LMI-Based $\mathcal{H}_{\infty}$ Fuzzy T-S Compensator for Intermodulation Distortion in Power Amplifiers
Notice bibliographique
Résumé
Power amplifiers (PAs) exhibit an intrinsic nonlinear behavior that can hinder their application to highpower radio frequency transmission. Such characteristic of PAs produces severe output signal distortion when the input signal achieves a certain amplitude, thereby limiting their efficiency to maintain a linear behavior. This problem becomes critical with modern technologies, such as 5 G or 6 G, which employ wide-bandwidth signals, thus implying drastic spectral regrowth phenomena and intermodulation distortion (IMD). In practical terms, the PA spectral efficiency is degraded and the input information becomes corrupted. This paper proposes a control system design based on reference tracking to address this problem. The input-output mapping of a PA is modeled through a state-space representation derived from a classical Volterra series. Then we employ fuzzy Takagi-Sugeno (T-S) representation to exactly describe the nonlinear behavior of the PA in terms of a convex combination of linear local models. This approach enables the design of a fuzzy dynamic output feedback controller using linear matrix inequalities (LMIs) and considering the minimization of the <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathcal{H}_{\infty}$</tex> norm between the input reference and the PA output. Simulation results demonstrate that the proposed technique is able to mitigate the open-loop PA distortion effects, as evidenced by the attenuation of IMD components, especially within the input signal bandwidth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».