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基于改进遗传算法的STSK系统色散矩阵和3D星座的联合优化
被引量：
3
1
作者
金小萍
刘家瑜
+1 位作者
蒋晨
郭强
《电信科学》
2021年第9期86-94,共9页
空时移位键控(space-time shift keying,STSK)是一种用于多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)通信系统的调制方案,通过预先设计的色散矩阵集(dispersion matrix set,DMS)以实现系统在复用与分集之间的灵活设计。提出了改进的...
空时移位键控(space-time shift keying,STSK)是一种用于多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)通信系统的调制方案,通过预先设计的色散矩阵集(dispersion matrix set,DMS)以实现系统在复用与分集之间的灵活设计。提出了改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助DMS和3D星座的联合优化,即将DMS和3D星座联合编码作为GA的染色体,并采用秩与行列式准则对应的编码增益作为总体适应度值。通过高效的选择以及改进的变异和交叉策略,可以获得低误码率(bit error rate,BER)的DMS和3D星座,同时利用3D星座的对称性,大幅度降低了编码增益对应的适应度值的计算复杂度。推导了3D STSK方案的理论平均成对差错概率(ABEP)。仿真结果表明,与传统的GA和随机搜索方案相比,本文提出的改进GA在保证BER性能前提下可以显著降低系统实现的复杂度。
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关键词
空时移位键控
色散矩阵集
三维星座
遗传算法
联合优化
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职称材料
基于局部和全局信息的改进聚类算法
被引量：
3
2
作者
许小龙
王士同
梅向东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期165-171,共7页
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类...
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类算法进行改进。改进算法考虑数据的分布信息,通过在局部信息目标函数中引入离散度矩阵,结合全局信息的目标函数,将目标函数最小化问题转换为分解稀疏矩阵特征的问题。在UCI机器学习数据集和公共数据挖掘数据集上的实验结果表明,与K-means及标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度更高。
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关键词
K-MEANS算法
谱聚类
离散度矩阵
特征分解
UCI数据集
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职称材料
题名
基于改进遗传算法的STSK系统色散矩阵和3D星座的联合优化
被引量：
3
1
作者
金小萍
刘家瑜
蒋晨
郭强
机构
中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室
出处
《电信科学》
2021年第9期86-94,共9页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(No.LY17F010012)
浙江省教育厅科研资助项目(No.Y201840047)
+1 种基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(No.202010356049)
浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室开放基金资助项目(No.2019KF0004)。
文摘
空时移位键控(space-time shift keying,STSK)是一种用于多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)通信系统的调制方案,通过预先设计的色散矩阵集(dispersion matrix set,DMS)以实现系统在复用与分集之间的灵活设计。提出了改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助DMS和3D星座的联合优化,即将DMS和3D星座联合编码作为GA的染色体,并采用秩与行列式准则对应的编码增益作为总体适应度值。通过高效的选择以及改进的变异和交叉策略,可以获得低误码率(bit error rate,BER)的DMS和3D星座,同时利用3D星座的对称性,大幅度降低了编码增益对应的适应度值的计算复杂度。推导了3D STSK方案的理论平均成对差错概率(ABEP)。仿真结果表明,与传统的GA和随机搜索方案相比,本文提出的改进GA在保证BER性能前提下可以显著降低系统实现的复杂度。
关键词
空时移位键控
色散矩阵集
三维星座
遗传算法
联合优化
Keywords
space-time
shift
keying
dispersion
matrix
set
3D
constellation
genetic
algorithm
joint
optimization
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于局部和全局信息的改进聚类算法
被引量：
3
2
作者
许小龙
王士同
梅向东
机构
江南大学数字媒体学院
赞奇科技发展有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期165-171,共7页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011417)
文摘
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类算法进行改进。改进算法考虑数据的分布信息,通过在局部信息目标函数中引入离散度矩阵,结合全局信息的目标函数,将目标函数最小化问题转换为分解稀疏矩阵特征的问题。在UCI机器学习数据集和公共数据挖掘数据集上的实验结果表明,与K-means及标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度更高。
关键词
K-MEANS算法
谱聚类
离散度矩阵
特征分解
UCI数据集
Keywords
K-means
algorithm
spectral
clustering
dispersion
matrix
characteristic
decomposition
UCI
data
set
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进遗传算法的STSK系统色散矩阵和3D星座的联合优化
金小萍
刘家瑜
蒋晨
郭强
《电信科学》
2021
3
下载PDF
职称材料
2
基于局部和全局信息的改进聚类算法
许小龙
王士同
梅向东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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