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基于一类SVM贝叶斯算法的DS-UWB系统多用户检测研究 总被引：1，自引：1，他引：0
在多径多址条件下,用户自身的前后符号之间会产生码间干扰,同时各用户之间会产生多址干扰,从而给用户信号的正确检测带来极大困难。提出了一种基于一类支持向量机贝叶斯分类器的DS-UWB系统多用户检测算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造贝叶斯分类器。仿真实验表明,在UWB信道环境下本算法的误码率性能明显优于最小均方误差（MMSE）检测和解相关检测等线性检测算法。相比传统SVM算法,本算法所需的核运算量和存储空间要小得多,有效地降低了运算负载,抑制了多址干扰。 相似文献
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提出一种利用人工神经网络进行超宽带信号调制模式自适应识别的方法。采用三层MLP神经网络进行调制模式识别。首先对超宽带数字调制信号进行统计特征参数提取,特征参数作为MLP网络的输入层神经元参数,隐含层是双层结构。实验证明,当中间层采用正切型激活函数、输出层采用线性激活函数时,MLP分类器的识别性能最好。在5 dB信噪比环境下,算法的正确识别率高于95%。与传统的统计判决方法相比,神经网络分类器不需要设定判决门限就能实现自适应识别,并且达到更好的识别率,解决了软件无线电系统中的超宽带信号自动识别的问题。 相似文献
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为降低训练分类器的运算复杂度，并解决支持向量机（SVM）对多类分类问题没有特别有效解决方法的问
题。提出了一种基于一类支持向量机的多分类贝叶斯算法，证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归
一化为密度函数，并将所得的概率密度函数用于构造二分类及多分类贝叶斯分类器。仿真实验将提出的多分类贝
叶斯算法应用于多类通信信号调制识别，结果表明：该算法的分类准确率不低于传统SVM多分类器，而在多类属、
每类训练样本数目较大的情况下训练所需的运算量和存储量仅是传统SVM多分类算法的0.5%大大减小了核
矩阵规模和 相似文献
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