عنوان مقاله :
افزايش سرعت الگوريتم تعيين ضريب انعكاس بار تقويتكنندههاي غيرخطي بر مبناي پارامترهاي X
عنوان به زبان ديگر :
Acceleration of the Algorithm for Determining the Load Reflection Coefficient of Nonlinear Amplifiers based on X Parameters
پديد آورندگان :
قاسمي جوجيلي، حميد دانشگاه اصفهان - دانشكده مهندسي، اصفهان، ايران , ميوه چي، محسن دانشگاه اصفهان - دانشكده مهندسي، اصفهان، ايران
كليدواژه :
تقويتكننده غيرخطي , پارامترهاي X , بهبود ضريب انعكاس بار
چكيده فارسي :
در سالهاي اخير روشهاي طراحي بر مبناي پارامترهاي X معرفي شدهاند. يكي از اين الگوريتمها، امپدانس بار بهينهاي را تعيين ميكند كه به ازاي آن توان خروجي بيشينه ميشود. اين الگوريتم از يك روند تكرارشونده استفاده ميكند. ضريب وزني، سرعت همگرايي اين الگوريتم را تعيين ميكند. با انتخاب نامناسب اين ضريب وزني ممكن است الگوريتم كُند و يا ناپايدار شود. در اين مقاله يك روش وزندهي كاهشي و يك روش وزندهي تطبيقي براي سرعت بخشيدن به همگرايي و جلوگيري از ناپايداري ارائه ميشوند. با كاربرد اين روشها در تقويتكنندههاي مختلف، كارايي آنها در مقايسه با وزندهي ثابت بررسي ميشود. با توجه به نتايج، دو روش پيشنهادي سرعت همگرايي بيشتري نسبت به حالت وزندهي ثابت دارند. اين روشها با يكديگر مقايسه شدهاند. در نهايت الگوريتم وزن تطبيقي با كمترين مراحل تكرار بهعنوان روش بهينه انتخاب شده است. هر دو روش پيشنهادي در همه موارد پايدار هستند.
چكيده لاتين :
In recent years, design algorithms have been introduced based on X parameters. One of these algorithms determines the load impedance that maximizes the output power. This algorithm uses an iterative process. The weighting factor in this algorithm determines the convergence rate of this algorithm. By choosing this weighting factor unsuitably, the algorithm may be slow down or become unstable. In this paper, a reduction weighted method and an adaptive weighing method are proposed to accelerate the convergence and prevent instability. By using these methods in different amplifiers, their performance is investigated compared with constant weights. According to the results, the two proposed methods have a higher convergence rate than the constant weight algorithm. These methods are compared with each other. Finally, the adaptive weight algorithm with the lowest repeat steps was selected as the optimal method. Both of the proposed methods are stable in all cases.
عنوان نشريه :
مهندسي برق دانشگاه تبريز