基于粗糙集和决策树法的认知无线电知识挖掘

对粗糙集、决策树C4.5算法进行了研究,提出用粗糙集和决策树相结合的方法设计CR知识挖掘模型,并通过案例研究其可行性;利用基于MATLAB 802.11a物理层仿真平台收集的数据作为CR感知样值,通过样本值训练决策树序列,构建决策树提取知识,并用混淆矩阵法对设计模型的准确性及性能进行评价。实验结果表明,该方法设计模型的分类准确率高,增强了知识的可解释性,能够初步达到认知无线电知识挖掘和对以往经验学习的目的。     

相关天线下基于波束成型多用户MIMO-OFDM系统子载波分配研究

针对波束成型多用户MIMO-OFDM系统,以优化系统性能为目标,给出一种在天线具有相关性条件下基于部分信道状态信息的子载波分配算法.该算法采用克罗内克(Kronecker)模型作为相关天线的信道模型,并用信道状态统计信息来描述该模型的传递过程,从而得到相应的子载波分配原则.实验结果表明:系统性能不仅与收发两端的天线数量有关,也与天线相关矩阵中的相关系数以及延时反馈参数有关.