【摘 要】
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为了提高多输入多输出正交频分复用系统(MIMO-OFDM)的信道估计性能,本文采用改进的加权支持向量回归机对信道参数进行估计。TSVR由KNN算法计算训练样本的权值,加入到TSVR的目标函数。在信道估计过程中,首先利用最小二乘算法对导频位置处的信道参数进行估计,得到对TSVR的训练样本,通过求解改进TSVR的二次优化问题得到MIMO-OFDM系统的信道参数,利用牛顿迭代法在原空间进行仿真实验,本文提出的改进的加权TSVR信道估计算法与其它的算法相比,具有良好的估计性能和抗噪声能力。
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,辽宁科技大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研究发展计划(2018YFB1702000),中央高校基础研究基金(N2016014),辽宁省自然科学基金(20180551007)。
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为了提高多输入多输出正交频分复用系统(MIMO-OFDM)的信道估计性能,本文采用改进的加权支持向量回归机对信道参数进行估计。TSVR由KNN算法计算训练样本的权值,加入到TSVR的目标函数。在信道估计过程中,首先利用最小二乘算法对导频位置处的信道参数进行估计,得到对TSVR的训练样本,通过求解改进TSVR的二次优化问题得到MIMO-OFDM系统的信道参数,利用牛顿迭代法在原空间进行仿真实验,本文提出的改进的加权TSVR信道估计算法与其它的算法相比,具有良好的估计性能和抗噪声能力。
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