典型文献
基于KNN-TSVR算法的MlMO-OFDM系统信道估计
文献摘要：
为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.
文献关键词：
信道估计;K最近邻(KNN)算法;多进多出(MIMO)系统;正交频分复用(OFDM);孪生支持向量回归(TSVR)
中图分类号：
作者姓名：
李朔;雷为民;张伟
作者机构：
东北大学 计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110169;辽宁科技大学 电子与信息工程学院,辽宁 鞍山 114051
文献出处：
引用格式：
[1]李朔;雷为民;张伟-.基于KNN-TSVR算法的MlMO-OFDM系统信道估计)[J].东北大学学报（自然科学版）,2022(02):176-181,242
A类：
MlMO
B类：
KNN,TSVR,OFDM,信道估计,多输入多输出,正交频分复用,MIMO,孪生支持向量回归,频率响应,响应估计,估计算法,先用,最小二乘算法,导频位置,信道参数,训练样本,估计方法,非线性关系,得该,抗噪声能力,最近邻,多出
AB值：
0.250669
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