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基于支撑矢量机的调制制式识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
调制制式识别是信号自适应传输系统中的一项重要技术。研究表明,传统调制制式识别在训练样本有限情况下性能不佳。而基于支撑矢量机的调制分类器采用结构风险最小化原则,在样本有限情况下仍能达到较好性能。通过分析和研究,首次提出结合高阶累积量和多尺度小波分解两种特征的调制制式识别算法。该算法结合高阶累积量对调相信号以及小波特征量对多载波信号识别的突出优点,实现了多种信号的一步识别。通过对该算法在多种常见信号上的应用进行分析和仿真,证明其性能优于传统调制制式识别算法。 相似文献
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为满足下一代网络接入业务多样化的需求,提出了一种基于蜂窝网上行的多业务智能接纳(ICAC)方法.该方法通过统计语音业务的业务量,对下一时间段进行业务预测并分配相应的接入资源;对于数据业务,运用模糊逻辑对用户分配带宽资源.仿真结果表明,对于动态变化的业务流,该方法可有效降低语音业务掉话率和呼损率,减少数据业务接入的等待时延. 相似文献
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基于软件无线电的多制式信号发生器的设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种软件无线电通用信号发生器的设计方案,包括硬件构成和软件算法的实现。该信号发生器为软件无线电的研究与开发提供了便利条件。 相似文献
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MIMO相关信道估计中训练序列的最优结构和最佳长度 总被引:1,自引:0,他引:1
针对存在空域相关性的多输入多输出(Multiple—Input Multiple—Output,MIMO)信道,首先设计了适用于任何给定长度的最优训练序列,该序列能够充分利用已知的信道相关信息,且具有估计均方误差最小化的特性.在此基础上,分析了相关信道下采用训练估计的数据传输机制所能达到的容量下界,得出了满足估计准确性和数据速率最优折中的最佳训练序列长度.最后,通过仿真验证了本文给出的训练序列的性能和最佳长度取值的有效性。 相似文献
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