Identification of memory terms in a power amplifier
Bir güç yükseltecin hafıza terimlerinin belirlenmesi
- Tez No: 368804
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞİMŞEK DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Davranışsal modeller bir donanımın iç yapısını bilmeksizin o donanımın davranışlarını sergileme becerisi getiren yararlı araçlardır. Davranışsal modelleme pek çok alanda kullanılmaktadır. RF/Mikrodalga sistemler için kritik bir donanım olan güç yükselteç de davranışsal modellemenin bir uygulama alanıdır. Statik doğrusal olmama -AM/AM, AM/PM bozulması- ve dinamik doğrusal olmama ?hafıza etkisi- güç yükseltecin davranışsal modellemesinin konularıdır. Hafıza etkisi güç yükselteçlerde görülen istenmeyen bir davranıştır. Hafıza, güç yükseltecin çıkışının o anda yükselteci uyaran giriş işaretine bağlı olmayıp daha önce yükselteci uyaran giriş işaretlerine de bağlı olması durumudur. Giriş işaretinin bant genişliği, giriş işaretinin seviyesi, ön gerilimleme devresindeki elemanlar ve yarı-iletkenin karakteristiği hafızayı etkileyen bir takım etkenlerdir. Bu tez çalışmasında, hafıza etkisi sergileyen bir davranışsal model önerilmektedir. Model 1-2 GHz frekans bandında çalışan, 10W çıkış gücüne sahip (doyumda) AB sınıfı bir güç yükselteç için oluşturulmuştur. Uygulanan yöntem önceki modelleme uygulamaları ile kıyaslanmış ve önerilen modelin avantajları sunulmuştur. Ayrıca, ön gerilimleme devresi elemanları ile hafıza arasındaki ilişki araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Behavioral models are valuable tools which bring ability to simulate a device without knowing inside of the device. Behavioral modeling is functional in many areas. Power amplifier which is a crucial device for RF/Microwave systems is also an application area of behavioral modeling. Static Nonlinearity -AM/AM, AM/PM distortion- and Dynamic Nonlinearity ?memory effect- are issues of power amplifier behavioral modeling. Memory effect is an undesired behavior seen in power amplifiers. Memory means output produced is not only determined by present input but also by previous inputs. Bandwidth of input signal, input power level, bias circuit components and semi-conductor characteristics are some sort of factors affecting memory. In this thesis, a behavioral model that exhibits memory effect is proposed. Model is constructed for a 1-2 GHz 10W output power (in saturation) class AB power amplifier. Approach applied is compared with previous modeling approaches and advantages of proposed model are presented. Additionally, relation between bias circuit components and memory is investigated.
Benzer Tezler
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- 'Vatan için ölmek': Türkiye'de şehit asker kültünün sosyo-politik inşası ve şehit aileleri dernekleri
'Dying for the motherland': The socio-political construction of martyr soldier cult and martyr family associations in Turkey
ŞAFAK AYKAÇ
- A multibiometric cryptosystem for user authentication
Kullanıcıların kimlik doğrulaması için çoklu-biyometrili şifreleme sistemi
FAEZEH SADAT BABAMIR
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Aras kuş türlerinin ses özellikleri bakımından derin öğrenme yöntemleriyle kimliklendirilmesi
Identification of aras bird species with deep learning methods in terms of voice characteristics
SEDA BAYAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIğdır ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEKİN IŞIK
- Anomaly detection in unmanned aerial vehicles: A comprehensive study of hybrid deep neural network methods for edge-based applications
İnsansız hava araçlarında anomali tespiti: Uç birim tabanlı uygulamalar için hibrit derin sinir ağı yöntemlerinin kapsamlı bir çalışması
HATİCE VİLDAN DÜDÜKÇÜ
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞKIRAN