A high power amplifier(HPA) has widely been used in wireless communications. In order to have a maximum power efficiency, the HPA uses a saturation domain having nonlinear characteristics, which generates nonlinear distortions to decrease the transmission efficiency. In order to solve this problem, various methods to linearize HPA have been reported until now, and the pre-distorter method is very attractive among them. In this paper, a new enhanced adaptive pre-distorter method was proposed to be applied for compensating nonlinear distortions of HPA. Through computer simulations as well as the analytical analysis, it could be shown that it is possible for both conventional adaptive pre-distorter and proposed adaptive pre-distorter, to be applied for linearizing HPA. Also, the simulations results demonstrated that the proposed adaptive pre-distorter may have faster convergence speed and better capability of compensating the nonlinear distortion than the conventional adaptive pre-distorter with nearly equal computation complexity.
The ability to linearize a nonlinear system by feedback and coordinate change reduces to finding an integrating factor for a one-form which is determined from the system dynamics. Utilizing Taylor series expansion of this one-form, we characterize approximate linearizabilitu. A constructive method is derived for approximate linearization up to order 2.
비선형 시스템의 선형화 문제는 좌표변환만에 의한 것과 좌표변환과 상태 궤환에 의한 것 등 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 다 입력 이산 비선형 시스템에 대하여 이 두 가지 문제에 대한 필요충분 조건을 얻는다. 또한, 선형화하는 좌표변환과 궤환을 구하는 방법을 증명과정에서 제시한다.
음향학적인 소음을 제어하는 영역에서는 스피커, 증폭기, 변환기, 그리고 마이크로폰 등에 의해서 전체 적응제어 시스템이 비선형이므로 소음 제어 성능은 비선형성 정도에 의해서 결정된다. 따라서 비선형성 왜곡을 보상하는 적응 제어 시스템이 필요하며, 본 논문에서는 비선형성 왜곡을 효과적으로 선형화하는 적응 보상기와 결합한 새로운 다채널 적응 소음 제어기를 제안하였다. 모의실험을 통해 제안한 적응 보상기가 비선형왜곡을 선형화하고 기존의 LMS 제어기보다 소음을 감쇠하는데 월등함을 증명하였다.
본 논문에서는 다이오드의 비선형 특성을 선형화하고 온도에 따른 특성 변화를 보상하는 방법에 대해 연구하였다. 입력전력에 대한 다이오드의 비선형성을 선형화학 위해 Square root 회로를 사용하였으며, 온도에 따른 다이오드의 특성변화를 보상하기 위해서는 2개의 동일한 다이오드와 기준전위를 가변시킬 수 있는 OP-Amp를 사용하였다. 그 결과로써, (Square root 회로와 온도보상회로를 이용하여) 설계된 다이오드 전력 검출기는 입력전력이 -6㏈m보다 큰 경우에 0.23$\pm$0.025 V/㏈m의 비율로 선형적으로 출력전력을 검출하였으며, 상온에서 8$0^{\circ}C$까지의 온도변화에 대해 출력전압의 변화없이 안정적으로 동작하였다.
In this paper, we have presented an improved design of the microwave level meter based on the principle of FM-CW radar. First, we have analyzed the effect of VCO nonlinearity on the spectral broadening of the beat signal, and presented a new type of design theory to linearize VCO tuning curve adopting FFT algorithm. Simulation results for a VCO having the linearity of 25% have been presented, which show the usefulness of the design algorithm.
This paper describes a relationship of a space vector PWM and a sinusoidal PWM and presents that the space vector PWM can produce linearly the output voltage to the unity MI(modulation index). At first, reference angles and holding angles are derived from expanding a Fourier series of the reference voltage waveform and then the angles are used for the inverter switching to linearize transfer characteristics of the inverter. In addition, the harmonic components of the output voltage are analyzed and on-line control is shown to be feasible by approximating in piecewise-linearization the reference and holding angles versus the MI. In V/f control of the induction motor, it is verified by the experiment that the motor current is changed smoothly for the variation of the inverter input voltage and the change of the reference voltage.
In radar tracking, since the sensor measures range, azimuth and elevation angle of a target, the measurement equation is nonlinear and the extended Kalman filter (EKF) is applied to nonlinear estimation. The conventional EKF has been widely used as a nonlinear filter for radar tracking, but the considerably large measurement error due to the linearization of nonlinear function in highly nonlinear situations may deteriorate the performance of the EKF. To solve this problem, a fuzzy-model-based Kalman filter (FMBKF) is proposed for radar tracking. The FMBKP uses a local model approximation based on a TS fuzzy model instead of a Jacobian matrix to linearize nonlinear measurement equation. The hybrid GA and RLS method is used to identify the premise and the consequent parameters and the rule numbers of this TS fuzzy model. In two-dimensional radar tracking problem, the proposed method is compared with the conventional EKF.
In iris recognition, iris segmentation plays a very important role because its accuracy affects directly to the performance of the whole system. This paper proposes a new approach for segmenting iris that is fast, accurate and especially robust to occlusion and illumination. In this method, a circular filter is used for detecting the center of the inner circle. Then, a technique to linearize the limbus is applied and the limbus is detected using a linear filter. Experimental results show that the proposed method has promising performance for improving the iris recognition accuracy.
This paper presents position control of nonlinear three-dimensional crane systems using neural network approach. Such crane system generally includes very complicated characteristic dynamics and mechanical framework such that its mathematical model is expressed by strong nonlinearity. This leads difficulty in control design for the systems. We linearize the nonlinear system model to construct PID control applying well-known linear control theory and then neural network is utilized to compensate system perturbation due to linearization. Thus, control input of the crane system is composed of nominal PID and neural output signals respectively. Our method illustrates simple design procedure, but system perturbation and modelling error are overcome through a neural compensator. As well. adaptive neural control is constructed from online learning. Computer simulation demonstrates our control approach is superior to the classic control systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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