【摘 要】
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研究系统速率优化提高问题。随着用户对系统的传输速率要求越来越高,传统的系统优化传输速率算法由于参数设置难,而造成算法复杂度特别高,使得系统的传输速率降低,为了解决上述问题,在基于误比特率和功率的分析基础上,提出了一种改进的最大熵算法优化系统传输速率方法。方法首先给出系统模型并提出自适应最大熵调制算法理论,然后在发送端和接收端能够完全知道信道状态信息的情况下,给出了最大化传输速率的低复杂度比特和功率
【机 构】
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湖南商务职业技术学院,大连海事大学航海动态仿真与控制交通行业重点实验室
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研究系统速率优化提高问题。随着用户对系统的传输速率要求越来越高,传统的系统优化传输速率算法由于参数设置难,而造成算法复杂度特别高,使得系统的传输速率降低,为了解决上述问题,在基于误比特率和功率的分析基础上,提出了一种改进的最大熵算法优化系统传输速率方法。方法首先给出系统模型并提出自适应最大熵调制算法理论,然后在发送端和接收端能够完全知道信道状态信息的情况下,给出了最大化传输速率的低复杂度比特和功率分配算法。仿真结果表明,提出的算法可以有效地满足系统地误比特率要求,同时大大降低了系统的计算复杂度,是一
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研究混沌时间序列预测问题。混沌时间序列同时具有确定性与随机性,传统预测方法精度低,为了提高预测精度,提出基于支持向量机的局域预测法。使用基于演化跟踪的邻近相点选取方法,代替欧几里德距离法,能够有效辨别并剔除伪邻近点。采用基于Hannan-Quinn定阶准则的邻点个数确定法,解决传统方法凭主观经验或多次试验确定邻点数量的不足。最后以Lorenz混沌时间序列为例进行实验分析,结果表明支持向量机方法在预
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