High power amplifier (HPA), which is used in transmitter of wireless communication systems, usually works in near saturation point in order to achieve maximum efficiency. In this region, HPA can introduce undesirable nonlinear effects. In this paper, we present a polynomial modeling method for efficient techniques to compensate for nonlinear distortion introduced by nonlinear HPA. Proposed polynomial predistorter inverses actual amplifier. Namely, we derive polynomials of amplifiers from analytical method and the electrical parameters in the data sheet of an actual amplifier and then can derive polynomial predistorter by inversing them. It is an effective and a simple method to compensate nonlinear distortion. SSPA(Solid-state power amplifier) is considered. We also analyze the effects of predistortion on the SER performance of communication system with 16-QAM modulation format. The results have shown the efficiency of this model.
To overcome boundary problems with wavelet regression, we propose a simple method that reduces bias at the boundaries. It is based on a combination of wavelet functions and low-order polynomials. The utility of the method is illustrated with simulation studies and a real example. Asymptotic results show that the estimators are competitive with other nonparametric procedures.
We investigate the existence of solutions of the nonlinear biharmonic equation with variable coefficient polynomial growth nonlinear term and Dirichlet boundary condition. We get a theorem which shows that there exists a bounded solution and a large norm solution depending on the variable coefficient. We obtain this result by variational method, generalized mountain pass geometry and critical point theory.
It is well-known that the smoothness of 4-point interpolatory Deslauriers-Dubuc(DD) subdivision scheme is $C^{1}$. N. Dyn[3] proved that 4-point interpolatory subdivision scheme is $C^{1}$ by means of eigenanalysis. In this paper we take advantage of Laurent polynomial method to get the same result, and give new way of strict proof on Laurent polynomial method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권2호
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pp.208-211
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2007
In a recently proposed method of model reduction for discrete interval systems, the denominator polynomial of a reduced model is computed by applying interval arithmetic to dominant poles of the original system. However, the denominator polynomial obtained via interval arithmetic usually has poles with larger intervals than desired ones. Hence an unstable polynomial can be derived from the stable polynomial. In this paper a simple technique is presented to partially overcome such a stability problem by accurately preserving desired real dominant poles.
An algorithmic approach to degree reduction of rational Bezier curves is presented. The algorithms are based on the degree reduction of polynomial Bezier curves. The method is introduced with the following steps: (a) convert the rational Bezier curve to polynomial Bezier curve by using homogenous coordinates, (b) reduce the degree of polynomial Bezier curve, (c) determine weights of degree reduced curve, (d) convert the Bezier curve obtained through step (b) to rational Bezier curve with weights in step (c).
Atrains in microstain range are measured accurately by means of holographic interometric technique. Holographic fringes of the cantilever beam subjected to out-of-plane deflection and in-plane deflection respectively are obtained experimentally. Form these fringe patterns, 3rd order polynomial of displacements is induced using polynomial regression method. And strain stress distribution could be determined from the secound derivative of this polynomial. These results agree well with FEM.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) by means of genetically optimized fuzzy polynomial neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms(GAs). The conventional SOFPNNs hinges on an extended Group Method of Data Handling(GMDH) and exploits a fixed fuzzy inference type in each FPN of the SOFPNN as well as considers a fixed number of input nodes located in each layer. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) and addresses specific aspects of parametric optimization. Therefore, the proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series).
In this paper, we propose a new architecture of Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) by means of genetically optimized Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially Genetic Algorithms(GAs). The design of the network exploits the extended Group Method of Data Handling(GMDH) with some essential parameters of the network being provided by the designer and kept fixed throughout the overall development process. This restriction may hamper a possibility of producing an optimal architecture of the model. The proposed FPNN gives rise to a structurally optimized network and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional FPNNs. It is shown that the proposed genetic algorithms-based Fuzzy Polynomial Neural Networks is more useful and effective than the existing models for nonlinear process. We experimented with Medical Imaging System(MIS) dataset to evaluate the performance of the proposed model.
An effective tool for researching actual problems in geotechnical and mining engineering is to conduct physical modeling tests using similar materials. A reliable geometric scaled model test requires selecting similar materials and conducting tests to determine physical properties such as the mixing ratio of the mixed materials. In this paper, a method is proposed to determine similar materials that can reproduce target properties using a polynomial model based on experimental results on modeling materials using a gypsum-sand mixture (GSM) to simulate rocks. To that end, a database is prepared using the unconfined compressive strength, elastic modulus, and density of 459 GSM samples as output parameters and the weight ratio of the mixing materials as input parameters. Further, a model that can predict the physical properties of the GSM using this database and a polynomial approach is proposed. The performance of the developed method is evaluated by comparing the predicted and observed values; the results demonstrate that the proposed polynomial model can predict the physical properties of the GSM with high accuracy. Sensitivity analysis results indicated that the gypsum-water ratio significantly affects the prediction of the physical properties of the GSM. The proposed polynomial model is used as a powerful tool to simplify the process of determining similar materials for rocks and conduct highly reliable experiments in a physical modeling test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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