用于 LTE 下行链路系统鲁棒信道估计的复支持向量机回归
信息论
2014-12-30 v1 机器学习
math.IT
摘要
本文研究了在高移动性环境下 LTE 下行链路系统的信道估计问题，该环境中存在干扰参考信号的非高斯脉冲噪声。频率选择性时变多径衰落信道的估计是通过一种基于非线性复支持向量机回归 (SVR) 的信道估计器完成的，该估计器应用于长期演进 (LTE) 下行链路。该估计算法利用导频信号来估计高选择性衰落多径信道的总频率响应。因此，该算法将训练数据映射到高维特征空间，并利用结构风险最小化原理对衰落信道的频率响应函数进行回归估计。所得结果表明，所提方法有效，其在跟踪衰落多径信道变化方面优于传统的最小二乘法 (LS) 和判决反馈方法。
引用
@article{arxiv.1412.8109,
title = {Complex support vector machines regression for robust channel estimation in LTE downlink system},
author = {Anis Charrada and Abdelaziz Samet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.8109},
year = {2014}
}
备注
13 pages Vol.4, IJCNC (2012) No.1, January 2012. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1109.0895