Doherty 전력증폭기는 일반전력증폭기보다 효율은 뛰어나지만 많은 왜곡성분이 발생한다. 이러한 왜곡성분은 일반적인 진폭왜곡과 위상왜곡, 그리고 메모리 효과에 의한 왜곡성분으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 전기적인 비선형성을 정확히 모델링하고 열 메모리 효과가 Doherty 증폭기에 미치는 영향을 연구함으로써, 전치왜곡기에 적용할 수 있는 열 메모리 효과 보상기를 제안하였다. Doherty 증폭기의 열 메모리 특성을 모델링하기 위하여 순시적으로 소모되는 전력과 순시 접합온도의 정확한 관계식을 정립하여 제안하였다. 제안된 모델의 파라미터는 전치왜곡기를 사용한 Doherty 증폭기의 열 메모리효과를 효율적으로 억제한다. 이러한 열 메모리 보상기를 가진 전치왜곡기는 선형화된 전력증폭기의 출력스펙트럼에서 약 22 dB정도의 ACLR 개선효과를 보인다. 측정결과는 50W급 LDMOS Doherty 전력증폭기로 측정하였으며, 열 메모리 보상기를 가진 전치왜곡기는 ADS로 검증하였다.
RF 전력증폭기 및 Doherty 전력증폭기의 열 메모리 효과는 변조신호의 대역폭과 동작 전력의 레벨에 따라 민감하게 영향을 미친다. 본 논문에서는 전기적인 비선형성을 정확히 모델링하고 열 메모리 효과가 Doherty 증폭기의 왜곡형성에 어떤 영향을 미치는지에 대해 연구하였다. Doherty 증폭기의 열 메모리 특성을 모델링하기 위하여 순시적으로 소모되는 전력과 순시 접합온도의 정확한 관계식을 정립하여 제안하였다. 제안된 모델의 파라미터는 서로 다른 여기상태에 따라 전력증폭기의 특성이 결정되는데, 트랜지스터의 열 메모리 효과는 대역폭이 넓은 W-CDMA 및 UMTS 시스템에서 충분히 고려되어야 한다. 이러한 열 메모리 효과를 사전왜곡 함수에 적응하여 선형화된 전력증폭기의 출력스펙트럼에서 최대 20 dB정도의 ACLR 개선효과를 보인다. 측정결과는 60W급 LDMOS Doherty 전력증폭기로 측정하였으며, 열 메모리 보상기는 ADS로 검증하였다.
효율적인 시간 영역 3차원 파동 전파 모델링을 위해 그래픽 프로세서를 사용하였다. 그래픽 프로세서는 대규모 병렬 연산을 위한 프로세서로, 그래픽 프로세서를 효율적으로 이용하기 위해서는 계산 과정과 메모리 복사 과정을 최적화할 필요가 있다. 본 연구에서는 메모리 관리에 초점을 맞추고 메모리 관리 방법에 따라 그래픽 프로세서를 이용한 프로그램의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하였다. 또한 유한 차분법 차수와 속도 모델의 크기를 변화시켜가며 메모리 복사가 프로그램 성능에 미치는 영향을 시험하였다. 그 결과 3차원 파동장 전체를 복사하는 프로그램에서 메모리 관리가 유한 차분법 계산보다 큰 비중을 차지함을 알 수 있었다.
Finite automata는 실제 복잡한 컴퓨터의 연산을 수학적으로 모델링하는 computational 모델 중 하나로써 작은 메모리를 가지는 컴퓨터를 모델링하기에 적합하다. 이는 유비쿼터스 환경에서 실제로 작은 메모리를 가지는 장치가 ECA 룰을 작동시키는 디바이스 로직(디바이스 logic)을 효과적으로 운영할 수 있는지 여부를 검증하는 도구로 사용될 수 있다. 본 논문은 웹서비스 기반의 이벤트 처리 언어를 CFA로 모델링하고 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서는 제온 파이 x200 프로세서를 이용하여 3차원 파동 전파 모델링을 수행하고 기존의 제온 CPU를 사용한 경우와 병렬 연산 성능을 비교하였다. 제온 파이 1세대 프로세서인 제온 파이 나이츠 코너 보조프로세서와 달리 제온 파이 2세대 프로세서인 x200 프로세서는 직접 운영체제 실행이 가능하므로 내장 메모리와 주메모리 사이의 추가적인 통신이 필요 없다. 또한 제온 파이 x200 프로세서는 대용량 주메모리와 고대역폭 메모리를 이용하여 대규모 컴퓨팅을 독립적으로 실행할 수 있다. 병렬 연산 성능 비교를 위해 MPI (Message Passing Interface)와 OpenMP (Open Multi-Processing)를 이용해 모델링을 수행하였다. SEG/EAGE 암염돔 모델을 이용한 수치 실험 결과 제온 파이에서 다량의 연산 코어와 고대역폭 메모리를 이용해 12 코어 CPU 대비 2.69 ~ 3.24배 우수한 모델링 성능을 얻을 수 있었다.
DRAM 가격의 하락으로 인메모리 컴퓨팅에 대한 연구 및 개발이 다시 활발해지고 있으나 효율적인 메모리 시스템 구성을 위한 연구는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 64 비트 멀티프로세서와 대용량의 메모리로 구성되는 인메모리 컴퓨팅 시스템을 모델링하고, 메모리 크기 및 채널 개수에 따른 시스템의 성능을 시뮬레이션 하였다. 그리고 처리된 트랜잭션의 수를 성능평가의 기준으로 하여 메모리의 크기와 채널 개수에 따른 비용을 고려한 최적의 인메모리 컴퓨팅 메모리 시스템 구조를 제안하였다.
본 논문에서는 디지털 IC회로의 입출력과 입출력 버퍼에 대한 입출력 버퍼정보 형식 모델링을 묘사하였고 입출력 버퍼의 전기적 특성을 표현하는 방법 등을 나타냈다. 또한 본 논문에서 도출한 입출력 버퍼 모델링은 CMOS와 TTL IC를 모델링 하는데 사용할 수 있는데 CMOS와 TTL IC 그리고 ROM과 RAM 메모리에 대한 입출력 버퍼 모델을 128개 정도 만들었다. 이러한 입출력 버퍼 모델은 정확한 행동(behavioral) 모델을 구성하기 위해 그리고 고속 회로의 PCB 디자인 시뮬레이션에 사용될 것이다.
본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과를 모델링하기 위한 향상된 시스템 레벨의 모델을 제안하고, 사전 왜곡 선형화기를 적용한 전력 증폭기의 출력 신호의 스팩트럼 밀도를 분석하여 제안한 모델을 검증하였다. 기존의 Three-Box(Wiener-Hammerstein) 모델은 전력 증폭기의 RF 주파수 특성을 입출력 선형 필터를 사용하여 모델링한 것으로, Hammerstein 구조의 사전 왜곡 선형화기를 사용하면 이론적으로 인접 채널 간섭을 모두 제거할 수 있다. 그러나, 실제 전력 증폭기의 경우 RF 주파수 특성 외의 메모리 현상에 의해 주파수 특성만을 보정한 Hammerstein 사전 왜곡기에 의한 인접 채널 간섭비의 향상 정도가 제한적이다. 이러한 출력 스팩트럼 특성은 Three-Box 모델의 메모리 성분을 가지지 않는 비선형 블록을 메모리 다항식으로 바꾸어 준 모델을 사용하여 정확히 예측될 수 있다. IEEE 802.11 g 무선 랜 전력 증폭기에 Hammerstein 구조의 사전 왜곡이 적용된 경우 측정된 인접 채널 스팩트럼 밀도값을 제안된 모델은 ${\pm}30$ MHz의 인접 채널 범위에서 2 dB 이하의 오차로 예측하였다.
본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과 모델링의 정확성을 향상시키기 위한 확장된 메모리 다항식 모델을 제안하고 검증하였다. 볼테라 커널 중에서 대각행렬의 성분만을 고려하는 기본적인 메모리 다항식 기반의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 지연차수가 다른 성분들에 의한 교차항을 추가하여 확장 모델을 구성하였다. 제안된 확장 메모리 다항식의 복잡성을 메모리리스 모델, 메모리 다항식 모델과 비교하였다. 확장된 모델을 이용하여 비선형 관계식을 행렬식으로 표현한 후, 최소 자승법(least square method)을 이용하여 변수를 추출하는 모델링 기법을 제시하였다. 또한, 제안된 기법과 간접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전 왜곡기를 구현하기 위한 디지털 사전 왜곡부 구현 방안 및 디지털 신호 처리(DSP) 방식을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 2.3 GHz 대역의 WiBro 신호를 인가한 10 W급 GaN HEMT 전력 증폭기와 30W급 LDMOS 전력 증폭기에 대하여 모델의 정확도를 비교 검토하였으며, 10W GaN HEMT 전력 증폭기에 대하여 제안된 모델을 이용하는 간접 학습 방식에 기반한 디지털 사전 왜곡기를 적용하여 인접 채널 간섭비(ACPR) 성능을 검증하였다. 제안한 모델은 메모리 다항식에 비하여 모델의 정확성을 향상시키고 10 W GaN HEMT에 대하여 디지털 사전 왜곡기 적용시 기존 방식에 비하여 3차 비선형 영역에서 평균 3 dB의 ACPR 성능 향상을 보여주었다.
자성체의 물성적인 성질에 바탕을 둔 Preisach 모델링은 히스테리시스 현상을 수치모사하기 위한 방법으로 널리 사용되어 왔다. 히스테리시스 곡선에서 각형비(Squareness)가 큰 경우에 Preisach 밀도가 집중되게 되면 이 근방에 수렴값이 존재할 경우 수렴이 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 Preisach 모델링을 프로그램하는데 있어서 기존에 발생했던 수렴의 문제점과 그 문제점을 해결하기 위한 보다 낳은 프로그램 기법들을 제시하였다. 이 방법은 기존 모델링 기법과 유사한 메모리를 사용하면서 수렴에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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