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应用神经网络粒子群算法的多用户检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。 相似文献
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二维ESPRIT算法参数的快速配对 总被引:1,自引:0,他引:1
针对二维ESPRIT算法的参数估计问题,为了简化算法的复杂度,提高参数配对的速度,提出了一种新的二维ESPRIT参数配对方法.该方法利用矩阵、矩阵的特征值及特征值对应的特征向量三者之间的关系,只需对包含信号到达角信息的2个矩阵中的1个进行1次特征值分解以及简单的除法运算就可以实现参数的自动配对,无需经过多次矩阵变换.在保证二维ESPRIT算法参数估计性能的前提下,该方法简化了参数的配对过程.计算机仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对复杂环境下的线性混叠信号,给出了一种基于广义特征分解的盲信号分离方法。在信号数目未知的情况下,该方法利用广义特征分解即可获得混叠矩阵,无需进行常规的迭代运算即可实现对线性混叠信号的分离。实验证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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