In this paper, the high efficiency Doherty power amplifier using adaptive bias technique has been designed and realized for 2.3GHz Wibro applications. The RF performances of the Doherty power amplifier using adaptive bias technique have been compared with those of a class AB amplifier alone, and conventional Doherty amplifier. The Maximum PAE of designed Doherty power amplifier with adaptive bias technique has been 36.6% at 34.0dBm output power. The proposed Doherty power amplifier showed an improvement 1dB at output power and 7.6% PAE than a class AB amplifier alone.
A pressure sensor that mimics the sensing ability of human skin has emerged as high-profile technology because it shows remarkable applications in numerous fields such as robotics, human health monitoring, and artificial prosthetics. Whereas recent pressure sensors have achieved high sensitivity similar to that of human skin, they still show limited detection bandwidth. Moreover, once these e-skin are fabricated, their sensitivity and stiffness are fixed; therefore, they can be used for only limited applications. Our study proposes a new adaptive pressure sensor built with uniform gallium microdroplet-elastomer composite. Based on the phase transition of gallium microdroplets, the proposed sensor undergoes mode transformation, enabling it to have a higher sensitivity and wider detection bandwidth compared with those of human skin. In addition, we succeeded in extending a single adaptive pressure sensor to sensor arrays based on its high uniformity, reproducibility, and large-scale manufacturability. Finally, we designed an adaptive e-skin with the sensor array and demonstrated its applications on health monitoring tasks including blood pulse and body weight measurements.
This paper presents a generalized truncated least, squares adaptive algorithm and a two-stage design method. The proposed algorithm is directly derived from the normal equation of the generalized truncated least squares method (GTLSM). The special case of the GTLSM, the truncated least squares (TLS) adaptive algorithm, has a distinct features which includes the case of minimum steps estimator. This algorithm seemed to be best in the deterministic case. For real applications in the presence of disturbances, the GTLS adaptive algorithm is more effective. The two-stage design method proposed here combines the adaptive control system design with a conventional control design method and each can be treated independently. Using this method, the validity of the presented algorithms are examined by the simulation studies of an indirect adaptive control.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.1
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pp.73-85
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2001
The spatial population existing in a plane ares, such as an animal or aerial population, have certain relationships among regions which are located within a fixed distance from one selected region. We consider with the adaptive searching estimation in spatial sampling for a spatial population. The adaptive searching estimation depends on values of sample points during the survey and on the nature of the surfaces under investigation. In this paper we study the estimation by the adaptive searching in a spatial sampling for the purpose of estimating the area possessing a particular characteristic in a spatial population. From the viewpoint of adaptive searching, we empirically compare systematic sampling with stratified sampling in spatial sampling through the simulation data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.96-101
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2007
Neural networks are known as kinds of intelligent strategies since they have learning capability. There are various their applications from intelligent control fields; however, their applications have limits from the point that the stability of the intelligent control systems is not usually guaranteed. In this paper we propose an adaptive tracking control for robot manipulators using the radial basis function network (RBFN) that is e. kind of neural networks. Adaptation laws for parameters of the RBFN are developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control scheme. Filtered tracking errors between actual outputs and desired outputs are discussed in the sense of the uniformly ultimately boundedness(UUB). Additionally, it is also shown that parameters of the RBFN are bounded. Experimental results for a SCARA-type robot manipulator show that the proposed adaptive tracking controller is adaptable to the environment changes and is more robust than the conventional PID controller and the neuro-controller based on the multilayer perceptron.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the Adaptive-FNIS(Fuzzy Neural Network Inference System). The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal d-axis current $i_d$. This paper considers the parameter variation about the motor operation. The operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.251-253
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2005
In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. MPEG-4 is the international standard for audiovisual presentation which is composed of object based media streams. The proposed technique provides the media stream corresponding an object with multiple media streams with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, making the object streams adaptable, a feasible stream set selected from the multiple streams for transmission with optimal quality in the form of the current status.
Kim, Hye-Yun;Kim, Seong-Cheol;Jeon, Jun-Heon;Kim, Joon-Jae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.17
no.6
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pp.681-686
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2014
In this paper, we propose a traffic adaptive mechanism that controls the receiver's wakeup periods based on the generated traffic amounts. The proposed control mechanism is designed for military, wild animal monitoring, and forest fire surveillance applications. In these environments, a low-rate data transmission is usually required between sensor nodes. However, continuous data is generated when events occur. Therefore, legacy mechanisms are ineffective for these applications. Our control mechanism showed a better performance in energy efficiency compared to the RI-MAC owing to the elimination of the sender node's idle listening.
Switched reluctance motor (SRM) is suitable for electric vehicle (EV) applications with the advantages of simple structure, good overload capability, and inherent fault-tolerance performance. The SRM dynamic simulation model is built based on torque, voltage, and flux linkage equations. The EV model is built on the basis of the analysis of forces acting on a vehicle. The entire speed range of the SRM drive is then divided into constant torque and constant power areas. The command torque of the motor drive system is given according to the accelerator pedal coefficient and motor operation areas. A novel adaptive variable angle control is proposed to avoid the switching chattering between the current chopping control and angle position control modes in SRM drives for EV applications. Finally, simulation analysis and experimental results are conducted to verify the accuracy of the proposed simulation model and control strategy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.1
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pp.127-139
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2010
Customer behavior pattern discovery is the fundament for conducting customer oriented services and the services management. But, the composition, need, interest and experience of customers may be continuously changing, thereof lead to the difficulty in refining a stable description of their consistent behavior pattern. This paper presented a new method for the behavior pattern discovery from a changing collection of customers. It was originally inspired from the swarm intelligence of ant colony. By the adaptive clustering, some typical behavior patterns which reflect the characteristics of related customer clusters can extracted dynamically and adaptively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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