Lowering the Peak to Average Power Ratio by using the PTS method for high-speed application systems
Notice bibliographique
Résumé
Orthogonal Time-Frequency Space is a promising modulation waveform for beyond-5G or 6G communication systems: superior robustness in high mobility and multipaths is achieved from the delay Doppler domain; however, one severe challenge of this OTFS was its high peak-to-average ratio of power, constraining the linearity of efficient power amplifiers at the transmitter which degrades further the overall performance of the entire system. This paper presents a new application of the Partial Transmit Sequence (PTS) method in reducing the PAPR for OTFS systems, which will ensure compatibility with future wireless networks that have stringent requirements. The PTS is a distortion less technique that divides the input signal into sub-blocks and applies optimized phase factors to reduce the peak power of the signal. It will help to eliminate computational complexity existing with traditional PTS and incorporates enhanced optimization techniques like heuristics algorithm, reduced space searching, hence ensuring a dramatic PAPR reduction with complexity that is minimized. Simulation analysis proved the ability of this proposed work for achieving efficient results in lowering the PAPR with relatively little effect on the bit error rate performances. The results demonstrate the feasibility of PTS-based PAPR reduction to further improve the energy efficiency, spectral efficiency, and reliability of OTFS systems, thereby making it an attractive solution for beyond 5G communication scenarios. The numerical results reveals that the proposed PTS obtain an energy saving of $\mathbf{2 5 \%}$ and reduce the PAPR by 3.9 dB to 5.8 dB.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».