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基于GMD算法空间分集与复用的研究 被引量:2
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作者 贺中堂 艾菊梅 +1 位作者 扈罗全 张力军 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期136-140,共5页
针对收发两端已知信道状态信息的MIMO(multiple input multiple output)系统,研究基于GMD(geometric mean decomposition)算法的VBLAST(vertical bell lab layered space-time)系统空间分集与复用性能。该算法将MIMO信道分解为多个具有... 针对收发两端已知信道状态信息的MIMO(multiple input multiple output)系统,研究基于GMD(geometric mean decomposition)算法的VBLAST(vertical bell lab layered space-time)系统空间分集与复用性能。该算法将MIMO信道分解为多个具有相同信噪比的并行子信道,其编解码复杂度低,易于实现。在高信噪比下,对该算法的分集与复用曲线进行分析,结果表明该算法的空间分集与复用性能与最优曲线相比是次优的,但优于其他VBLAST方案。 展开更多
关键词 MIMO GMD算法 中断概率 奇异值分解 分集与复用
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神经网络设计的特征空间序贯划分算法 被引量:1
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作者 孙功星 戴贵亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第11期36-37,47,共3页
1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性... 1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性两个缺陷显得异常突出. 展开更多
关键词 神经网络 特征空间 序贯划分算法 误差反转学习算法 奇异值分解方法
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