Analysis of Peak to Average Power in the 5G NOMA-FBMC Waveform
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In this work, we investigate suitable techniques to reduce the Peak to Average Power Ratio (PAPR) for advanced modulation schemes in order to obtain better performance than current or commonly used modulation schemes for Fourth Generation (4G) and Fifth Generation (5G). Methods: The proposed scheme incorporates a combination of Selective Mapping (SLM) and Partial Transmission Scheme (PTS) and thereby efficiently minimizes the PAPR and the complexity of the framework. Further, it is seen that the proposed algorithm is crucial to achieving better spectral and power characteristics compared with the existing waveforms. Findings: The comparative results of the bit error rate (BER) and PAPR of the advanced SLM-PTS when applied to the OFDM, FBMC, NOMA, and NOMA-FBMC structures are shown, and it is found that the power and complexity are significantly decreased in the advanced waveforms, which makes the proposed algorithm efficient for the advanced waveforms. Novelty: A natural motivation for future modulation schemes is to harmoniously merge the newer modulation technique, Filter Bank Multi Carrier (FBMC), with the Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) framework. This has led to a recent modulation paradigm called FBMC-NOMA, wherein the NOMA power domain principle is applied to a group of FMBC modulated signals. The proposed SLM-PTS-based NOMA-FBMC structure efficiently enhances the throughput and PAPR performance for 5G and beyond 5G systems. Keywords: PAPR; FBMC; SLM; PTS; NOMA
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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