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为了补偿量化误差造成的系统性能的降级,文中提出将Grassmannian码本量化误差的统计特性引入多中继系统有限反馈中继预编码的设计,首先在QoS要求下的完全反馈中继预编码与接收均衡MMSE两步优化算法的基础上,给出了有限反馈下量化误差补偿的中继预编码与接收均衡MMSE两步优化方案,进而文中在中继和功率约束下,提出了一种有限反馈下量化误差补偿的中继预编码与接收均衡MMSE联合优化方案,并给出了中继预编码矩阵设计的闭合表达式.计算机仿真表明,文中提出的中继和功率约束下量化误差补偿的MMSE联合优化方案的系统性能优于QoS要求下量化误差补偿的MMSE两步优化方案,而且相比没有采用量化误差补偿的MMSE联合优化方案可以获得更低的误码率性能. 相似文献
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线性Infomax自组织算法的性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
自从Linsker提出生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则(Infomax)以来,Infomax算法已被成功地应用于很多领域。作者在“非线性Informax自组织算法的盲源分离机理”一文中研究了输入-输出为非线性映射、无输入噪声时Infomax算法的性能,本文在以前工作的基础上,详细讨论了在输入-输出为线性映射、输入信号和噪声为高斯分布条件下Infomax算法的性能,并与传统的PCA算法作了比较分析。 相似文献
5.
保密通信中混沌遮掩法的实验方案研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出由一阶时延微分方程这的无限维浊系统,在结构上易于实现。本文将有信号直接输入该系统以实现保密通信,理论推导和实验结果均表明在经历很短的过渡时间后,接收端和发射端能很快同步。本文的模型在很大参数范围内都能产生混沌,因此具有良好的保密性。 相似文献
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面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类。混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决子问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性。实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势。 相似文献
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该文针对大规模MIMO FDD下行系统,联合考虑信道估计与数据传输两个阶段的资源分配问题,提出一种能效资源分配算法。该方法以最大化能效为目标,以导频时长、导频功率和数据功率为参量,在指定发射功率和频谱效率约束的条件下建立优化模型。由于目标函数无精确解析形式,借助确定性等价原理对其近似并求得闭合表达式。进而,利用分数规划将原分式形式目标函数等价转换为减式形式,再利用目标函数的下界将非凸优化问题逐步释放为相对容易求解的等效问题,最终获得一种3层迭代能效资源优化算法。仿真结果验证了所提算法的有效性,且具有较快的收敛速度。 相似文献