In recent years the neural network known as a sort of the intelligent control strategy is used as a powerful tool for designing control system since it has learning ability. But it is difficult for neural network controllers to guarantee the stability of control systems. In this paper we try connecting a radial basis function network to an adaptive control strategy. Radial basis function networks are simpler and easier to handle than multilayer perceptrons. We use the radial basis function network to generate control input signals that are similar to the control inputs of adaptive control using linear reparameterization of the robot manipulator. We adopt the saturation function as an auxiliary controller. This paper also proves mathematically the stability of the control system under the existence of disturbances and modeling errors.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.3
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pp.188-196
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2004
Amplifier linearity plays a major role in the quality of mordern communication systems. The Power amplifier should be operated near saturation region to achieve high efficiency But at this region amplitude and phase distortions of the amplifier remarkably increase with the input power increase and cause a significant adjacent channel interference. In this paper, an independently controllable AM/AM and AM/PM predistortion linearizers consisted of two bias feed resistance linearizers is proposed. This linearizer allows independent adjustment of the AM/AM and AM/PM curves by using two adjustable voltages to compensate tile power amplifier non-linearities. The predistortion linearizer can improve the ACPR by 5.3dB with cdma2000 multi carrier signals. And by applying this linearizer to two-tone(880MHz) power amplifier, third order IMD products are improved up to 8(dB).
The gain-clamped EDFA has been developed to eliminate the output power change of WDM surviving channels to occur with added or dropped channels, which degrades the performance of EDM optical network. It maintains the constant gain of surviving channels when WDM channels are added or dropped in a network amplifying node. In this paper, the bi-directionally pumped gain-clamped EDFA is implemented to compensate the change of the input power by a lasing. The results show that the alsing of a short wavelength and backward propagation is the optimal condition to minimize the transient response of surviving channels in terms of the overshoot and gain saturation sue to the inhomogeneous broadening effect.
The final aim of the present study is to develop the intelligent robot, emulating human synesthetic skills which make it possible to associate a color image with a specific sound. This can be done on the basis of the mutual conversion between color image and sound. As a first step of the final goal, this study focused on a basic system using a conversion of color image into sound. This study describes a proposed method to convert color image into sound, based on the likelihood in the physical frequency information between light and sound. The method of converting color image into sound was implemented by using HSI histograms through RGB-to-HSI color model conversion, which was done by Microsoft Visual C++ (ver. 6.0). Two different color images were used on the simulation experiments, and the results revealed that the hue, saturation and intensity elements of each input color image were converted into fundamental frequency, harmonic and octave elements of a sound, respectively. Through the proposed system, the converted sound elements were then synthesized to automatically generate a sound source with wav file format, using Csound.
Atmospheric N deposition has far-reaching impacts on forest ecosystems, including on-site impacts such as soil acidification, fertilization, and nutrient imbalances, and off-site environmental impacts such as nitrate leaching and nitrous oxide emission. Although chronic N deposition has been believed to lead to forest N saturation, recent evidence suggests that N retention capacity, particularly in the forest floor, can be surprisingly high even under high N deposition. This review aims to provide an overview of N retention processes in the forest floor and the implications of changing C-N interactions for C sequestration. The fate of available N in forest soils has been explained by the competitive balance between tree roots, soil heterotrophs, and nitrifiers. However, high rates of N retention have been observed in numerous N addition experiments without noticeable increases in tree growth and soil respiration. Alternative hypotheses have been proposed to explain the gap between the input and loss of N in N-enriched, C-limited systems, including abiotic immobilization and mycorrhizal assimilation, both of which do not require additional C sources to incorporate N in soil N pools. Different fates of N in the forest floor have different implications for C sequestration. N-induced tree growth can enhance C accumulation in tree biomass as observed across temperate regions. C loss from forests can amount to or outweigh C gain in N-saturated, declining forests, while another type of 'C-N decoupling' can have positive or neutral effects on soil C sequestration through hampered organic matter decomposition or abiotic N immobilization, respectively.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.3
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pp.228-235
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2010
This paper deals with an autonomous flight controller design problem for a tilt-rotor aircraft in rotary-wing mode. The inner-loop algorithm is designed using the output-based approximate feedback linearization. The model error originated from the feedback linearization is cancelled within allowable tolerance by using single-hidden-layer neural network. According to Lyapunov direct stability theory, the adaptive update law is derived to run the neural network on-line, which is based on the linear observer dynamics. Moreover, the outer-loop algorithm is designed to track the trajectory generated from way-point guidance. Especially, heading and flight-path angle line-of-sight guidance are applied to the outer-loop to improve accuracy of the landing tracking performance. The 6-DOF nonlinear simulation shows that the overall performance of the flight control algorithm is satisfactory even though the collective input response shows instantaneous actuator saturation for a short time due to the lack of the neural network and the saturation protection logic in that loop.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.10
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pp.97-107
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2015
The initial X-ray images obtained from a digital X-ray machine have a wide data range and uneven brightness level than normal images. In particular, in Chest X-ray images, it is necessary to improve naturally all of the parts such as ribs, spine, tissue, etc. These X-ray images can not be improved enough from conventional image quality enhancement algorithms because their characteristics are different from ordinary images'. This paper proposes to eliminate unnecessary background from an input image and expand the histogram range of the image. Then, we adjust the weight per frequency band of the image for improvement of contrast and sharpness. Finally, jointly taking the advantages of global contrast enhancement and local contrast enhancement methods we obtain an improved X-ray image suitable for effective diagnosis in comparison with the existing methods. Experimental results show quantitatively that the proposed algorithm provides better X-ray images in terms of the discrete entropy and saturation than the previous works.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.681-684
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2015
Power amplifier is an essential component for transmitting signals to a remote receiver in wireless communication systems. Power amplifier is a non-linear device in general, and the nonlinear distortion becomes severer as the output power increases. The nonlinearity results in spectral regrowth, which leads to adjacent channel interference, and decreases the transmit signal quality. To linearize power amplifiers, many techniques have been developed so far. Among the techniques, digital pre-distortion is known as the most cost and performance effective technique. However, the linearization performance falls down abruptly when the power amplifier operates in its saturation region. This is because of the severe nonlinearity. To relieve this problem, this paper proposes a new adaptive predistortion technique. The proposed technique controls the adaptive algorithm based on the power amplifier input level. Specifically, for small signals, the adaptive predistortion algorithm works normally. On the contrary, for large signals, the adaptive algorithm stops until small signals occur again. By doing this, wrong coefficient update by severe nonlinearity can be avoided. Computer simulation results show that the proposed method can improve the linearization performance compared with the conventional digital predistortion algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.4C
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pp.362-369
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2007
APSK (Amplitude Phase Shift Keying) digital modulation is characterized by the circular positioning of the transmission symbols in the constellation diagram. Due to such structural characteristics, the peak-to-average power ratio of the APSK modulation is lower than that of the QAM (Quadrature Amplitude Modulation), and the amount of performance degradation over nonlinear channels can be mitigated. The APSK modulation scheme has recently been adopted as satellite communication system standards including the DVB-S2 (Digital Video Broadcasting - Satellite, Version 2). In this paper, a BER (Bit Error Rate) upper bound approximation formula is derived using the channel model with the output power saturation characteristics, and its accuracy is demonstrated. Using the derived formula, the input power level that minimizes the BER is determined. The optimized performance based on the radii ratio of the 16APSK constellation and the channel saturation level is also presented.
In high-resolution satellite image classification, when the color values of pixels belonging to one class are different, such as buildings with various colors, it is difficult to determine the color information representing the class. In this paper, to solve the problem of determining the representative color information of a class, we propose a method to divide the color channel of HSV (Hue Saturation Value) and perform object-based classification. To this end, after transforming the input image of the RGB color space into the components of the HSV color space, the Hue component is divided into subchannels at regular intervals. The minimum distance-based image classification is performed for each hue subchannel, and the classification result is combined with the image segmentation result. As a result of applying the proposed method to KOMPSAT-3A imagery, the overall accuracy was 84.97% and the kappa coefficient was 77.56%, and the classification accuracy was improved by more than 10% compared to a commercial software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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