支持向量机在衰落信道预测中的应用

• 作者: 陆冬妹
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 衰落信道 最小二乘支持向量机 自适应遗传算法 相空间重构
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与互连技术
• 页码范围: 149-152
• 分类号: TP18
• 字数: 2315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.04.036

摘要

研究信道通信优化控制问题,针对传统衰落信道预测算法中的不足,提出一种改进LSSVM的衰落信道预测.首先通过相空间重构对衰落信道系数序列进行重构,然后采用LSSVM对训练样本集进行学习,并通过自适应遗传算法对LSSVM参数进行优化建立最优衰落信道系数预测模型,最后采用测试集对模型的性能进行验证.仿真结果表明,相对于传统LSSVM模型,改进模型提高J衰落信道系数预测精度,是一种进行衰落信道非线性预测的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆冬妹		13	71	5.0	8.0