自适应支撑矢量机多用户检测

周伟达; 张 莉; 焦李成

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自适应支撑矢量机多用户检测

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 自适应支撑矢量机多用户检测
- Adaptive SVM for Multi-User Detection
- 电子学报 2003年31卷第1期页码：13-16
- 作者机构：
  
  西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西,西安,710071
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No:60073053;60133010;69831040)
- DOI：
  中图分类号： O23.5
- 纸质出版：2003
- 稿件说明：
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周伟达, 张莉, 焦李成. 自适应支撑矢量机多用户检测[J]. 电子学报, 2003,31(1):13-16.

ZHOU Wei-da, ZHANG Li, JIAO Li-cheng. Adaptive SVM for Multi-User Detection[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(1): 13-16.
周伟达, 张莉, 焦李成. 自适应支撑矢量机多用户检测[J]. 电子学报, 2003,31(1):13-16. DOI：

ZHOU Wei-da, ZHANG Li, JIAO Li-cheng. Adaptive SVM for Multi-User Detection[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(1): 13-16. DOI：

摘要

最佳多用户检测器是非线性检测器

特征码不完全正交时

线性检测器很难逼近最佳检测器.通常无线通信信道具有时变性

要求多用户检测算法具有自适应性.本文提出了一种自适应支撑矢量机方法

并把它用于信道时变情况下的多用户检测.一方面由于支撑矢量机引入的结构风险不仅包括经验风险最小化

而且又包括了容量控制项

这使得支撑矢量机多用户检测推广能力较好且对训练要求的样本数也大大下降;另一方面由于支撑矢量机的非线性特性可以比线性检测器更好地逼近最佳检测器.仿真结果较好地证实了该方法的可行性和有效性.

Abstract

Due to non-orthogonality of signature sequence

performance of linear detector is much less than that of the optimum detector that is nonlinear.Structural risk introduced in SVMs leads to more generalization and less training samples than the other learning models and the nonlinear SVMs can approach optimum multi-user detector.In this paper

SVMs are used for multi-user detection.Considering the variation with time of the wireless channel

an adaptive SVM is presented for multi-user detection.The results of simulation demonstrate the feasibility and validity of this method.

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