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一种基于EMD分组式的DMD自适应幅值预测方法
1
作者
朱军
唐宝煜
李凯
《通信技术》
2021年第5期1052-1057,共6页
为了及时获取多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中不同移动速度用户的信道幅值,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分组式的动态模式分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)自适应幅值...
为了及时获取多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中不同移动速度用户的信道幅值,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分组式的动态模式分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)自适应幅值预测方法AEG-DMD。利用EMD将幅值矩阵中每个数据时序图进行分解并分组,然后将分出的组数作为阈值区分不同预测方法的使用环境:低移速低复杂幅值使用DMD直接预测;对高移速高复杂幅值的预测,先用DMD对分组的幅值分别预测,再将预测的幅值进行合并作为最终预测幅值。仿真结果表明,该算法可以自适应预测不同移速用户的信道幅值。
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关键词
阈
值
移动用户
经验模态分解
自适应幅值预测
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题名
一种基于EMD分组式的DMD自适应幅值预测方法
1
作者
朱军
唐宝煜
李凯
机构
安徽大学
上海科技大学
出处
《通信技术》
2021年第5期1052-1057,共6页
基金
安徽省科技重大专项项目(No.18030901010)。
文摘
为了及时获取多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中不同移动速度用户的信道幅值,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分组式的动态模式分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)自适应幅值预测方法AEG-DMD。利用EMD将幅值矩阵中每个数据时序图进行分解并分组,然后将分出的组数作为阈值区分不同预测方法的使用环境:低移速低复杂幅值使用DMD直接预测;对高移速高复杂幅值的预测,先用DMD对分组的幅值分别预测,再将预测的幅值进行合并作为最终预测幅值。仿真结果表明,该算法可以自适应预测不同移速用户的信道幅值。
关键词
阈
值
移动用户
经验模态分解
自适应幅值预测
Keywords
threshold
mobile subscriber
empirical mode decomposition
adaptive amplitude prediction
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于EMD分组式的DMD自适应幅值预测方法
朱军
唐宝煜
李凯
《通信技术》
2021
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