典型文献
基于K均值聚类的SPPM分步分类检测算法
文献摘要：
针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于K均值聚类的分步分类检测算法.首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用K均值聚类算法对训练样本进行离线训练得到其质心与调制符号间的映射关系.然后,以该映射关系为准则完成在线调制符号的实时检测,以穷搜索方式检测出光源索引号.最后,采用蒙特卡罗方法研究了聚类数目、初始化次数等关键参数对系统误比特率性能的影响.仿真结果表明,所提算法能够取得近似最大似然算法的误比特率性能,同时大幅度降低了信号检测的计算复杂度.与线性译码算法相比,所提算法还可适用于探测器数目小于光源数目的通信场景.
文献关键词：
无线光通信;空间脉冲位置调制;K均值聚类;分步分类检测
中图分类号：
作者姓名：
王惠琴;侯文斌;彭清斌;曹明华;黄瑞;刘玲
作者机构：
兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]王惠琴;侯文斌;彭清斌;曹明华;黄瑞;刘玲-.基于K均值聚类的SPPM分步分类检测算法)[J].通信学报,2022(01):161-171
A类：
SPPM,分步分类检测,空间脉冲位置调制
B类：
均值聚类,最大似然检测算法,计算复杂度,调制信号,信号矩阵,训练样本,光源,索引,引号,聚类算法,离线训练,练得,质心,映射关系,实时检测,蒙特卡罗方法,聚类数,初始化,误比特率,率性,大幅度降低,信号检测,译码算法,探测器,通信场景,无线光通信
AB值：
0.2529
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
