Geri Dön

Identification of memory terms in a power amplifier

Bir güç yükseltecin hafıza terimlerinin belirlenmesi

  1. Tez No: 368804
  2. Yazar: ERHAN DURSUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞİMŞEK DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  2. '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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    DinGalatasaray Üniversitesi

    Siyaset Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİROL CAYMAZ

  3. A multibiometric cryptosystem for user authentication

    Kullanıcıların kimlik doğrulaması için çoklu-biyometrili şifreleme sistemi

    FAEZEH SADAT BABAMIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  4. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIğdır Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEKİN IŞIK

  5. 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

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞKIRAN