본 논문에서는 PBG 구조를 이용하여 Doherty 증폭기의 선형성을 개선하였다. PBG 구조를 출력 정합회로에 구현하였으며, Doherty 증폭기의 호율 뿐 아니라 선형성을 개선 할 수 있었다. 제안된 PBG 구조를 이용한 Doherty 증폭기는 PAE $36.4\%$, IMD -24.5 dBc 였으며, IMD 측면에서 3 dBc, PAE 측면에서 약 $3\%$ 정도 개선되었다.
선형 시스템의 출력 조절 문제에 있어서, 출력 조절가능성은 일반적으로 보존되지 않는다. 따라서, 연속시간 선형시스템에 대해 설계된 아날로그 조절기를 샘플링하여 구현한 디지털 출력조절기는, 샘플링 시간에 대해 1차 근사적인 근사 샘플치 조절기에 불과하다. 그런데, 주어진 시스템의 내재적 구조를 잘 이용하면, 샘플링 시간에 대해 개선된 근사 샘플치 출력 조절기 설계가 가능하다. 본 논문은 샘플링 시간에 대해 더 개선된 근사 샘플치 출력 조절기를 설계하기 위한 시스템의 구조를 연구하였다.
본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
본 논문은 피드포워드 전력 증폭기의 효율 개선을 위한 도허티 증폭기의 적용에 관한 연구이다. 성능 분석을 위하여 중심 주파수 2.14 GHz의 WCDMA 4FA신호를 인가하여 평균 출력 전력 15 W에서 측정하였다. 적용한 도허티 증폭기는 동급 class AB 증폭기와 비교하여 고효율 저선형성의 특성을 나타내며 효율 개선을 위하여 피드포워드 전력 증폭기(FPA)의 주 증폭기로 사용되었다. 특성 변화를 분석하기 위해 선형성과 효율 특성이 다른 2가지 종류의 도허티 증폭기를 적용하였으며 각각의 FPA들은 평균 출력 15 W에서 효율은 $2\%$ 이상의 개선을 보였지만 선형성은 1.5 dBc 이상 저하되는 특성을 나타냈다. 저하된 선형성을 개선하기 위하여 부가적으로 오차 루프의 결합 계수(CF)와 오차 증폭기의 용량을 변화시켰다. CF와 오차 증폭기의 용량 변화로 효율 개선과 높은 선형성을 얻을 수 있었고 도허티 증폭기가 35 dBc 이상의 선형성을 유지하면 부가적인 변화 없이 평균 출력 전력 15 W에서 $2\%$ 이상의 효율 개선과 충분한 선형성을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 GPS 수신기를 위한 dB-선형 특성이 개선된 가변 이득 증폭기 회로를 제안한다. 제안된 dB-선형 전류 발생기는 dB-선형성 오차가 ${\pm}0.15$dB 이내로 개선되었다. 개선된 dB-선형 전류 발생기를 사용하여 GPS 수신기를 위한 가변 이득 증폭기를 설계였다. GPS 수신기의 IF 주파수는 4MHz를 가정하였고, 선형성 요구조건을 도출하여 만족하기 위해 최소 이득일때 24dBm의 IIP3를 만족하도록 하였다. 가변이득 증폭기는 3단으로 구성되어 있으며 DC-오프셋 제거 루프를 통하여 회로의 오프셋 전압을 보상하였다. 설계된 가변 이득 증폭기의 이득은 -8dB~52dB의 범위를 가지며 이득의 dB-선형성은 ${\pm}0.2$dB 이내를 충족한다. 3-dB 주파수 대역폭은 이득에 따라 35MHz~106MHz를 보인다. 가변 이득 증폭기는 CMOS 0.18${\mu}m$ 공정을 이용하여 설계되었으며 전력은 1.8V 전원 전압에서 3mW를 소비한다.
본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
다주파수 입력을 갖는 강한 비선형 시스템의 유사주기 (quasi-periodic) 해를 해석하기 위하여 개선된 고정 점법(FPA:Fixed Point Alogrithm)을 개발하였다. 안정성 및 천이 특성을 판별하기 위하여 사용되어지는 Floquest 지수인 해석적 자코비언을 구하기 위하여 Poincare 맵상에서 이산 적분법을 새로이 고안, 사용하였다. 본 방법의 우수성을 입증하기 위하여 2개의 주파수 입력을 갖는 선형 시스템과 비선형 시스템을 예로 사용하였다. 본 방법을 이용하여 비선형 시스템에서 발생한 복잡한 chaos 현상을 체계적으로 해석하였다.
Capacitive pressure sensor는 Piezo type sensor에 비해 온도의 영향이 적어 공업계측, 전기용품 등 그 용도가 다양하여 폭넓게 사용되어지고 있지만, 측정값의 비선형성이 존재하여 측정값에 대한 신뢰도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 capacitive pressure sensor의 비선형적 output을 개선하기 위한 방법으로 touch mode capacitive pressure sensor를 제안하였다. 또한, 실제 Device제작에 앞서 FEM 해석을 수행하였다. 2mm X 2mm 크기의 diaphragm, $25{\mu}m$의 두께, $20{\mu}m$의 gap을 갖는 Sensor를 Simulation하였으며 설계 변수를 추출하여 각각의 설계변수에 대한 해석을 실시하였다. 그 결과 15.2psi${\sim}$31psi의 영역에서 8.58pF${\sim}$54.31pF의 capacitance가 선형적으로 나타나는 sensor임을 확인하였다.
필터 계수가 + 1, 0, -1로 제한되어 있는 프로그램 가능형 디지탈 FIR CCD 필터를 설계하기 위한 기존의 방식에 따르면, 설계된 필터의 위상이 선형을 유지하도록 보장되어 있지 않다. 본 논문에서는 선형 위상 필터 계수의 대칭성을 바탕으로 이러한 설계 방식을 개선시켜 제안하였다. 제안된 알고리듬에 의하여 설계된 필터가 선형위상을 가짐을 보여 주었고, 필터 설계시 소요되는 컴퓨터의 사용 시간 및 저장 공간이 기존의 방법보다 많이 개선되어 그 효율성이 높음을 시뮬레이션을 통하여 보여주었다.
매우 높은 선형성을 요구하는 혼합기의 설계는 입력 전력의 back-off로 얻어지는 것이 일반적이다. 본 논문에 서는 혼합기의 비선형 특성을 보상하기 위해 혼합기의 입력 단에 역 비선형 특성을 갖는 전치왜곡 회로를 부착 하여 비선형 특성을 개선시키는 방볍을 제안하였다. 이 제안된 방법으로 주파수 성분이 1852.5 MHz와 1857.5 MHz인 2 2 -tone 엽력 RF 선호와 2015 MHz인 LO 선호를 혼합기에 입력하여 혼합기의 ell비를 IF 출력이 -20dBm/tone 일 때 22 dB. - 17 dBm/tone일 때 21.7 dB를 개선시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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