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针对基于消息传递算法的节点定位方法复杂度和通信开销较高的问题,提出一种适用于节点可移动网络的低复杂度低协作开销的节点自定位算法。为降低通信负载,该算法将消息约束为高斯型函数,网络中只需传输各消息的均值和方差,并采用适用于指数模型的变分消息传递(VMP)算法以降低计算复杂度。首先,根据节点的历史轨迹对节点位置进行预测,得到当前时刻的先验信息。然后,在因子图上按照VMP消息更新规则、通过迭代近似求解节点位置变量的后验分布。在消息更新中,对于非线性测距模型引起的非高斯置信,通过非线性项的二阶泰勒级数展开将其近似为高斯型函数。最后,根据最大后验估计准则得到位置估计。仿真结果表明,该算法的定位精度与基于非参数化置信传播的SPAWN(Sum-Product Algorithm over a Wireless Network)接近,但计算复杂度和通信负载均显著降低。 相似文献
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压缩感知(Compressed Sensing:CS)现有算法大都从单重测量信号中恢复稀疏信号源,即为单测量向量(SMV)模型。而在实际应用中,存在大量的多重测量向量情形,从多重测量向量中恢复未知的具有相同稀疏结构的联合稀疏信号源的模型称为CS的多重测量向量(MMV)模型。本文首先对CS-SMV和CS-MMV模型的基本数学原理进行了详细介绍,讨论了两种情况下稀疏源信号恢复的存在性与唯一性,然后在此基础上重点对近年来出现的各种联合稀疏信号的恢复算法进行综述,分析了各种算法的性能,较全面的讨论了MMV模型的应用前景。最后对CS的MMV模型的发展趋势进行了总结和展望。 相似文献
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针对室内广义空移键控(GSSK)调制的可见光通信(VLC)系统,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的机器学习信号检测算法.在一般的VLC系统中,极大似然(ML)检测是最优检测算法,但是ML检测算法具有很高的计算复杂度.为了解决此问题,该文利用机器学习中的SVM分类思想实现对系统接收端的信号检测,以在保证信号检测正确率的情况下,降低计算复杂度,提高GSSK-VLC系统的信号检测效率.仿真结果表明,该文提出的针对室内GSSK-VLC系统的SVM信号检测算法与ML检测算法相比,在具有接近ML的误比特率(BER)性能的同时,计算复杂度明显降低,有效提升了系统的检测性能. 相似文献
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针对单载波频域均衡(SC-FDE)接收机提出一种低复杂度的贝叶斯稀疏信道估计算法。该算法利用广义平均场(GMF)推理方法结合贝叶斯分层先验模型得到。在GMF推理方法中,使用辅助函数来等效未知变量的联合后验概率密度函数;然后对辅助函数进行因子分解,通过对待估计的稀疏向量的辅助函数进行不同大小的分块来实现降低复杂度的目的。而原始的高复杂度算法(SC-VMP-3L)是所提出的算法的特例。最后,将GMF推理方法用于频域均衡中。仿真结果表明,在信道估计精度和误码率方面,所提出的算法性能基本与SC-VMP-3L算法的性能接近,且明显优于传统的正交匹配追踪(OMP)稀疏信道估计方法。在复杂度方面,与SC-VMP-3L算法相比有显著降低。 相似文献
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针对室内广义空移键控(GSSK)调制的可见光通信(VLC)系统,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的机器学习信号检测算法。在一般的VLC系统中,极大似然(ML)检测是最优检测算法,但是ML检测算法具有很高的计算复杂度。为了解决此问题,该文利用机器学习中的SVM分类思想实现对系统接收端的信号检测,以在保证信号检测正确率的情况下,降低计算复杂度,提高GSSK-VLC系统的信号检测效率。仿真结果表明,该文提出的针对室内GSSK-VLC系统的SVM信号检测算法与ML检测算法相比,在具有接近ML的误比特率(BER)性能的同时,计算复杂度明显降低,有效提升了系统的检测性能。 相似文献