, decision-directed channel estimation, and frequency-domain timing recovery to eliminate the overhead associated with cyclic prefix, large side-lobes, and pilot carriers. Furthermore, a technique is proposed to halve the required number of FFTs (IFFTs), reducing their complexity by 29% for a 32-point resolution; a method is proposed to correct tilt and stretch distortion; and a gain controller with adaptive loop coefficients is adopted to achieve the same stability but 65% higher tracking bandwidth regardless of the FFT size. The concept is validated at the system level, where impairments are applied, enabling an in-depth comparison to conventional discrete multi-tone signalling. Assuming a 32-point FFT, a 35dB channel, and an overlap factor of 3, results show 101% improvement in capacity, 100% improvement in power efficiency, and 101% improvement in area efficiency, and all while maintaining comparable latency. This work enables very low-resolution multi-carrier schemes, which were previously impractical due to the significant overhead.

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.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,241 · 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