A New SS-VDS-SLM Technique for PAPR Reduction in High-Mobility Real-Time OTSM
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel semi-supervised vectored delay-sequency selective mapping (SS-VDS-SLM) technique designed to address the peak-to-average power ratio (PAPR) reduction challenge in orthogonal time sequency multiplexing (OTSM) systems. The proposed method leverages in-phase-quadrature delay-sequency symbol vectors and integrates a hybrid agglomerative hierarchical clustering with a weighted K-nearest neighbour algorithm to effectively reduce transmission computational complexity (CC) and transmission latency (TL) and enhance spectral efficiency (SE), while simultaneously mitigating out-of-band emissions (OOB). The approach ensures that the bit error rate (BER) and error vector magnitude (EVM) performance are preserved within the 3GPP doubly dispersive high-mobility delay Doppler multipath channels. Benchmark comparisons against ten contemporary PAPR reduction schemes in both OTSM, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and both of their variants including the base orthogonal time frequency space (OTFS), demonstrate the superior performance of the SS-VDS-SLM technique in OTSM. Further, the proposed method offers a more effective trade-off among the PAPR, OOB, CC, TL, SE, BER, and EVM performance metrics compared to the ten considered contemporary schemes. Thus, the proposed SS-VDS-SLM technique provides a more efficient and scalable solution for reducing PAPR in high-mobility speeds of 500 km/h and 1000 km/h in real-time OTSM system applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».