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基于SMO算法的多用户检测技术
引用本文:张元莲,齐永锋,宋海声. 基于SMO算法的多用户检测技术[J]. 通信技术, 2007, 40(11): 136-138
作者姓名:张元莲  齐永锋  宋海声
作者单位:1. 西北师范大学,物理与电子工程学院,甘肃,兰州,730070
2. 西北师范大学,数学与信息科学学院,甘肃,兰州,730070
基金项目:甘肃省自然科学基金资助项目(编号:ZS031-A25-006-Z).
摘    要:由于支持向量机的出色的学习性能,它已成为继神经网络之后新的研究热点,并在很多领域得到了成功的应用。本文提出了一种基于支持向量机多用户检测器,并采用顺序最小优化(SMO)算法构建了多用户检测器。计算机仿真的结果表明,该检测器的抗误码性能和抗远近效应性能都优于传统的多用户检测器。

关 键 词:码分多址 多用户检测 支持向量机 顺序最小优化
文章编号:1002-0802(2007)11-0136-03
收稿时间:2007-06-12
修稿时间:2007-06-12

Multi-user Detection Technology Based on SMO Algorithm
HUO Yuan-lian,QI Yong-feng,SONG Hai-sheng. Multi-user Detection Technology Based on SMO Algorithm[J]. Communications Technology, 2007, 40(11): 136-138
Authors:HUO Yuan-lian  QI Yong-feng  SONG Hai-sheng
Abstract:Support vector machines(SVM) have become the hotspot of machine learning because of their excellent performance.And it is applied well in many fields,too.In this paper,a kind of Multi-User Detection based on SVM is given and a sequential minimization optimization(SMO) algorithm is used to construct a Multi-User Detection.Computer simulation results have shown that this kind of Multi-User Detection has better performance in resistance against Bit Error Ratio(BER) and near-far effect than conventional detector.
Keywords:code-division multiple access   multi-user detection   support vectormachines   sequential minimal optimization
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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