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.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.6
no.3
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pp.15-21
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2003
This paper contains a precise calibration technique for the position of seabed acoustic target and theoretical error analysis of calibration results. The target is deployed on seabed as a standalone transponder. The purpose of target is performing accuracy test for active sonar as well as position calibration itself. For the position calibration, relative range between target and test vessel should be measured using target's transponder function. The relative range data combined with vessel position can be converted into a estimated position of target by the application of nonlinear LSE method. The error analysis of position calibration was divided into two stages. One is for relative range estimator and the other for target position estimator. Numerical simulations for position calibration showed good matching between results and developed CRLB.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.9
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pp.1821-1826
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2009
An adaptive neural controller for perturbed strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural (or fuzzy) controllers are based on the backstepping scheme where the universal approximators are employed in every design steps. These schemes involve virtual controls and their time derivatives that make the stability analysis and implementation of the controller very complex. This fact is called 'explosion of complexty ' since the complexity grows exponentially as the system dynamic order increases. The proposed adaptive neural control scheme adopt the backstepping design procedure only for determining ideal control law and employ only one neural network to approximate the finally selected ideal controller, which makes the controller design procedure and stability analysis considerably simple compared to the previously proposed controllers. It is shown that all the time-varing signals containing tracking error are stable in the Lyapunov viewpoint.
Three methods for design sensitivity such as numerical differentiation, analytical method and semi-analytical method have been developed for the last three decades. Although analytical design sensitivity analysis is exact, it is hard to implement for practical design problems. Therefore, numerical method such as finite difference method is widely used to simply obtain the design sensitivity in most cases. The numerical differentiation is sufficiently accurate and reliable for most linear problems. However, it turns out that the numerical differentiation is inefficient and inaccurate because its computational cost depends on the number of design variables and large numerical errors can be included especially in nonlinear design sensitivity analysis. Thus semi-analytical method is more suitable for complicated design problems. Moreover semi-analytical method is easy to be performed in design procedure, which can be coupled with an analysis solver such as commercial finite element package. In this paper, implementation procedure for the semi-analytical design sensitivity analysis outside of the commercial finite element package is studied and computational technique is proposed, which evaluates the pseudo-load for design sensitivity analysis easily by using the design variation of corresponding internal nodal forces. Errors in semi-analytical design sensitivity analysis are examined and numerical examples are illustrated to confirm the reduction of numerical error considerably.
We propose a quantized gradient search algorithm that can achieve global optimization by monotonically reducing the quantization step with respect to time when quantization is composed of integer or fixed-point fractional values applied to an optimization algorithm. According to the white noise hypothesis states, a quantization step is sufficiently small and the quantization is well defined, the round-off error caused by quantization can be regarded as a random variable with identically independent distribution. Thus, we rewrite the searching equation based on a gradient descent as a stochastic differential equation and obtain the monotonically decreasing rate of the quantization step, enabling the global optimization by stochastic analysis for deriving an objective function. Consequently, when the search equation is quantized by a monotonically decreasing quantization step, which suitably reduces the round-off error, we can derive the searching algorithm evolving from an optimization algorithm. Numerical simulations indicate that due to the property of quantization-based global optimization, the proposed algorithm shows better optimization performance on a search space to each iteration than the conventional algorithm with a higher success rate and fewer iterations.
Convergence of the state error e to zero in adaptive systems is shown using the uniqueness of solutions and the existence of a Lyapunov function in which the adaptation laws are constructed. Results in the paper are general, and therefore applicable to any adaptive control of a linear/nonlinear, time-varying or distributed-parameter system. Since the approach taken in the paper does not require the boundedness of the derivative of the state error e for all t .geq. 0, it is particularly useful in the adaptive control of infinite dimensional systems.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.9
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pp.822-826
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2013
In this paper, we propose an AFDO (Adaptive Fault Diagnosis Observer) and a fault tolerant controller for a class of nonlinear continuous-time system under the nonlinear abrupt actuator faults. Together with its estimation laws, the AFDO which estimates that the actuator faults is designed by using the Lyapunov analysis. Then, based on the designed AFDO, an adaptive sliding mode controller is proposed as the fault tolerant controller. Using Lyapunov stability analysis, we also prove the uniform boundedness of the state, the output and the fault estimation errors, and the asymptotic stability of the tracking error under the nonlinear time-varying faults. Finally, we illustrate the effectiveness of the proposed diagnosis method and the control scheme thorough computer simulations.
In the analysis of the behavior of a complex structure, it requires much time and cost to analyze its behavior by using shell elements at the early design concept. For the purpose of the decrease of time and cost, many researches have been performed with the intention to analyze its behavior through replacing a shell model by a simple beam model. In the present study, a method is proposed for determining a bending spring stiffness which means the flexibility for applying into the joints of the simple beam model. Geometrically nonlinear analysis is performed through the application of the determined flexibility into joints of the simple beam model. The nonlinear behavior of thin-walled tube shell structure can be described within a little error through the simple beam model with flexible joints.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.116-122
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2001
A novel approach based on WaveARX neural network observer is proposed far the fault detect of a class of nonlinear systems which consist of known linear part and unknown nonlinear part. A linear observer is first designed, then a nonlinear compensation term in the nonlinear observer is estimated by using a deconvolution method. The WaveARX network is used to model the obtained compensation term. At last, the residual fur fault detection is generated based on the analysis of the upper bound approximate error. Simulation results have shown the feasibility and effectiveness of the method.
In this paper, the analysis on type effect of inverter output voltage distortion on the control of an induction motor is discussed. The inverter output voltage is distorted differently from the reference voltage owing to the inverter nonlinear characteristic. The inverter nonlinear characteristic results from the voltage drop, the inherent characteristic of the power semiconductor, and the dead time for preventing the short circuit of the inverter leg. This characteristic distorts the inverter output voltage and then, causes the motor flux estimation error. Although this characteristics do not significantly effect in the general-purpose induction motor control, but significantly effect on the low-speed operation of high performance motor control such as the sensorless vector control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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