Machine learning-based methods for piecewise digital predistortion in mmW 5G NR systems
Publiceringsår
2024
Upphovspersoner
Bulusu, S. S. Krishna Chaitanya; Tervo, Nuutti; Susarla, Praneeth; Silvén, Olli; Sillanpää, Mikko. J.; Leinonen, Marko E.; Juntti, Markku; Pärssinen, Aarno
Organisationer och upphovspersoner
Uleåborgs universitet
Sillanpää Mikko 
Silvén Olli
Susarla Praneeth
Pärssinen Aarno
Bulusu Krishna Chaitanya
Juntti Markku
Leinonen Marko E.
Tervo Nuutti
Publikationstyp
Publikationsform
Artikel
Moderpublikationens typ
Tidning
Artikelstyp
En originalartikel
Målgrupp
VetenskapligKollegialt utvärderad
Kollegialt utvärderadUKM:s publikationstyp
A1 Originalartikel i en vetenskaplig tidskriftPublikationskanalens uppgifter
Journal/Serie
Förläggare
Volym
2024
Artikelnummer
97
ISSN
Publikationsforum
Publikationsforumsnivå
1
Öppen tillgång
Öppen tillgänglighet i förläggarens tjänst
Ja
Öppen tillgång till publikationskanalen
Helt öppen publikationskanal
Licens för förläggarens version
CC BY
Parallellsparad
Ja
Parallellagringens licens
CC BY
Publiceringsavgift för öppen tillgång €
1266
Betalningsår för den öppen tillgång publiceringsavgiften
2024
Övriga uppgifter
Vetenskapsområden
El-, automations- och telekommunikationsteknik, elektronik
Nyckelord
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Förlagets internationalitet
Internationell
Språk
engelska
Internationell sampublikation
Nej
Sampublikation med ett företag
Nej
DOI
10.1186/s13634-024-01191-7
Publikationen ingår i undervisnings- och kulturministeriets datainsamling
Ja