计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (8): 142-144.
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李晓东 何松柏 李春光 虞厥邦
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Li XiaoDong;He SongBai;Li ChunGuang;Yu JueBang
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摘要： 本文提出了基于加权最小二乘支撑矢量机（WLS-SVM）学习算法的一种DCSK混沌通信系统降噪方法。给定接收信号为训练样本集，首先用最小二乘支撑矢量机（LS-SVM）对样本数据进行估计得到估计误差，根据估计误差的统计分布特性获得一个加权系数，然后再求解WLS-SVM，得到优化的接收信号的估计值，达到降噪的目的。仿真结果表明，优化后的系统误码率（BER）性能与DCSK系统的理论噪声性能相比得到改善。
关键词: 支撑矢量机 加权最小二乘 DCSK 混沌通信系统 降噪方法 SVM算法 WLS 估计误差 统计分布特性 接收信号
Abstract: This paper proposes a noise reduction method to Desk communications system using weighted least square support vector machine （WLS-SVM）. Noise reduction is achieved by first using a LS-SVM with the transmitted chaotic signal and, then associate weighting
Key words: Support vector machines, Least squares, Desk
李晓东 何松柏 李春光 虞厥邦. WLS—SVM算法用于DCSK通信系统降噪[J]. 计算机科学, 2005, 32(8): 142-144. https://doi.org/
Li XiaoDong;He SongBai;Li ChunGuang;Yu JueBang. [J]. Computer Science, 2005, 32(8): 142-144. https://doi.org/
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