北京邮电大学学报

2019, v.42(05) 29-35

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基于最小二乘支持向量机的时变信道建模
Time-Varying Channel Modeling Using Least Square Support Vector Machine

赵雄文;孙宁姚;耿绥燕;张钰;杜飞;

摘要(Abstract):

基于2.55GHz市区微蜂窝多输入多输出信道实测数据,将机器学习中的最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法应用于时变信道参数的建模中,建立了基于遗传算法(GA)优化的LS-SVM信道参数预测模型,对信道参数如时延扩展、接收端的水平角度扩展和垂直角度扩展的数据特征进行了学习,并实现了准确预测;同时通过与反向传播神经网络模型以及传统的LS-SVM模型进行比较,验证了算法的有效性.基于GA优化的LS-SVM模型能够在有限数据量下对信道参数的变化有着良好的适应性,可实现非线性时变信道参数的准确预测.

关键词(KeyWords): 时变信道;最小二乘支持向量机;遗传算法;反向传播神经网络算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61771194);; 北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金项目(17L20052);; 北京市科委新一代信息通信技术培育项目(Z181100003218007)

作者(Author): 赵雄文;孙宁姚;耿绥燕;张钰;杜飞;

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