Orientador: Elso Drigo Filho / Banca: José Márcio Machado / Banca: Nelson Augusto Alves / Resumo: Este trabalho versa sobre difusão anômala, especificamente a proposição e solução exata e aproximada de um conjunto de equações não lineares de difusão. Primeiramente é apresentada a solução de dois sistemas sujeitos a difusão normal para explicitar a restrição que há em métodos de solução para a equação de difusão não linear. Em seguida, focamos o trabalho em processos anômalos mostrando, inicialmente a solução estacionária que maximiza a entropia de Tsallis. Sua solução exata é uma gaussiana generalizada que unifica o comportamento tipo lei de potência e exponencial alongada. Para um dos casos solucionados é incluído na equação um termo de fonte dependente da parte temporal da probabilidade. As soluções analíticas encontradas são analisadas para diferentes valores de não linearidade, caracterizando processos sub ou super difusivos, embora ao se considerar uma equação não linear, uma escolha conveniente na dependência temporal dos coeficientes também conduz a esses processos. Neste caso, equações não lineares com solução não gaussiana podem conduzir à difusão usual, da mesma forma que surgem anomalias em processos descritos por equações lineares e solução gaussiana. Por fim, a equação do tipo Fokker- Planck não linear é solucionada através do emprego de método numérico visando uma forma alternativa para analisar sistemas que não permitem obter uma solução exata da equação / Abstract: This work describes anomalous diffusion, specifically the proposition and exact and approximate solution of a set of nonlinear equations of diffusion. First is shown the solution solve of two systems subject to normal diffusion to exhibit the restriction that exist in solution methods for nonlinear diffusion equation. After, we focus on the work showing anomalous processes, initially stationary solution which maximizes the entropy purpose of Tsallis. Its exact solution is a generalized Gaussian that unifies behavior power law and stretched exponential. For one of the solved cases is included in the equation a source term dependent on the temporal part of probability. The analytical solutions found are analyzed for different values of nonlinearity characterizing diffusion processes under or over, although when considering a nonlinear equation, a convenient choice in the time dependence of the coefficients also leads to these processes. In this case, nonlinear equations with non-Gaussian solution can lead to the usual diffusion, similar anomalies that arise in processes described by linear equations and Gaussian solution. Finally, the equation of nonlinear Fokker-Planck is solved by employing numerical method seeking an alternative way to analyze systems that do not achieve an exact solution of the equation / Mestre

Esta tese foca no problema de estimação de estado e de identificação de parâametros para modelos afins por partes. Modelos afins por partes são obtidos quando o domínio do estado ou da entrada do sistema e particionado em regiões e, para cada região, um submodelo linear ou afim e utilizado para descrever a dinâmica do sistema. Propomos um algoritmo para estimação recursiva de estados e um algoritmo de identificação de parâmetros para uma classe de modelos afins por partes. Propomos um estimador de estados Bayesiano que utiliza o filtro de Kalman em cada um dos submodelos. Neste estimador, a função distribuição cumulativa e utilizada para calcular a distribuição a posteriori do estado assim como a probabilidade de cada submodelo. Já o método de identificação proposto utiliza o algoritmo EM (Expectation Maximization algorithm) para identificar os parâmetros do modelo. A função distribuição cumulativa e utilizada para calcular a probabilidade de cada submodelo a partir da medida do sistema. Em seguida, utilizamos o filtro de Kalman suavizado para estimar o estado e calcular uma função substituta da função likelihood. Tal função e então utilizada para identificar os parâmetros do modelo. O estimador proposto foi utilizado para estimar o estado do modelo não linear para vibrações causadas por folgas. Foram realizadas simulações, onde comparamos o método proposto ao filtro de Kalman estendido e o filtro de partículas. O algoritmo de identificação foi utilizado para identificar os parâmetros do modelo do jato JAS 39 Gripen, assim como, o modelos não linear de vibrações causadas por folgas. / This thesis focuses on the state estimation and parameter identi cation problems of piecewise a ne models. Piecewise a ne models are obtained when the state domain or the input domain are partitioned into regions and, for each region, a linear or a ne submodel is used to describe the system dynamics. We propose a recursive state estimation algorithm and a parameter identi cation algorithm to a class of piecewise a ne models. We propose a Bayesian state estimate which uses the Kalman lter in each submodel. In the this estimator, the cumulative distribution is used to compute the posterior distribution of the state as well as the probability of each submodel. On the other hand, the proposed identi cation method uses the Expectation Maximization (EM) algorithm to identify the model parameters. We use the cumulative distribution to compute the probability of each submodel based on the system measurements. Subsequently, we use the Kalman smoother to estimate the state and compute a surrogate function for the likelihood function. This function is used to estimate the model parameters. The proposed estimator was used to estimate the state of the nonlinear model for vibrations caused by clearances. Numerical simulations were performed, where we have compared the proposed method to the extended Kalman lter and the particle lter. The identi cation algorithm was used to identify the model parameters of the JAS 39 Gripen aircraft as well as the nonlinear model for vibrations caused by clearances.

Parmi les méthodes de diagnostic de défauts issue de l'automatique, la méthode des filtres résiduels permet de synthétiser des filtres générant des signaux (dits résidus) qui sont utilisés à des ns de détection de défauts. Dans notre approche, les filtres résiduels sont obtenus à partir d'observateurs réduits. L'objectif decette thèse est de synthétiser des observateurs et de mettre en évidence leur application à la détection de défauts pour les systèmes non linéaires. Ce mémoire est réparti en deux parties. Dans la première partie, deux contributions ont été présentées. La première concerne les observateurs à entrées inconnues pour les systèmes affines en l'état modulo une injection de sortie. L'approche proposée est une combinaison des techniques de découplage géométrique et des observateurs non linéaires. Des conditions suffisantes ont été données accompagnées d'un algorithme permettant de concevoir un observateur à entrées inconnues permettant d'estimer une partie de l'état indépendamment de la connaissance de certaines entrées. La deuxième contribution consiste à caractériser la classe des systèmes non linéaires qui se transforment en des systèmes en cascade pour lesquels un observateur peut être conçu. Tout d'abord, des conditions nécessaires et suffisantes théoriques ont été données, ensuite un algorithme permettant de calculer ces transformations (diéomorphismes) a été proposé. Enfin, l'ensemble de tous ces difféomorphismes a été caractérisé en montrant que ce dernier est une orbite d'une action d'un groupe particulier sur l'ensemble de tous les difféomorphismes. La deuxième partie de cette thèse concerne la synthèse d'un filtre polytopique Linéaires à Paramètres Variants (LPV) permettant de détecter, isoler et estimer de multiples défauts capteur. L'avantage de ce filtre est de générer deux types de résidus : l'un étant sensible aux défauts et l'autre insensible. Le résidu insensible est utilisé pour fournir une information qualitative supplémentaire de l'efficacité du filtre. La stabilité de ce dernier est analysée au moyen d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) / Among the faults diagnosis methods, the method of residual filters allows to synthesize filters generating signals ( called residues) that are used for fault detection. In our approach, the residual filters are obtained from reduced observers. The objective of this thesis is to synthesize observers and highlight their application to fault detection for nonlinear systems. This thesis is divided into two parts. In the first part, two papers were presented. The rst one relates to the unknown input observers for state ane systems modulo an output injection. The proposed approach is a combination of geometric decoupling techniques and nonlinear observers. We have given sufficient conditions with an algorithm for designing an unknown input observer to estimate a part of the state without the knowledge of some inputs. The second contribution consists to characterize the class of nonlinear systems which can be transformed into cascade systems for which an observer can be designed. First, necessary and sufficient theoretical conditions were given, then an algorithm to compute these transformations (diffeomorphisms) was proposed. Finally, the set of all dieomorphisms was characterized by showing that it is an orbit of an action of a particular group on the set of all dieomorphisms. The second step of the thesis deals with the synthesis of a polytopic Linear Parameter-Varying (LPV) filter to detect, isolate and estimate multiple sensor faults. The advantage of this lter is to generate two types of residuals : one being sensitive to faults and the other is insensitive. The insensitive residual is used to generate an additional qualitative information of the filter efficiency. The stability of the latter has been performed using Linear Matrix Inequality (LMI)

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para estimar parâmetros de geradores síncronos baseada na análise de sensibilidade de trajetória. Esta nova metodologia foi concebida com o objetivo de suplantar dificuldades de convergência que a metodologia de sensibilidade de trajetória tradicional apresenta devido a: (i) baixa robustez com relação aos valores iniciais dos parâmetros e ruído nas medidas, (ii) impossibilidade de lidar com singularidades que podem se apresentar nas equações algébricas do modelo de EAD (equações algébrica-diferenciais) que levam a inexistência de soluções, especialmente quando os parâmetros estão distantes dos valores verdadeiros. Apesar de ter sido desenvolvida para resolver o problema de estimação de parâmetros do gerador síncrono, a metodologia é geral e pode ser aplicada para uma classe grande de sistemas dinâmicos não-lineares. Neste sentido, a principal contribuição desta tese é a proposição de uma nova metodologia baseada na sensibilidade de trajetória para estimar parâmetros de sistemas dinâmicos não-lineares restritos, ou seja, modelados por EADs. Mais precisamente, relaxa-se a restrição de igualdade do sistema dinâmico, substituindo-a por uma formulação alternativa baseada na minimização da função algébrica do modelo de EAD. Uma segunda contribuição desta tese está relacionada à modelagem do gerador. Neste sentido, a escolha de variáveis de estado, das entradas e saídas, é fundamental para o sucesso da metodologia de estimação de parâmetros. Nesta tese, estas escolhas permitem que os parâmetros mecânicos e elétricos possam ser estimados independentemente. Para estimar os parâmetros elétricos, o gerador é modelado por um conjunto de EADs para que os seguintes requisitos práticos sejam atendidos: (i) estimar os parâmetros a partir de medidas de perturbações obtidas com o gerador em operação, (ii) usar apenas medidas de fácil acesso, (iii) não depender dos parâmetros da rede. Como resultado final, propõe-se um algoritmo que combina a nova metodologia de sensibilidade de trajetória para sistemas restritos com um algoritmo de estimação em duas fases para estimar os parâmetros do gerador síncrono. A metodologia proposta é robusta aos valores iniciais dos parâmetros e atende aos requisitos práticos mencionados anteriormente. Além disso, a estimação do ângulo de potência é um subproduto da metodologia proposta. / This research proposes a new methodology to estimate parameters of synchronous generators based on trajectory sensitivity analysis. This new methodology was created to overcome convergence difficulties presented by the traditional trajectory sensitivity methodology due to: (i) low robustness with relation to initial parameter values and noisy measurements; and (ii) singularities in the algebraic equation of the model of differential-algebraic equations (DAEs) that lead to the nonexistence of solutions, especially when the parameters are far from of the true values. Although the methodology has been developed to solve the synchronous generator problem, it is general and can be used for many types of nonlinear dynamic systems. Therefore, the main contribution of this thesis is the proposal of a new methodology based on trajectory sensitivity to estimate parameters of nonlinear dynamic systems with constraints, i.e., systems modeled by DAEs. More precisely, the equality constraint of the dynamic system is relaxed by an alternative formulation based on the minimization of the algebraic function of the model of DAEs. A second contribution of the thesis is related to the model of the generator. For this intention, the selection of the state variables, inputs and outputs is fundamental for the success of the parameter estimation methodology. In this thesis, this selection allows the generators mechanical and electrical parameters be estimated independently. In order to estimate the electrical parameters, the generator is modeled by a set of convenient DAEs to fulfill the following practical requirements: (i) estimation of the generator parameters from the disturbance measurements obtained with the machine in operation; (ii) use of easily accessible measurements; and (iii) independence of the network parameter. As a final result, an algorithm which combines the new methodology of trajectory sensitivity to constrained systems with the two-stage estimation algorithm is proposed to estimate the generator parameters. This proposed methodology is robust for parameters initial values and fulfills the practical requirements above mentioned. In addition, the estimation of the power angle is a byproduct of the proposed methodology.

O modelamento matemático de sistemas físicos é fundamental para diversas aplicações de processamento digital de sinais (PDS). Em muitos dos problemas enfrentados nesse contexto, para que um modelo seja útil, é necessário que ele represente seu análogo físico com precisão e possua características favoráveis para implementação, como estabilidade e compacidade. A obtenção de um modelo que atenda a estes requisitos depende da escolha de um formalismo matemático apropriado. Em se tratando do modelamento de sistemas (significativamente) não-lineares, tal decisão é particularmente desafiadora, uma vez que muitos formalismos com propriedades diferentes foram propostos na literatura. Basicamente, isto se deve à inexistência de uma teoria completa e geral para sistemas não-lineares, diferentemente do que ocorre no caso linear. Porém, em diversos trabalhos que lidam com aplicações nas quais é necessário modelar dispositivos não-lineares, adota-se alguma representação sem que sejam fornecidas justificativas claras e fundamentadas em características físicas do sistema a ser modelado. Ao invés disso, esse importante aspecto é discutido apenas superficialmente, com base em argumentos informais ou heurísticos. Adicionalmente, a definição de certas características estruturais de um modelo que possuem grande impacto sobre seu desempenho frequentemente não é feita de maneira sistemática, o que dificulta uma compreensão precisa do potencial do formalismo subjacente. Visando auxiliar na escolha por um formalismo adequado em aplicações de PDS, neste trabalho propõe-se uma metodologia de avaliação do desempenho de formalismos não-lineares que se apoia sobre considerações físicas. Para tanto, emprega-se um modelo físico do sistema de interesse como referência. Mais especificamente, a estratégia adotada baseia-se em fazer uso do método de bilinearização de Carleman para se obter, a partir deste modelo e de um conjunto de parâmetros típicos, um conjunto de núcleos de Volterra de referência. Uma vez que os núcleos de referência são obtidos, pode-se estimar, por exemplo, a ordem e a extensão de memória mínimas que um filtro de Volterra convencional deve possuir para se atingir o nível de precisão desejado, o que permite avaliar se o uso de modelos deste tipo é viável em termos de custo computacional. Quando este não é o caso, as informações fornecidas pelos núcleos podem ser exploradas para se escolher outra representação, como uma estrutura modular ou uma estrutura de Volterra alternativa. Além disso, os núcleos de referência são úteis ainda para se realizar uma avaliação quantitativa do desempenho da estrutura escolhida e compará-lo com aquele apresentado por um filtro de Volterra convencional. Para a realização do cômputo dos núcleos de referência, um algoritmo que implementa eficientemente o método de Carleman foi proposto. Tal algoritmo, juntamente com a ideia básica da metodologia desenvolvida, constituem as principais contribuições deste trabalho. Como estudo de caso, emprega-se um modelo físico para alto-falantes disponível na literatura para a avaliação da adequação de diversas estruturas ao modelamento de dispositivos deste tipo. Com este exemplo, demonstra-se a utilidade dos núcleos de referência para as finalidades supracitadas. / The mathematical modeling of physical systems is essential for several digital signal processing (DSP) applications. In many problems faced in this context, if a model is to be useful, it must represent its physical analog with precision and possess characteristics that favour implementation, such as stability and compactness. In order to obtain a model that meets those requirements, it is indispensable to choose an appropriate formalism. Regarding the modeling of (significantly) nonlinear systems, this decision is a particularly challenging problem, since many formalisms with different properties have been proposed in the literature. Basically, this is due to the inexistence of a complete and general theory for nonlinear systems as there is in the linear case. In several works that deal with applications in which it is necessary to model nonlinear devices, some representation is adopted without the provision of clear and physically motivated justifications. Instead, this important aspect is discussed only superficially, based on an informal or heuristic reasoning. Additionally, the definition of certain structural characteristics of a model which have great influence on its performance is frequently done in a non-systematic manner, which difficults a precise comprehension of the potential of the underlying formalism. Aiming to assist the choice of an adequate formalism in DSP applications, in this work we propose a methodology for evaluating the performance of nonlinear models that relies on physical considerations. For this purpose, a physical model of the system of interest is used as a reference. Specifically, the adopted strategy is based on using the Carleman bilinearization method for obtaining a set of reference Volterra kernels from that model, considering typical parameter values. Once the reference kernels are obtained, we can estimate, for instance, the order and the minimal memory extension that a conventional Volterra filter must have in order to achieve the desired precision level, which allows us to assess whether using models of this type is feasible in terms of computational cost. When this is not the case, the information provided by the kernels may be exploited for choosing another representation, as a modular structure or an alternative Volterra structure. Furthermore, the reference kernels are also useful for quantitatively evaluating the performance of the chosen structure and for comparing it with a conventional Volterra filter. To perform the reference kernels computation, an efficient algorithm for the Carleman method is proposed. This algorithm, together with the basic idea of the developed methodology, constitute the main contributions of this work. As a case study, a physical model for loudspeakers available in the literature is employed for assessing the suitableness of several structures for modeling devices of this kind. With this example, we show the utility of the reference kernels for the aforementioned purposes.

Apesar do crescente desenvolvimento das metodologias de detecção de bifurcações de Hopf em sistemas de energia elétrica nas últimas décadas, alguns aspectos ainda carecem de progressos, especialmente frente à crescente necessidade de aumento da segurança na operação dos sistemas eletroenergéticos. Um destes aspectos diz respeito ao tempo de processamento destas metodologias para serem utilizadas em tempo real na operação do sistema. Este tempo computacional é pouco considerado para este fim pelas metodologias atualmente existentes. Assim sendo, o presente trabalho apresenta um novo desenvolvimento relativo a estimação da margem de estabilidade do sistema de potência referente à bifurcação de Hopf e considera o tempo computacional envolvido neste processo a fim de incluir a margem devido a Hopf na operação em tempo real do sistema. O desenvolvimento apresentado estende uma das metodologias que compõe o estado da arte através da flexibilização de um dos parâmetros de interesse em relação a margem de estabilidade devido a bifurcação de Hopf, a saber, a frequência do autovalor no ponto de birfurcação. Esta metodologia utiliza o método de Newton em um conjunto de equações, e neste trabalho ainda é proposta a utilização de um tratamento da esparsidade para este conjunto de equações, deixando o algoritmo mais rápido. De forma a apresentar a eficiência desta metodologia proposta, esta foi testada em dois sistemas, o sistema Kundur de duas áreas e o sistema IEEE 39 barras. Os resultados obtidos são comparados frente a resultados obtidos também para a metodologia clássica utilizada em centros de operação. Através destes resultados é possível mostrar a possibilidade de sua utilização em tempo real e elucidar as grandes melhorias obtidas através do desenvolvimento proposto. / Despite the increasing development of Hopf bifurcations detection methods for electric power systems in the last decades, some aspects still require to progress, especially with the increasing necessity for higher safety in the electrical energy systems operation. One of these aspects concerns to the processing time of these methodologies to be used in real-time system operation. The computational time is disregarded for this purpose by the methods currently available. Therefore, this paper presents a new development for the power system stability margin estimation due to Hopf bifurcation and considers the computational time involved in this process to include the margin due to Hopf in electrical energy real-time operation. The presented development extends a methodology that makes up the state-of-the-art through an interest parameter relaxation in the stability margin due to Hopf bifurcation, namely, the eigenvalue frequency at the bifurcation point. This method uses Newton\'s method on a set of equations, and this work also proposes the use of a sparsity treatment for this set of equations, speeding up the algorithm. In order to demonstrate the proposed methodology efficiency, it was tested in two systems, the two areas Kundur system and the IEEE 39 bus system. The results are compared against the results of the classic methodology used in operation centers. Through these results it is possible to show the possibility of their use in real time and elucidate the major improvements resulting from the proposed development.

Qualquer tarefa motora ativa se dá pela ativação de uma população de unidades motoras. Porém, devido a diversas dificuldades, tanto técnicas quanto éticas, não é possível medir a entrada sináptica dos motoneurônios em humanos. Por essas razões, o uso de modelos computacionais realistas de um núcleo de motoneurônios e as suas respectivas fibras musculares tem um importante papel no estudo do controle humano dos músculos. Entretanto, tais modelos são complexos e uma análise matemática é difícil. Neste texto é apresentada uma abordagem baseada em identificação de sistemas de um modelo realista de um núcleo de unidades motoras, com o objetivo de obter um modelo mais simples capaz de representar a transdução das entradas do núcleo de unidades motoras na força do músculo associado ao núcleo. A identificação de sistemas foi baseada em um algoritmo de mínimos quadrados ortogonal para achar um modelo NARMAX, sendo que a entrada considerada foi a condutância sináptica excitatória dendrítica total dos motoneurônios e a saída foi a força dos músculos produzida pelo núcleo de unidades motoras. O modelo identificado reproduziu o comportamento médio da saída do modelo computacional realista, mesmo para pares de sinal de entrada-saída não usados durante o processo de identificação do modelo, como sinais de força muscular modulados senoidalmente. Funções de resposta em frequência generalizada do núcleo de motoneurônios foram obtidas do modelo NARMAX, e levaram a que se inferisse que oscilações corticais na banda-beta (20 Hz) podem influenciar no controle da geração de força pela medula espinhal, comportamento do núcleo de motoneurônios até então desconhecido. / Any active motor task is accomplished by the activation of a motor unit population. However, due to many ethical and technical difficulties the synaptic input to the motoneurons cannot be measured in humans. For these reasons realistic computational models of a motoneuron nucleus and the innervated muscle fibers have an important role in the study of the human control of muscles. However such models are complex and their mathematical analysis is difficult. In this text a system identification approach of a realistic motor unit nucleus model is presented with the objective of obtaining a simpler model capable of representing the transduction of the motor unit nucleus inputs into the muscle force signal associated to that nucleus. The system identification was based on an orthogonal least squares algorithm to find a NARMAX model, the input being the net dendritic excitatory synaptic conductance of the motoneurons and the output being the muscle force signal produced by the motor unit nucleus. The identified model output reproduced the mean behavior of the output from the realistic computational model even for input-output signal pairs not used during the identification process, such as sinusoidally modulated output muscle force signals. Generalized frequency response functions of the motoneuron nucleus were obtained from the identified NARMAX model, and led to an inference that cortical oscillations in the beta band (20 Hz) can affect force control by the spinal cord, an unknown motoneuron nucleus behavior until now.

Estudos sobre o comportamento dinâmico de estruturas não lineares são até os dias de hoje motivo de extensas pesquisas em todo o mundo. Desde o início do desenvolvimento da teoria das oscilações não lineares buscou-se compreender os mecanismos básicos, como perturbações que provocassem respostas complexas nas estruturas flexíveis. Este trabalho apresenta um estudo teórico e experimental do comportamento dinâmico de uma semi-asa de um avião acoplada a uma turbina com a hélice desbalanceada, esse sistema é representado através de uma viga engastada excitada por uma fonte não ideal localizada na extremidade oposta ao engaste. Entende-se como sistema não ideal aquele que considera que a excitação é influenciada pela própria resposta do sistema. Para sistemas dinâmicos não ideais, deve-se adicionar uma equação que descreva como a fonte não ideal interage com o sistema. Considera-se na equação do sistema apenas o primeiro modo de vibrar. Os resultados de simulação numérica apresentados são obtidos utilizando o software Matlab® 8.0 e o parâmetro de controle a ser analisado é o torque do motor. Os resultados que mostram o comportamento dinâmico do sistema são o histórico no tempo, plano de fase, FFT e para identificar o comportamento caótico calculam-se os expoentes de Lyapunov. O gráfico que mostra a presença do efeito Sommerfeld (salto) no sistema também é apresentado. Na parte experimental, apresenta-se todo o procedimento experimental, assim como os resultados: Histórico no tempo, plano de fase reconstruído, FFT, expoentes de Lyapunov e as análises que ilustram a presença do efeito Sommerfeld no experimento. / Studies about the dynamic behaviour of nonlinear structures have been to this date subject of extensive research all around the world. Since the beginning of the development of the nonlinear oscillation theory one has tried to understand the basic mechanisms, like disruptions that would cause complex answers on flexible structures. This paper presents a theoretical and practical study of the dynamic behaviour of a semi-wing of an airplane installed on a turbine with unbalanced propellers; this system is represented through a cantilever beam excited by a non-ideal source located at the end opposite to the coupling. As a non-ideal system we mean the one that considers that the excitement is influenced by the system\'s response itself. For non-ideal dynamic systems, one must add an equation that describes how the non-ideal source interacts with the system. Only the first vibrating mode is considered in the system\'s equation. The numeric simulation results shown are obtained by using the Matlab® 8.0 software and the control parameter to be analyzed is the motor torque. The results that show the dynamic behaviour of the system are time history, phase plan, FFT and to identify the chaotic behaviour the Lyapunov\'s indexes are calculated. The graphic that shows the presence of the Sommerfeld effect (jump) in the system is also presented. In the experimental part, all the practical procedure is presented, as well as experimental results, like, for example: Time history, phase plan reconstruction, FFT, Lyapunov exponents and the analyses that illustrate the presence of the Sommerfeld effect on the experiment.

In wireless communication, the nonlinearity of a radio frequency (RF) power amplifier is an important issue for power amplifier designers. Since the nonlinearity is generated by the properties of physical components, it is hard to avoid it in producing power amplifiers. Power amplifier designers should know about the nonlinearity in order to compensate for it. A two-tone test is a relatively widely used method to measure the nonlinearity of a power amplifier, which means the third order intercept point (IP3) can be measured from the two-tone test. Through the two-tone test, researchers have proposed some formulae to present what the amplified Code Division Multiple Access (CDMA) signal is like. They derived formulae in terms of output power, bandwidth, IP3, and IP5 to express the amplified CDMA signal and further to Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) signals. With the development of wireless communication, researchers put their interest increasingly in Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems. A formula expressing amplified dual two-tone signals has been proposed. In their research, they discussed what the expressions of intermodulation and cross modulation are and what their locations are. In this research, dual band LTE-Advanced signals, whose modulation is OFDM are utilized, which means this research proposes a formula expression about the power spectrum of dual-band LTE-Advanced signals. Intermodulation and cross modulation caused by nonlinearity of power amplifiers are then specially discussed. This study will help RF designers to continuously compensate for them.

<p>Periodic signal modeling plays an important role in different fields. The unifying theme of this thesis is using nonlinear techniques to model periodic signals. The suggested techniques utilize the user pre-knowledge about the signal waveform. This gives these techniques an advantage as compared to others that do not consider such priors.</p><p>The technique of Part I relies on the fact that a sine wave that is passed through a static nonlinear function produces a harmonic spectrum of overtones. Consequently, the estimated signal model can be parameterized as a known periodic function (with unknown frequency) in cascade with an unknown static nonlinearity. The unknown frequency and the parameters of the static nonlinearity are estimated simultaneously using the recursive prediction error method (RPEM). A treatment of the local convergence properties of the RPEM is provided. Also, an adaptive grid point algorithm is introduced to estimate the unknown frequency and the parameters of the static nonlinearity in a number of adaptively estimated grid points. This gives the RPEM more freedom to select the grid points and hence reduces modeling errors.</p><p>Limit cycle oscillations problem are encountered in many applications. Therefore, mathematical modeling of limit cycles becomes an essential topic that helps to better understand and/or to avoid limit cycle oscillations in different fields. In Part II, a second-order nonlinear ODE is used to model the periodic signal as a limit cycle oscillation. The right hand side of the ODE model is parameterized using a polynomial function in the states, and then discretized to allow for the implementation of different identification algorithms. Hence, it is possible to obtain highly accurate models by only estimating a few parameters.</p><p>In Part III, different user aspects for the two nonlinear approaches of the thesis are discussed. Finally, topics for future research are presented. </p>