SVM在通信信号处理中的研究与应用

摘要：

统计学习理论(statistical learning theory,SLT)提出结构风险最小化(structure risk minimization,SRM)准则,克服了人工神经网络(aretificial neural network,ANN)的模型过拟合和局部极小值问题.支持向量机(support vector machine,SVM)作为其具体实现方式,具有良好的泛化能力、高维处理能力和非线性处理能力.在简要介绍SVM原理的基础上,总结了其在通信信号处理领域的应用,包括数字调制识别、多用户检测、信道均衡、信号重构与相关参数估计、到达角(angle of arrival,AOA)与定位估计及其它6个方面,并指出了存在的问题和值得进一步研究的方向.

关键词：支持向量机、通信信号处理、综述、统计学习理论

所属期刊栏目：14

分类号：TN911.23;TN911.5

资助基金：国家自然科学基金61201380

在线出版日期：2014-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：713-718,762