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大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时,如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation, SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中,避免了复杂的矩阵求逆计算,实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明,基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)算法的检测性能,为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。 相似文献
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随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。 相似文献
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选取广东省湛江市作为研究区域,基于区内19个雨量站1966—2015年逐月降雨序列数据,采用6个月时间尺度的标准化降水指数,结合旋转经验正交分解法对区域气象干旱分布进行空间模态分解,利用小波分析对不同空间模态对应的区域进行干旱周期求解。结果表明:湛江市干旱空间分布可分解成6个空间模态,不同模态对应不同区域,区域内干旱周期主要信号最强为9.3 a、最弱为2.1 a,6个模态普遍存在2~6 a震荡周期,与实际干旱发生的周期基本一致。湛江地区干旱呈现周期性变化的原因与厄尔尼诺事件有关,春季降雨和厄尔尼诺的关系更密切,厄尔尼诺对春旱的影响更为持续和显著。 相似文献