On the Viability of Using a Subset of Transmitter- Observation Receivers for Training a Common DPD in Fully Digital MIMO Transmitters
Notice bibliographique
Résumé
This letter lays the foundation for reducing the required number of transmitter-observation receivers (TORs) for training digital predistortion (DPD) in fully digital massive multiple-input, multiple-output (MIMO) transmitters. Specifically, it investigates the viability of applying the same, common set of DPD coefficients to linearize all RF chains in fully digital massive MIMO transmitters. First, it is shown that if all RF chains are operated at the same output power, the common set of DPD coefficients can be found by simply averaging the coefficients obtained by training each RF chain on its own. This suggests that only a few chains may be needed for training provided the chains are a representative sample. Experimental results are then conducted where one and three chains are used for training. It is found that when training for one chain, significant variations in normalized mean square error (NMSE) and adjacent channel power ratio (ACPR) of up to 9 dB across the chains are realized. For training with three chains, the common set of DPD coefficients can reduce the variation to 1–2 dB. Finally, after over-the-air (OTA) combining, excellent linearization performance is found for three chains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».