In this paper, a low noise amplifier(LNA) in a receiver of a low noise block down converter (LNB) for direct broadcasting service(DBS) is implemented using GaAs HEMT. The LNA is designed for the bandwidth of 11.7 GHz-12.2 GHz. The two-stage LNA consists of a input matching circuit, a output matching circuit, DC-blocks and RF-chokes. Experimental results of the LNA show the noise figure less than 1.4 dB, the gain greater than 23 dB and the flatness of 1 dB in the bandwidth of 11.7 to 12.2 GHz.
In this paper, a low noise amplifier(LNA) in a receiver of a Low Noise Block Down Converter (LNB) for direct broadcasting service(DBS) is implemented using GaAs HEMT. The LNA is designed for the bandwidth of 11.7GHz-12.2GHz. The 2stage-LNA consists of a input matching circuit, a output matching circuit, DC-blocks and RF-chokes. The result of a simulation of the LNA using Advanced Design System(ADS) shows the noise figure less than 1.4dB, the gain greater than 23dB and the flatness of 1dB in the bandwidth of 11.7 to 12.2GHz.
In this paper, we deal with a hybrid dual band low noise amplifier with tunable matching circuits for a Radio Frequency Identification(RFID) reader operating at 433MHz and 912MHz. The tunable matching circuit consists of the microstrip line, SMD component and varactor. Simulation results show that the S21 parameter is 17dB and 7.91dB at 433MHz and 912MHz, respectively. The noise figure is also determined to 3.56dB and 5.58dB at the same frequencies with a power consumption of 19.36mW.
The Ministry of Information-Communication assigned 18~19GHz frequency band for communication of cabins and platform to link between subway/train and it's station. In this paper, we propose wireless transmission devices which are 2 stage hybrid low noise amplifier of 18GHz band and mixer for 18GHz as well to apply for RF receiver. We designed LNA to be noise matched its 1st stage and gain matched for 2nd stage and mixer using $180^{\circ}$ hybrid coupler to suppress the spurious signal. The transistors of 18 GHz LNA and mixer are NE3210S01 of NEC and KMB-N51-1, respectively. As the result of simulation, we get 19.92dB gain and 2.06dB noise figure with LNA and 8.61dB conversion loss with mixer.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제8권3호
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pp.179-192
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2008
A multiphase compensation method with mismatch linearization technique, is presented and demonstrated in a $\Sigma-\Delta$ fractional-N frequency synthesizer. An on-chip delay-locked loop (DLL) and a proposed delay line structure are constructed to provide multiphase compensation on $\Sigma-\Delta$ quantizetion noise. In the delay line structure, dynamic element matching (DEM) techniques are employed for mismatch linearization. The proposed $\Sigma-\Delta$ fractional-N frequency synthesizer is fabricated in a $0.18-{\mu}m$ CMOS technology with 2.14-GHz output frequency and 4-Hz resolution. The die size is 0.92 mm$\times$1.15 mm, and it consumes 27.2 mW. In-band phase noise of -82 dBc/Hz at 10 kHz offset and out-of-band phase noise of -103 dBc/Hz at 1 MHz offset are measured with a loop bandwidth of 200 kHz. The settling time is shorter than $25{\mu}s$.
As automated image processing techniques have been required in multi-temporal/multi-sensor geospatial image applications, use of automated but highly invariant image matching technique has been a critical ingredient. Note that there is high possibility of geometric and spectral differences between multi-temporal/multi-sensor geospatial images due to differences in sensor, acquisition geometry, season, and weather, etc. Among many image matching techniques, the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is a popular method since it has been recognized to be very robust to diverse imaging conditions. Therefore, the SIFT has high potential for the geospatial image processing. This paper presents a performance test results of the SIFT on geospatial imagery by simulating various image differences such as shear, scale, rotation, intensity, noise, and spectral differences. Since a geospatial image application often requires a number of good matching points over the images, the number of matching points was analyzed with its matching positional accuracy. The test results show that the SIFT is highly invariant but could not overcome significant image differences. In addition, it guarantees no outlier-free matching such that it is highly recommended to use outlier removal techniques such as RANSAC (RANdom SAmple Consensus).
본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.
Most car navigation systems(CNS) estimate the vehicle's location using global positioning system(GPS) or dead reckoning(DR) system. However, the estimated location has undesirable errors because of various noise sources such as unpredictable GPS noises. As a result, the measured position is not lying on the road, although the vehicle is known to be restricted on the road network. The purpose of map matching is to locate the vehicle's position on the road network where the vehicle is most likely to be positioned. In this paper, we analyze some general map matching algorithms first. Then, we propose a map matching method using compensation vectors to improve the performance of map matching. The proposed method calculates a compensation vector from the discrepancy between a measured position and an estimated position. The compensation vector and a newly measured position are to be used to determine the next estimation. To show the performance improvement of the map matching using compensation vectors, the real time map matching experiments are performed. The real road experiments demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed map matching.
본 논문에서는 가변 탕색 영역을 가진 부분 정합 방법을 적용한 새로운 움식임 추정 방법을 제안한다. 거친 움직임을 추정할 때에 탐색 영역을 고정하지 않고 인접 영상간의 차이(FD; frame difference)에 대한 선호 대 잡음 비(PSNR; peak signal-to-noise ratio)를 사용하여 탕색 영역의 크기를 조정한다. 육각형 정합 벙법은 영상 비틀림에서 미세 보정을 위한 방법 중의 하나인데, 이것은 최적의 영상 화질 개선을 가져오지만 계산량이 많은 것이 단점 이다. 제안된 부분 정합 방법은 육각형 정합 방법에 대하여 영상 화질면에서는 구분할 수 없을 정도이면서도 계산량은 약 50% 이하로 줄었다. 움직임 추정 및 보상 방법의 성능은 어파인 변환과 쌍선형 변환, 그리고 제안한 움직임 추정 알고리듬을 함께 사용하여 계산량, 전송해야 될 비트량, 복원 영상의 화질의 3가지 점을 동시에 고려하여 이전의 방법과 비교하였다. 제안된 방법을 사용하여 복원된 영상의 화질은 기존의 블럭 정합 방법과 비교할 때 월등히 우수하고, 육각형 정합 방법과 비교될 만하였다. 또한 계산량과 부호화에 사용된 비트의 양은 블럭 정합 방법과 이미 개발된 육각형 정합 방법같은 영상 비틀림 방법들보다 싱대적으로 많이 감소하였다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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