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提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化,通过动态生成学习误差反向传递,利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿真结果表明,该学习算法盯具有学习速度快,学习精度高,泛化强等优点。 相似文献
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为了解决多项式曲面拟合方法在进行全球导航卫星系统(GNSS)高程拟合时,控制点的坐标数据与高程异常均存在测量误差的问题,从总体最小二乘法的角度,在系数矩阵存在误差的情况下,来优化GNSS高程拟合模型,提高拟合精度。实验结果表明:采用总体最小二乘法进行曲面拟合GNSS高程异常,较传统最小二乘法精度会有一定提高。 相似文献
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提出一种双基地MIMO雷达L型阵列下多维角度联合估计的新算法. 该算法利用匹配滤波器输出信号特点构造不同的代价函数,采用迭代最小二乘算法估计收发阵列流形矩阵,根据L 型阵列结构的特点和最小二乘法,从估计出的矩阵中计算目标的二维DOD(direction of departure)和二维DOA(direction of arrival). 该方法无需谱峰搜索,可实现参数的同时估计与配对. 与ESPRIT 算法相比,具有更高的估计精度,并接近于克拉美-罗下限,且在小快拍数下也能较好地工作. 仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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提出了多变量滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。第一段将多变量MA模型用高阶多变量自回归(AR)模型近似代替,用多变量递推最小二乘法(MRLS)估计高阶AR模型参数。第二段用最小二乘法解不相容矩阵代数方程组得MA参数估值。同多变量递推增广最小二乘法相比,可提高精度,仿真例子说明了其有效性。 相似文献
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MIMO信号调制方式盲识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能. 相似文献
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针对时分长期演进多输入多输出系统中的多码字传输模式,分析自适应调制编码和混合自动请求重传对排序串行干扰消除检测顺序的影响,提出一种新型的排序串行干扰消除迭代检测译码算法,并分析该算法的复杂度. 仿真结果表明该算法能够有效提高系统吞吐量,且码字调制编码等级差异越大,MIMO阶数越高,该算法的性能增益越明显. 相似文献
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将经过延时编码的联合检测(joint detection,JD)算法用于多用户MIMO MC-CDMA下行系统.仿真实验表明,与VBLAST检测算法相比,延时编码的JD检测算法性能良好,并能应用于VBLAST无法应用的接收天线数目少于发送天线数目的MIMO系统.该文还分析了2发2收时用Alamouti编码来代替延时编码的误码率性能. 相似文献