多输入多输出OFDM / OQAM可见光通信的实验演示

多输入多输出非线性系统的最小二乘支持向量机广义逆控制

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

针对集中式多用户多天线认知无线电网络，提出一种基于自适应空间映射的频谱共享策略，根据授权用户接入的随机性所带来的频谱和空间资源占用情况的变化，认知系统将发射信号自适应地映射在认知基站与授权用户之间信道的子空间上，避免或抑制系统间干扰，从而在保证授权用户通信质量的前提下，为认知用户提供通信机会，并且在认知系统内部利用块对角化和奇异值分解方法分离不同认知用户的信号，消除系统内干扰。性能分析和仿真结果表明，与已有的频谱共享方法相比较，该策略不仅具有更高的认知系统可达和速率，并且对于由不同授权系统负载情况形成的不同场景具有更强的鲁棒性。

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

多输入多输出的不确定系统性能分析以及配套simulink仿真，将代码、仿真以及理论分析结合起来，是一个完整的案例，易学习。

论文介绍MIMO-OFDM系统中几种基于导频的信道估计方法。首先研究了单天线OFDM系统的信道估计算法。一方面重点关注三种估计准则的原理，仿真表明LMMSE准则具有最佳的性能；另一方面介绍了几种插值的方法用来恢复非导频处的信道信息。然后研究了发射分集OFDM系统的信道估计，重点分析了三种导频的设计方案。仿真表明，使用最佳训练序列可以达到最优的性能，同时占用的资源少，但是复杂度很高。 关键词：无线移动通信；正交频分复用；多输入多输出；信道估计；最小均方误差；最佳训练序

模糊神经 超详细注释 可实现多输入多输出 模糊神经 超详细注释 可实现多输入多输出 模糊神经 超详细注释 可实现多输入多输出