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摘要:
提出了一种基于核函数的多用户检测(MUD)方案,与常规的支持向量机(SVM)学习算法不同的是,判别输出函数中的支持向量采用一种稀疏核逼近方法获取,而其对应系数则由输入采样协方差矩阵的广义特征向量构成,整个算法避免了常规的二次规划(QP)求解过程.仿真结果表明,采用核函数算法的检测性能与SVM检测性能接近,但在较大规模样本集下可有效减小计算量.
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文献信息
篇名 采用核函数的多用户检测算法
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 核函数 支持向量机 多用户检测
年,卷(期) 2004,(z1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 49-52
页数 4页 分类号 TN929.553
字数 2687字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1006-2467.2004.z1.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢剑英 上海交通大学电子信息与电气工程学院 240 3885 31.0 52.0
2 杨涛 上海交通大学电子信息与电气工程学院 57 387 10.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
核函数
支持向量机
多用户检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
出版文献量(篇)
8303
总下载数(次)
20
总被引数(次)
98140
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