Analysis of Adapted Tone Reservation PAPR Reduction Techniques in OTSM System
Notice bibliographique
Résumé
Orthogonal time sequency multiplexing (OTSM) is one of the novel modulation candidates which has been recently proposed for future 6G wireless communications, as it outper-forms the well-known orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and orthogonal time frequency space (OTFS) systems in terms of bit error rate (BER) and computational complexity, respectively in a high-mobility doubly dispersive wireless channel. However, a current analysis reveals that OTSM suffers from a very high peak-to-average power ratio (PAPR) problem like the conventional OFDM. As a result, this paper takes the initiative of analyzing the efficacy of the adapted versions of the classical tone reservation (TR) PAPR reduction technique in the sequency-delay domain of the new OTSM systems, in terms of PAPR reduction gains, computational complexity and BER performance as currently, none exists in the literature. This research reveals how the TR can be adapted with reserved-tone vectors (RVs) to the new delay-sequency domains and how its PAPR reduction capability and computation complexity vary with each new algorithmic change. The results provide analytical and simulation-wise insights into the newly-adapted TR (A- TR) algorithms in OTSM systems which will prove to be useful for carrying out future research in 6G.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».