일반적으로 대공화기의 체계 명중률을 예측할 때 오차를 각각 고정편기, 가변편기 및 랜덤오차로 분류한 후 가변편기와 랜덤오차는 각 오차의 값의 제곱의 합의 제곱근으로 나타내고 고정편기의 경우는 오차의 합으로 나타낸다. 이때 각 오차의 단위 값의 변화에 관한 고각방향과 방위각 방향의 변위를 나타내는 변수가 가중치로 작용한다. 그리고 이 오차들을 이용하여 정규분포식의 적분을 통하여 체계 명중률을 예측한다. 본 논문에서는 오차의 상관관계를 고려하여 체계 명중률을 예측하는 방법을 제시한다. 본 접근법이 정밀한 체계 명중률을 예측하는데 도움이 된다는 것을 보인다.
본 논문에서는 설계된 전력증폭기에서 가변 바이어스 기법을 이용하면 전력부가효율을 증가시킬 수 있다는 것을 보였다. 서로 다른 출력전력을 갖는 이중 모우드에서 높은 효율을 얻기 위하여 가변 바이어스 기법을 이용하고 바이어스 변화에 따른 영향을 시뮬레이션 하였다. 게이트 전압을 고정하고 드레인 바이어스를 시뮬레이션으로 최적값을 구하여 이를 변화하여 전력증폭기의 효율을 향상시킬 수 있었다. 또한 전력증폭기의 비선형 특성을 분석하고 디지털 사전왜곡 기법을 이용하여 이중 대역 증폭기의 송신기의 ACPR 특성을 최대 10dB 개선되었다.
본 논문에서는 구동 증폭기와 Class-E 전력증폭기를 결합하여 높은 효율의 고이득 이단 전력증폭기를 구현하였다. 고효율 이단 Class-E 전력증폭기의 입력 단에 적응형 바이어스 조절 회로를 적용하여 낮은 입력 전력의 전력효율을 개선하였다. 최대출력인 40 dBm에서 고정 바이어스 전력증폭기와 적응형 바이어스 증폭기 둘 다 약 76 %의 효율을 갖는다. 하지만 적응형 바이어스 조절 회로가 적용된 전력증폭기의 입력전력 6dBm 인가했을 때 효율은 약 70 %이고 고정된 바이어스 입력시에 효율은 약 50 %이다. 바이어스 조절을 통해 낮은 입력에서 높은 효율을 갖는 회로를 설계하였다.
In this paper, a 0.5W, 2GHz high-efficiency class A power amplifier using the dynamic bias control is proposed. First of all, the drain bias control amplifier is analyzed theoretically and designed with commercial devices. Simulation results show that the proposed amplifier has a significant improved efficiency, compared to fixed bias power amplifier.
This study is designed to evaluate the effectiveness of teaching or studying programs, and thus to overcome the selectionbias in studies. Selection-bias derived from unobservable characteristics in the course of participants selection of the teaching or studying programs, in the case of cross-section data instrumental variable(IV) method and two stage least square estimation were suggested as an analysis tool. Panel data were analyzed by using both fixed effect in which individual effects are captured by intercept terms and random effect estimation where an unobserved effect can be characterized as being randomly drawn from a given distribution.
A practical method is proposed to improve hit probability of the digital gun fire control system, when the measured rate of the tracking sensor becomes biased under some operational situation. For ground moving target it is shown that the well-known Kalman filter which uses position measurement only can be optimally used to eliminate the rate bias error. On the other hand, for 3D moving aircraft we present a new algorithm which incorporate FIR-type filter, which uses position and rate measurement at the same time, and the fixed-lag smoother using position measurement only, and show that it has the optimal performance in terms of both estimation accuracy and response time.
Purpose: We investigate biases in the assessments of left ventricular function (LVF), by compressed sensing (CS)-cine magnetic resonance imaging (MRI). Materials and Methods: Cardiovascular cine images with short axis view, were obtained for 8 volunteers without CS. LVFs were assessed with subsampled data, with compression factors (CF) of 2, 3, 4, and 8. A semi-automatic segmentation program was used, for the assessment. The assessments by 3 CS methods (ITSC, FOCUSS, and view sharing (VS)), were compared to those without CS. Bland-Altman analysis and paired t-test were used, for comparison. In addition, real-time CS-cine imaging was also performed, with CF of 2, 3, 4, and 8 for the same volunteers. Assessments of LVF were similarly made, for CS data. A fixed compensation technique is suggested, to reduce the bias. Results: The assessment of LVF by CS-cine, includes bias and random noise. Bias appeared much larger than random noise. Median of end-diastolic volume (EDV) with CS-cine (ITSC or FOCUSS) appeared -1.4% to -7.1% smaller, compared to that of standard cine, depending on CF from (2 to 8). End-systolic volume (ESV) appeared +1.6% to +14.3% larger, stroke volume (SV), -2.4% to -16.4% smaller, and ejection fraction (EF), -1.1% to -9.2% smaller, with P < 0.05. Bias was reduced from -5.6% to -1.8% for EF, by compensation applied to real-time CS-cine (CF = 8). Conclusion: Loss of temporal resolution by adopting missing data from nearby cardiac frames, causes an underestimation for EDV, and an overestimation for ESV, resulting in underestimations for SV and EF. The bias is not random. Thus it should be removed or reduced for better diagnosis. A fixed compensation is suggested, to reduce bias in the assessment of LVF.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.339-351
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1998
Designs for discriminating between two linear regression models are studied under $\Lambda$-type optimalities maximizing the measure for the lack of fit for the designs with fixed model inadequacy. The problem of selecting an appropriate $\Lambda$-type optimalities is shown to be closely related to the estimation method. $\Lambda$-type optimalities for the least squares and minimum bias estimation methods are considered. The minimum bias designs are suggested for the designs invariant with respect to the two estimation methods. First order minimum bias designs optimal under $\Lambda$-type optimalities are then derived. Finally for the case where the lack of fit test is significant, an approach to the construction of a second order design accommodating the optimal first order minimum bias design is illustrated.
In this paper, we deal with two bias compensation algorithms of acceleration sensor for measuring the galloping on power transmission line. Firstly, the block diagram of galloping measurement system is given and a galloping model is presented. Secondly, two compensation algorithms, a simple compensation and a period compensation, are proposed. A simple compensation algorithm use the drafts of velocity and distance at fixed periods, so it is useful for constant bias case. Next, a period compensation algorithm can compensate a periodic bias. This algorithm use the previous measured data and compensated data for constant period, where the period is obtained by FFT method. Lastly, the effectiveness of proposed algorithms is verified by comparing between two algorithms in simulation, and its characteristics and the bias error bound are shown, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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