%0 Journal Article
%A 杜飞
%A 耿绥燕
%A 孙宁姚
%A 张钰
%A 赵雄文
%T 基于最小二乘支持向量机的时变信道建模
%D 2019
%R 10.13190/j.jbupt.2019-008
%J 北京邮电大学学报
%P 29-35
%V 42
%N 5
%X 基于2.55 GHz市区微蜂窝多输入多输出信道实测数据，将机器学习中的最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法应用于时变信道参数的建模中，建立了基于遗传算法（GA）优化的LS-SVM信道参数预测模型，对信道参数如时延扩展、接收端的水平角度扩展和垂直角度扩展的数据特征进行了学习，并实现了准确预测；同时通过与反向传播神经网络模型以及传统的LS-SVM模型进行比较，验证了算法的有效性.基于GA优化的LS-SVM模型能够在有限数据量下对信道参数的变化有着良好的适应性，可实现非线性时变信道参数的准确预测.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-008