An effect ive filter algorithm that can manage radar beam pointing efficiently is needed to track multi-target in the air. For effective beam management the filter has lobe good enough to predict future position of target and based on this filter output radar beam is control led to point toward the predicted target position in the air. In this paper, we investigate the ${\alpha}$-${\beta}$ filter known for its brief filter structure with the steady-state Kalman filter gain, the ruv filter, and the coordinate-transformed filter that can decouple the measurement noise variance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.4
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pp.42-49
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1997
A conventional adaptive noise canceller (ANC) using LMS algorithm suffers from the misadjustment of adaptive filter weights due to the gradient-estimate noise by input speech signal at steady state. In this paper, an ANC is proposed which uses the combination of VSLMS (variable step size LMS) and SA (sign algorithm) to improve steady state performance and convergence rate. SA algorithm is applied in speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC and VSLMS algorithm is applied to improve convergence rate and channel tracking ability in silence region and adaptive transient region. In compute rsimulation, the performance of the proposed VSLMS-SA combination algorithm is much better than LMS algorithm and the algorithm, recently proposed by greenberg, with adaptation step-size parameter determine dby sum method in convergence rate, channel tracking and steady state performance.
This paper proposes a new approach of Field Programmable Gate Array (FPGA) controlled digital implementation of shunt active power filter (SAPF) under steady state and dynamic operations. Typical implementations of SAPF uses microprocessor and digital signal processor (DSP) but it limited for complex algorithm structure, absence of feedback loop delays and their cost can be exceed the benefit they bring. In this paper, the hardware resources of an FPGA are configured and implemented in order to overcome conventional microcontroller or digital signal processor implementations. This proposed FPGA digital implementation scheme has very less execution time and boosts the overall performance of the system. The FPGA controller integrates the entire control algorithm of an SAPF, including synchronous reference frame transformation, phase locked loop, low pass filter and inverter current controller etc. All these required algorithms are implemented with a single all-on chip FPGA module which provides freedom to reconfigure for any other applications. The entire algorithm is coded, processed and simulated using Xilinx 12.1 ISE suite to estimate the advantages of the proposed system. The coded algorithm is also defused on a single all-on-chip Xilinx Spartan 3A DSP-XC3SD1800 laboratory prototype and experimental results thus obtained match with simulated counterparts under the dynamic state and steady state operating conditions.
The conventional normalized least mean square (NLMS) algorithm is the most widely used for adaptive identification within a non-stationary input context. The convergence of the NLMS algorithm is independent of environmental changes. However, its steady state performance is impaired during input sequences with low dynamics. In this paper, we propose a new NLMS algorithm which is, in the steady state, insensitive to the time variations of the input dynamics. The square soot (SR)-NLMS algorithm is based on a normalization of the LMS adaptive filter input by the Euclidean norm of the tap-input. The tap-input power of the SR-NLMS adaptive filter is then equal to one even during sequences with low dynamics. Therefore, the amplification of the observation noise power by the tap-input power is cancelled in the misadjustment time evolution. The harmful effect of the low dynamics input sequences, on the steady state performance of the LMS adaptive filter are then reduced. In addition, the square root normalized input is more stationary than the base input. Therefore, the robustness of LMS adaptive filter with respect to the input non stationarity is enhanced. A performance analysis of the first- and the second-order statistic behavior of the proposed SR-NLMS adaptive filter is carried out. In particular, an analytical expression of the step size ensuring stability and mean convergence is derived. In addition, the results of an experimental study demonstrating the good performance of the SR-NLMS algorithm are given. A comparison of these results with those obtained from a standard NLMS algorithm, is performed. It is shown that, within a non-stationary input context, the SR-NLMS algorithm exhibits better performance than the NLMS algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.17
no.5
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pp.377-387
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2012
A single-phase grid-connected PV system is known as suitable for housing of less than 3 kW. The DC link voltage in a single-phase PV system has necessarily twice component of fundamental wave. It makes high THD in the grid current. According to the problem, power quality is lower. Many engineers have studied about this problem. The most simple method is to use low pass filter on DC link voltage control. However it is affected by DC link voltage control bandwidth. If cutoff frequency is reduced to increase the performance of low pass filter, it also lowers DC link voltage control bandwidth. Second method is using band stop filter, it works good on steady state but not good on transient state. This paper proposes the new method for removing ripple voltage to get an exact current reference. It improves the responses on steady state and transient state. The performance was verified through computer simulation using MATLAB and actual experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.419-422
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2005
In this note, the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based state estimator using standard Kalman filter theory is investigated. In that case, the dynamic system model is represented the T-S fuzzy model with the fuzzy state estimation. The steady state solutions can be found for proposed modeling method and dynamic system for maneuvering targets can be approximated as locally linear system. And then, modeled filter is corrected by the fuzzy gain which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. This paper studies the T-S fuzzy model-based state estimator which the dynamic system can be approximated as linear system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.1
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pp.150-155
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2011
In an active noise control systems, an IIR filter may cause a problem in stability beacause of its poles. For IIR filter, its poles goes sometimes out of a unit circle in a z-plane in the transition state, where the adaptive algorithm converges to the optimum value, which causes the system to diverge. Fuzzy LMS algorithm has a better convergence property than conventional LMS algorithms, but is not applicable to IIR filter because of the reasons. Stabilized adaptive algorithm could be improves stability by moving the pole of IIR filer toward the origin forcibly in the transient state, and by introducing forgetting factor to maintain the optimum convergence when it reaches to the steady state. In this paper, We proposed stabilized adaptive fuzzy LMS algorithms with IIR filter structures, for single channel active noise control with ill conditioned signal case. Computer simulations were performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.12A
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pp.983-990
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2003
In this paper, a noncoherent code tracking loop is designed for 3GPP MODEM and its performance is analyzed in terms of steady-state jitter variance and transient response characteristics. An analytical closed-form formula for steady-state jitter variance is Int derived for AWGN environments as a general function of a pulse-shaping filter, timing offset, signal-to-interference ratio, and loop bandwidth, together with the analysis on the transient response characteristic of a tracking loop. Based on the analysis, the code tracking loop with variable loop bandwidth that is efficient for full digital H/W implementation is designed and its performance is compared with that of the code tracking loop with fixed loop bandwidth, along with the verification by computer simulations.
Grid Connected inverter is produced current to deliver power to grid. To provide low THD current, LCL filters is effective to filter high frequency component of current output from inverter. To provide sinusoidal waveform, there are many researchers have been proposed several controllers for grid-connected inverter controllers. Synchronous Reference Frame (SRF)-based controller is the most popular methods. SRF-based controller is capable for reducing both of zero-steady state error and phase delay. But SRF based controller is contained cross-coupling components, which generate some difficulties to analyze. In this paper, SRF based controller is analyzed. By applying decoupling control, cross-coupling component is eliminated and single phase model of the system is obtained. Through this single phase model, gain controller is designed. To reduce steady state error, proportional gain is set as high as possible, but it may produce instability. To compromise between a minimum steady state error and stability, the single phase model is evaluate through Root Locus and Bode diagram. PSIM simulation is used to verify the analysis.
In this study we followed biofilm formation and development in a granular activated carbon (GAC) filter on pilot-scale during the 12 months of operation. GAC particles and water samples were sampled from four different depths (-5, -25, -50 and -90 cm from surface of GAC bed) and attached biomass were measured with adenosine tri-phosphate (ATP) analysis and heterotrophic plate count (HPC) method. The attached biomass accumulated rapidly on the GAC particles of top layer throughout all levels in the filter during the 160 days (BV 23,000) of operation and maintained a steady-state afterward. During steady-state, biomass (ATP and HPC) concentrations of top layer in the BAC filer were $2.1{\mu}g{\cdot}ATP/g{\cdot}GAC$ and $3.3{\times}10^8cells/g{\cdot}GAC$, and 85%, 83% and 99% of the influent total biodegradable dissolved organic carbon ($BDOC_{total}$), $BDOC_{slow}$ and $BDOC_{rapid}$ were removed, respectively. During steady-state process, biomass (ATP and HPC) concentrations of middle layer (-50 cm) and bottom layer (-90 cm) in the BAC filter were increased consistently. Biofilm development (growth rate) proceed highest rate in the top layer of filter (${\mu}_{ATP}=0.73day^{-1}$; ${\mu}_{HPC}=1,74day^{-1}$) and 78%~87% slower in the bottom layer (${\mu}_{ATP}=0.14day^{-1}$; ${\mu}_{HPC}=0.34day^{-1}$). This study shows that the combination of different analytical methods allows detailed quantification of the microbiological activity in drinking water biofilter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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