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.
RF power amplifier requires linearization in order to reduce adjacent channel interference. And most of the existing linearization algorithms assume that a PA has memory-less nonlinearity. But for the wider bandwidth signal, the memory effect of PA cannot be ignored. This paper investigates digital pre-distortion by use of a memory polynomial model which compensates for amplifier nonlinearity and memory effect. The look-up table based implementation scheme is used to reduce the computational complexity of the pre-distortion block. The linearization performance is demonstrated on wideband CDMA signal and class AB high power amplifier.
This research is to design an effective prefetching method required for DRAM-PCM hybrid main memory systems especially used for big data applications and massive-scale computing environment. Conventional prefetchers perform well with regular memory access patterns. However, workloads such as graph processing show extremely irregular memory access characteristics and thus could not be prefetched accurately. Therefore, this research proposes an efficient dynamical prefetching algorithm based on the regression method. We have designed an intelligent prefetch engine that can identify the characteristics of the memory access sequences. It can perform regular, linear regression or polynomial regression predictive analysis based on the memory access sequences' characteristics, and dynamically determine the number of pages required for prefetching. Besides, we also present a DRAM-PCM hybrid memory structure, which can reduce the energy cost and solve the conventional DRAM memory system's thermal problem. Experiment result shows that the performance has increased by 40%, compared with the conventional DRAM memory structure.
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 비선형 RF 전력 증폭기의 효율적인 다항식 기반의 이산 신호 모델링 방법을 제시하였다. 비선형 RF 증폭기의 입, 출력 신호의 샘플링 과정을 통하여 이산 비선형 모델을 추출하는 과정을 기술하고, 테일러 급수와 메모리 다항식 구조를 이용한 다항식 기반의 비선형 이산 모델에서 모델 인자인 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이의 변화에 따른 모델의 오차를 분석하였다. 다항식 기반의 비선형 모델에서 오차는 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이에 대하여 특정 값 이후부터 일반적으로 수렴하는 특성을 보인다. 이에 모델 인자값에 따른 시스템의 복잡성을 고려하는 효율적인 이산 신호 모델링 기법을 제시하였다. 모델링 효율 지수를 정의하고, 이를 활용하여 최적의 모델 인자 값을 추출하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 WiBro, WCDMA 등의 다양한 신호를 가지는 RF 전력 증폭기의 모델링에 적용하고, 제시한 방법의 효율성을 검증하였다. 제안된 기법은 빠른 속도의 모델링과 저렴한 가격의 디지털부를 사용할 수 있게 하여 차후 광대역 송신기에서의 빠른 속도와 낮은 가격의 디지털 전치 왜곡기 구성 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Palmeri, A.;Ricciardelli, F.;Muscolino, G.;De Luca, A.
Wind and Structures
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제7권2호
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pp.89-106
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2004
The response of tall buildings to gust buffeting is usually evaluated assuming that the structural damping is of a viscous nature. In addition, when dampers are incorporated in the design to mitigate the response, their effect is allowed for increasing the building modal damping ratios by a quantity corresponding to the additional energy dissipation arising from the presence of the devices. Even though straightforward, this procedure has some degree of inaccuracy due to the existence of a memory effect, associated with the damping mechanism, which is neglected by a viscous model. In this paper a more realistic viscoelastic model is used to evaluate the response to gust buffeting of tall buildings provided with energy dissipation devices. Both cases of viscous and hysteretic inherent damping are considered, while for the dampers a generic viscoelastic behaviour is assumed. The Laguerre Polynomial Approximation is used to write the equations of motion and find the frequency response functions. The procedure is applied to a 25-story building to quantify the memory effects, and the inaccuracy arising when the latter is neglected.
This paper presents the VLSI implementation of RS(reed-solomon) decoder using the Modified Euclidean Algorithm(hereafter MEA) for DVD(Digital Versatile Disc) and CD(Compact Disc). The decoder has a capability of correcting 8-error or 16-erasure for DVD and 2-error or 4-erasure for CD. The technique of polynomial evaluation is introduced to realize syndrome calculation and a polynomial expansion circuit is developed to calculate the Forney syndrome polynomial and the erasure locator polynomial. Due to the property of our system with buffer memory, the MEA architecture can have a recursive structure which the number of basic operating cells can be reduced to one. We also proposed five criteria to determine an uncorrectable codeword in using the MEA. The overall architecture is a simple and regular and has a 4-stage pipelined structure.
본 논문에서는 디지털 전치 왜곡 선형화기를 위한 새로운 선형화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 DFP(Davidon-Fletcher-Powell) method를 활용하였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 빠른 수렴 속도를 가지며, 가중치 갱신 step-size를 초기 설정값 없이 매 루틴마다 최적의 값을 갱신한다. 전력증폭기 모델링에는 전력 증폭기의 기억 효과를 모델링할 수 있는 memory polynomial 모델을 사용하였고, 선형화기의 전체적인 구성은 간접 학습 구조를 따랐다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 기존의 LMS(Least Mean-Squares), RLS(Recursive Least squares) 알고리즘과 비교하였다.
본 논문에서는 OFDM 신호의 높은 PAPR과 전력 증폭기의 비선형성에 의한 신호의 왜곡과 스펙트럼의 확산을 방지하기 위하여 $rho$차 역필터 구조를 사용하는 전치 보상기를 구현하는 방안을 제시한다. 메모리가 없는 고전력 증폭기를 다항식으로 모델링 하고 전치 보상기로써 비선형 증폭기 특성의 역모델인 $rho$차 역필터 구조를 이용한다. $rho$차 역필터 구조는 비선형 시스템이 다항식으로 모델링 된다면 다항식의 계수만으로 구현될 수 있으므로 많은 메모리가 필요 없다. 비선형 전력 증폭기 모델의 계수 갱신을 위하여는 LMS, RLS 알고리듬을 모두 사용할 수 있으며 계수의 개수가 적어 수렴 속도가 빠르고 복소 계산이 필요 없으므로 계산도 간단하다.
Meta-heuristic algorithms have been developed to efficiently solve difficult problems and obtain a global optimal solution. A common feature mimics phenomenon occurring in nature and reliably improves the solution through repetition. And at the same time, the probability is used to deviate from the regional optimal solution and approach the global optimal solution. This study compares the algorithm created based on the above common points with existed SA and HS to show advantages in time and accuracy of results. Existing algorithms have problems of low accuracy, high memory, long runtime, and ignorance. In a two-variable polynomial, the existing algorithms show that the memory increases and the accuracy decrease. In order to improve the accuracy, the new algorithm increases the number of initial inputs and increases the efficiency of the search by introducing a direction using vectors. And, in order to solve the optimization problem, the results of the last experiment were learned to show the learning effect in the next experiment. The new algorithm found a solution in a short time under the experimental conditions of long iteration counts using a two-variable polynomial and showed high accuracy. And, it shows that the learning effect is effective in repeated experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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